PRESENTAZIONE

 L'insegnamento si propone di fornire nozioni fondamentali di statistica e analisi dei dati. Gli argomenti trattati riguardano le rappresentazioni grafiche e numeriche di variabili quantitative e qualitative e principi base di interpretazione, modellazione e inferenza statistica.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Scopo del corso è quello di avvicinare gli studenti al modo di pensare non deterministico e quello di affrontare argomenti con soluzioni non univoche. Il corso quindi è mirato alla concretizzazione dei principali metodi di analisi statistica. Alla fine del corso lo studente avrà’ acquisito gli elementi essenziali per imparare a costruire una matrice di dati; costruire rappresentazioni grafiche; analizzare i dati sia dal punto di vista descrittivo che analitico; interpretare i risultati.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

La frequenza e la partecipazione attiva alle attività formative proposte e lo studio individuale conentiranno allo studente di: 

- fornire esempi di applicazioni delle tecniche statistiche e saper scegliere la tecnica adeguata al contesto

- acquisire una terminologia corretta per l'analisi dei dati

- saper argomentare statisticamente e controargomentare in gruppo 

- valutare la presenza di possibili bias e paradossi statistici nelle argomentazioni statistiche

- creare grafici utili a rappresentare i dati

PREREQUISITI

Nessuno

MODALITA' DIDATTICHE

Lezioni frontali in presenza (salvo diverso avviso).

Gli studenti che abbiano in corso di validità certificazione di disabilità fisica o di apprendimento in archivio presso l'Università e che desiderino discutere eventuali sistemazioni o altre circostanze relative a lezioni, corsi ed esami, dovranno parlare sia con il docente che con il Prof. Federico Scarpa (federico.scarpa@unige.it), referente per la disabilità della Scuola Politecnica.

PROGRAMMA/CONTENUTO

Definizione di dato, statistica, unità statistica, variabile, variabili categoriche, quantitative, distribuzioni,
Analisi esplorativa, modalità di una variabile categorica, frequenza assoluta e percentuale, Diagrammi a torta, grafico a barre, istogramma, classi di un istogramma, densità di frequenza, analisi di una distribuzione: modello, deviazione, forma, centro, dispersione, outlier, simmetria di una distribuzione, diagramma temporale, trend;

media, robustezza di una rappresentazione numerica, calcolo della media in casi particolari, proprietà della media: (scarto nullo, linearità), mediana, moda , quartili , boxplot, definizione e calcolo di varianza, deviazione standard, loro calcolo e proprietà di base;

curva di densità,  mediana, media, deviazione standard in una curva di densità, distribuzioni normali, regola "68-95-99.7", normale standard;

variabile esplicativa, di risposta, diagramma a dispersione, interpretazione diagramma a dispersione, variabili categoriche in un diagramma a dispersione, indice di correlazione, proprietà dell'indice di correlazione;

costruire retta di regressione ai minimi quadrati, limiti e avvertimenti per l'uso della retta di regressione;

tabelle a doppia entrata, distribuzioni marginali, distribuzioni condizionate, paradosso di simpson.

Definizione di dato, statistica, unità statistica, variabile, variabili categoriche, quantitative, distribuzioni,
Analisi esplorativa, modalità di una variabile categorica, frequenza assoluta e percentuale, Diagrammi a torta, grafico a barre, istogramma, classi di un istogramma, densità di frequenza, analisi di una distribuzione: modello, deviazione, forma, centro, dispersione, outlier, simmetria di una distribuzione, diagramma temporale, trend;

media, robustezza di una rappresentazione numerica, calcolo della media in casi particolari, proprietà della media: (scarto nullo, linearità), mediana, moda , quartili , boxplot, definizione e calcolo di varianza, deviazione standard, loro calcolo e proprietà di base;

curva di densità,  mediana, media, deviazione standard in una curva di densità, distribuzioni normali, regola "68-95-99.7", normale standard;

variabile esplicativa, di risposta, diagramma a dispersione, interpretazione diagramma a dispersione, variabili categoriche in un diagramma a dispersione, indice di correlazione, proprietà dell'indice di correlazione;

costruire retta di regressione ai minimi quadrati, limiti e avvertimenti per l'uso della retta di regressione;

tabelle a doppia entrata, distribuzioni marginali, distribuzioni condizionate, paradosso di simpson.

TESTI/BIBLIOGRAFIA

David S. Moore, "Statistica di Base", seconda edizione, ed. APOGEO.

Materiale del docente fornito tramite aulaweb

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

GABRIELE MOSAICO (Presidente)

FABIO D'AGOSTINO

MATTEO SAVIOZZI

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

https://corsi.unige.it/corsi/11429/studenti-orario

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

Esame scritto a risposta chiusa

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

L'esame verificherà la padronanza delle definizioni e dei concetti esposti nel programma

Calendario appelli

ALTRE INFORMAZIONI

Gli studenti che abbiano in corso di validità certificazione di disabilità fisica o di apprendimento in archivio presso l'Università e che desiderino discutere eventuali sistemazioni o altre circostanze relative a lezioni, corsi ed esami, dovranno parlare sia con il docente che con il Prof. Federico Scarpa (federico.scarpa@unige.it), referente per la disabilità della Scuola Politecnica.

Per ogni maggior dettaglio si rimanda alla pagina di AulaWeb del corso di studi (https://aulaweb.unige.it).