OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Il corso non richiede allo studente l’approfondimento degli aspetti teorici più impegnativi (dimostrazioni e teoremi). E' articolato in due parti strettamente connesse: - elementi di statistica descrittiva, relativa ai concetti fondamentali della statistica descrittiva monodimensionale e multidimensionale ed è essenziale per ogni approfondimento successivo. - introduzione alla teoria delle Probabilità, finalizzata alla formazione delle basi necessarie alla comprensione dei concetti fondamentali dell’inferenza statistica.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Il corso ha come obiettivo principale quello di fornire agli studenti gli strumenti fondamentali di analisi statistica descrittiva ed inferenziale. La prima parte - Elementi di statistica descrittiva - è relativa ai concetti fondamentali della statistica descrittiva monodimensionale e multidimensionale ed è essenziale per ogni approfondimento successivo. La seconda parte - Introduzione alla teoria delle Probabilità - è finalizzata alla formazione delle basi necessarie alla comprensione dei concetti fondamentali dell’inferenza statistica. La terza parte - Introduzione all’Inferenza Statistica - affronta le tematiche fondamentali dell’Inferenza Statistica, con particolare riguardo alla teoria della stima e del test d’ipotesi.

MODALITA' DIDATTICHE

Lezioni frontali tradizionali ed esercitazioni su Aulaweb

PROGRAMMA/CONTENUTO

Parte I: Elementi di statistica descrittiva

1. La rilevazione dei fenomeni statistici
2. Distribuzione di un carattere e sua rappresentazione: Distribuzioni di frequenza, Diagrammi
3. Indici di posizione: medie, mediana, moda e percentili
4. Indici di variabilità
5. La misura della concentrazione
6. Numeri indici
7. Analisi dell’associazione tra due caratteri
8. Indipendenza stocastica
9. Misure di dipendenza per caratteri qualitativi
10. Misure di interdipendenza per caratteri quantitativi
11. Misura della dipendenza di un carattere quantitativo da uno qualitativo
12. Il modello di regressione lineare semplice

Parte II: Calcolo delle probabilità

1. Eventi e algebra degli eventi
2. Assiomi di Kolmogorov
3. Probabilità condizionata ed indipendenza
4. Teorema di Bayes
5. Variabili casuali discrete e continue
   1. V.C. di Bernoulli e Binomiale
   2. V.C. di Poisson
   3. V.C. Normale
6. Il Teorema del Limite Centrale

Parte III: Introduzione all’inferenza statistica

1. Campionamento e distribuzioni campionarie
2. Stima puntuale
3. Stimatori e loro proprietà
4. Stima per intervallo
5. Stima per intervallo della media (con varianza incognita)
6. Stima per intervallo della proporzione
7. Teoria dei test statistici
8. Test per la media e di confronto tra medie

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Borra S., Di Ciaccio A. (2014). Statistica – Metodologie per scienze sociali, III Ed, McGraw Hill

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

ENRICO DI BELLA (Presidente)

CORRADO LAGAZIO

LUCA PERSICO

CORRADO LAGAZIO (Presidente)

ENRICO DI BELLA

LUCA PERSICO

LUCA PERSICO (Presidente)

ENRICO DI BELLA

CORRADO LAGAZIO

LEZIONI

Orari delle lezioni

STATISTICA 1 A

STATISTICA 1 B

STATISTICA 1 C

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

Scritto

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

L’esame si compone di una pratica da svolgersi per iscritto. L’accesso alle prove è subordinato al superamento di alcune esercitazioni che verranno somministrate attraverso la piattaforma AulaWeb. Il regolamento d’esame verrà pubblicato su Aulaweb all’inizio delle lezioni.

Per il presente insegnamento è previsto il salto d’appello nella sessione con quattro appelli d’esame.

Calendario appelli

ALTRE INFORMAZIONI

Propedeuticità

Matematica Generale

Risultati di apprendimento previsti

Conoscenza e comprensione: Gli studenti conosceranno i principali strumenti per la sintesi dell’informazione e per la generalizzazione di quanto osservato mediante indagini campionarie.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Gli studenti saranno in grado di riorganizzare i dati in tabelle di frequenza mono e bivariate fornendone adeguata rappresentazione grafica, effettuare analisi descrittive di base per fenomeni monodimensionali, analizzare le relazioni tra due o più fenomeni con particolare riferimento all’analisi di dipendenza e di regressione lineare. Saranno inoltre in grado di applicare alcuni strumenti di inferenza statistica per risolvere semplici problemi.

Autonomia di giudizio: Gli studenti devono saper utilizzare sia sul piano concettuale che su quello operativo le conoscenze acquisite con autonoma capacità di valutazione e con abilità nei diversi contesti applicativi.

Abilità comunicative: Gli studenti acquisiranno il linguaggio tecnico tipico della disciplina per comunicare in modo chiaro e senza ambiguità con interlocutori specialisti e non specialisti.

Capacità di apprendimento: Gli studenti svilupperanno adeguate capacità di apprendimento che consentano loro di continuare ad approfondire in modo autonomo la materia.

Informazioni aggiuntive per gli studenti non frequentanti

Per gli studenti non frequentati non si applicano variazioni di programma né di modalità di accertamento. Tali studenti sono comunque invitati a contattare il proprio docente di riferimento.