CODICE | 108582 |
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ANNO ACCADEMICO | 2022/2023 |
CFU |
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SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE | MAT/06 |
SEDE |
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PERIODO | 2° Semestre |
MATERIALE DIDATTICO | AULAWEB |
Introduzione al campionamento statistico e all’analisi di serie storiche. Nella prima parte sono combinati elementi teorici e pratici per la progettazione e analisi di indagini campionarie. La seconda parte integra elementi teorici e aspetti pratici dell’analisi di serie storiche nel dominio temporale e fornisce le nozioni elementari per l’analisi nel dominio delle frequenze.
Presentare due applicazioni della probabilità in ambito statistico.
Alla fine del corso lo studente saprà
Alla fine del corso lo studente saprà
Probabilità e nozioni di statistica inferenziale (in parallelo)
Lezioni in aula e laboratorio informatico con l'ausilio del software R.
Campionamento da popolazione finita. Stimatori della media e loro varianze nel campionamento semplice senza ripetizione e nel campionamento stratificato; casi di allocazione proporzionale e allocazione ottima.
Serie temporali. Analisi descrittive: stazionarietà in media, varianza e covarianza. Funzione di autocovarianza totale e parziale; funzione di autocorrelazione. Processi stazionari del secondo ordine e processi invertibili. Modelli SARIMA.
Campionamento
1. Vic Barnett Sample Survey, Principle and methods, Third Edition, John Wiley & Sons, Ltd, 2002
2. William Cochran, Sampling Techniques, John Wiley & Sons, 1977
3. Sharon L. Lohr, Sampling: Design and Analysis. Second Edition, Brooks/Cole, 2010
4. Formulario ed alcuni esercizi su aulaweb (al sito del corso, in file) oppure http://www.dima.unige.it/ rogantin/StatInd/index.htm
Serie storiche
1.C. Chatfield (1980). The analysis of Time Series: an introduction, Chapman and Hall
2. Rob J Hyndman and George Athanasopoulos (2nd edition). Forecasting: Principles and Practice, Monash University, Australia https://otexts.com/fpp2/
3. R.D. Pend e F. Dominici (2008). Statistical methods for environmental epidemiology with R. A case study in air pollution and Health, Wiley
4. R.H. Shumway e D.S. Stoer (2000). Time series analysis and its applications with examples in R, Springer
Ricevimento: Su appuntamento richiesto per email all’indirizzo riccomagno@dima.unige.it
FRANCESCO PORRO (Presidente)
SARA SOMMARIVA
EVA RICCOMAGNO (Presidente Supplente)
In accordo con il calendario accademico approvato dal Consiglio di Corsi di Studi.
L'orario di tutti gli insegnamenti è consultabile su EasyAcademy.
Domande scritte a risposta multipla e a risposta aperta. Due relazioni scritte elaborate in gruppo e con l'ausilio di software statistico su argomenti concordati con i docenti. Discussione orale delle relazioni e della prova scritta.
Saranno valutati il livello di acquisizione degli obiettivi di apprendimento e la capacità di comunicare in una relazione scritta le analisi dati svolte con tecniche acquisite durante il corso.
Data | Ora | Luogo | Tipologia | Note |
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26/06/2023 | 09:00 | GENOVA | Scritto | |
24/07/2023 | 09:00 | GENOVA | Scritto | |
20/09/2023 | 09:00 | GENOVA | Scritto |
Si invitano caldamente gli studenti con certificazione di DSA, di disabilità o di altri bisogni educativi speciali a contattare la docente all’inizio del corso per concordare modalità didattiche e d’esame che, nel rispetto degli obiettivi dell’insegnamento, tengano conto delle modalità di apprendimento individuali e forniscano idonei strumenti compensativi.