PRESENTAZIONE

L'insegnamento di Statistica 1 intende presentare i principali strumenti per l'analisi quantitativa dei dati con particolare attenzione alla misurazione dei fenomeni economici e sociali. Le competenze acquisite con questo insegnamento sono essenziali per la prosecuzione degli studi in successivi insegnamenti di area statistica e quantitativa; costituiscono inoltre uno strumento fondamentale per la comprensione delle analisi statistiche che si incontrano in insegnamenti di altre discipline economico-aziendali del Corso di Studi.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

L’insegnamento ha come obiettivo principale quello di fornire gli strumenti fondamentali di analisi statistica descrittiva e inferenziale. Le competenze che devono essere acquisite alla fine dell’insegnamento riguardano: la padronanza dei concetti fondamentali della statistica descrittiva univariata e bivariata per la raccolta e la sintesi dei dati; la conoscenza degli elementi di base del calcolo delle probabilità, in modo da permettere la comprensione dei concetti fondamentali dell’inferenza statistica; l’acquisizione delle principali tecniche di inferenza statistica (in particolare teoria della stima puntuale e per intervalli e verifica di ipotesi); la padronanza di alcuni modelli statistici per l’analisi delle relazioni statistiche (dipendenza e indipendenza, correlazione, regressione) sia dal punto di vista descrittivo che inferenziale. Le competenze acquisite includeranno anche la capacità di lettura e comprensione di analisi statistiche, nonché di produzione di corrette analisi di dati in semplici contesti applicativi.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Gli obiettivi formativi che saranno valutati ai fini del superamento dell’esame finale sono riassunti nello schema seguente:

Conoscenza e comprensione: Conoscenza dei principali strumenti per la sintesi e la presentazione dei dati, attraverso l’acquisizione dei principali strumenti di statistica descrittiva; conoscenza delle tecniche probabilistiche per l’analisi di semplici fenomeni aleatori; acquisizione degli strumenti tipici dell’inferenza statistica da utilizzare in problemi di stima, di verifica di ipotesi e di analisi di regressione.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione:  Capacità di utilizzare le tecniche opportune in base al tipo di dati da analizzare; saper effettuare analisi descrittive di base per fenomeni univariati e bivariati utilizzando i principali indici di sintesi; essere in grado di effettuare semplici calcoli in situazioni di incertezza; saper applicare le principali tecniche di inferenza statistica; saper effettuare analisi di dipendenza/indipendenza e di regressione, anche in ambito inferenziale; saper leggere analisi statistiche effettuate con le metodologie presentate nell’insegnamento.

Autonomia di giudizio: Essere in grado di interpretare i risultati ottenuti dalle analisi statistiche in termini operativi sulla base del contesto applicativo da cui provengono i dati analizzati, essendo quindi in grado di utilizzare i risultati nell’ottica di processi decisionali.

Abilità comunicative: Acquisire i primi rudimenti del linguaggio tecnico tipico della disciplina per comunicare in modo chiaro e senza ambiguità con interlocutori specialisti e non specialisti.

Capacità di apprendimento: Essere in grado di leggere correttamente i risultati di indagini statistiche anche in contesti di maggiore complessità rispetto a quelli presentati nell’insegnamento.

PREREQUISITI

L'insegnamento presuppone le competenze di base di un insegnamento di Matematica Generale per corsi di laurea di classe economica o aziendale.

MODALITA' DIDATTICHE

Lezioni in aula ed esercitazioni sia di tipo tradizionale alla lavagna che tramite la piattaforma AulaWeb. Siccome gli obiettivi formativi riguardano sia abilità di carattere teorico che di carattere applicativo, le lezioni in cui si presentano gli aspetti metodologici della statistica saranno alternati a esercitazioni in cui si affrontano problemi numerici ed esempi di semplici analisi su dati reali.

