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