Gli studenti in possesso di certificazione di disabilità, DSA o bisogni educativi speciali devono contattare, all’inizio delle lezioni, sia il docente, sia il referente per la disabilità del Dipartimento, Prof.ssa Serena Scotto (scotto@economia.unige.it), per concordare modalità didattiche e d'esame che, nel rispetto degli obiettivi dell’insegnamento, tengano conto delle modalità di apprendimento individuali e consentano l'uso di eventuali strumenti compensativi.

PROGRAMMA/CONTENUTO

Parte I: Statistica descrittiva

1. Introduzione alla statistica. Statistica descrittiva e inferenziale. Popolazioni e campioni.
2. Distribuzioni di frequenze e frequenze cumulate. Rappresentazioni grafiche per variabili categoriche, per serie storiche, per variabili quantitative. Rappresentazioni grafiche e tabelle per descrivere le relazioni tra variabili.
3. Indici di posizione: media, mediana, moda e percentili.
4. Indici di variabilità e box-plot. La misura della concentrazione.
5. Misure delle relazioni tra variabili: covarianza e correlazione.

Parte II: Calcolo delle probabilità

1. Esperimenti aleatori, risultati, eventi.
2. La probabilità e i suoi assiomi. Regole della probabilità.
3. Probabilità condizionata e indipendenza. Probabilità bivariate.
4. Teorema di Bayes.
5. Variabili aleatorie discrete e loro proprietà.
6. Distribuzioni di Bernoulli, binomiale, di Poisson.
7. Variabili aleatorie continue e loro proprietà.
8. Distribuzioni uniforme e normale.
9. Cenni alle distribuzioni congiunte.

Parte III: Inferenza statistica

1. Campionamento e distribuzioni campionarie.
2. Distribuzione della media campionaria. Teorema limite centrale. Distribuzione della proporzione campionaria.
3. Stima puntuale. Stimatori e loro proprietà.
4. Intervalli di confidenza. Intervalli di confidenza per la media e per la proporzione. Determinazione della numerosità campionaria.
5. Concetti di base della verifica di ipotesi. Test per la media e per la proporzione.
6. Test di confronto di medie.

Parte IV: Relazioni tra variabili

1. Correlazione e regressione lineare. Il modello di regressione lineare semplice. Metodo dei minimi quadrati e stima dei coefficienti. Capacità esplicativa della retta. Inferenza sui coefficienti.
2. Indipendenza statistica e test del chi-quadro.

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Newbold, Carlson, Thorne, Statistica. Nona edizione. Pearson (2021). Per gli studenti stranieri è possibile fare riferimento al testo originale in lingua inglese. Per un argomento non coperto dal libro di testo sarà fornita documentazione su Aulaweb a cura del docente.

DOCENTI E COMMISSIONI

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

Le lezioni iniziano nella prima settimana del secondo semestre in conformità al calendario didattico del Dipartimento di Economia.

Orari delle lezioni

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

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

L'esame consiste in una prova scritta e si compone di: 

1) domande di carattere teorico a risposta multipla;

2) domande di carattere teorico a risposta aperta;

3) esercizi.

Il regolamento d'esame completo è pubblicato sulla pagina Aulaweb dell’insegnamento prima dell’inizio delle lezioni.

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

Le domande e gli esercizi contenuti nella prova scritta sono scelti in modo da coprire, per quanto possibile, tutti gli argomenti del programma d'esame. Le domande teoriche servono per valutare il grado di comprensione dello studente, mentre gli esercizi sono utilizzati per misurare la capacità di applicare le conoscenze acquisite. Costituiscono parametri di valutazione, oltre al grado di comprensione e alla capacità di applicare le conoscenze, anche l’utilizzo corretto del lessico della disciplina e la capacità di lettura e corretta interpretazione delle analisi statistiche.

I dettagli sulle modalità di preparazione per l’esame e sul grado di approfondimento di ogni argomento verranno illustrati e discussi nel corso delle lezioni.

ALTRE INFORMAZIONI

Per gli studenti non frequentanti non si applicano variazioni di programma né di modalità di accertamento.