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Programma

Aggiornato A.A. 2019-2020

Statistica CLEM (canale M-Z)
Prof.ssa Isabella Carbonaro

PREREQUISITI

Conoscenze di base degli argomenti preliminari di matematica generale: algebra elementare; progressioni; logaritmi; calcolo combinatorio; equazioni e disequazioni; teoria degli insiemi.

PROPEDEUTICITA'

Matematica

OBIETTIVI DEL CORSO E RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI

Il corso tratta gli elementi di base della statistica descrittiva, del calcolo delle probabilità e dell'inferenza statistica (stima puntuale, intervalli di confidenza, verifica d'ipotesi e modello di regressione), evidenziando le potenziali applicazione in campo economico e sociale.

Obiettivi formativi:
apprendere il processo di estrazione dei dati e come sintetizzarli attraverso tabelle, grafici e opportuni indici statistici;
dare elementi teorici sul processo di stima quando i dati campionari vengono utilizzati per fare inferenza sui parametri della popolazione.

Comprendere come e quando applicare i metodi statici ad insiemi di dati relativi a collettivi statistici esaustivi o campionari.

PROGRAMMA DEL CORSO (a.a. 2017-2018)
1. Statistica descrittiva
• I caratteri, le scale di misura e le rilevazioni (Cap. 1, Sez. 1.1, 1.2, 1.3, 1.4,)
• La distribuzione di un carattere e la sua rappresentazione grafica (Cap. 2, Sez. 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.6, 2.11)
• Sintesi della distribuzione di un carattere: le medie (Cap. 3, Sez. 3.1, 3.2, 3.5, 3.6, 3.7)
• Sintesi della distribuzione di un carattere: la variabilità (Cap. 4, Sez. 4.1, 4.2, 4.3, 4.5, 4.7 fino ad esempio 4.7.2, pag.82 - Dimostrazioni: D.4.1 e D.4.6)
• Analisi dell’associazione tra due caratteri (Cap. 6, Sez. 6.1, 6.2, 6.3, 6.4, 6.5, 6.6 fino a pag.124;  6.9)

2. Calcolo delle probabilità
• Concetti primitivi. Eventi e algebra degli eventi. Postulati. Principali teoremi. Probabilità condizionata e indipendenza (Cap. 8, Sez. 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6, 8,7, 8.8*)
• Variabili casuali e distribuzioni di probabilità (Cap. 9, Sez. 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7.2, 9.7.3, 9.8.2, 9.9 relativamente alle sole variabili casuali doppie discrete e compresi gli esempi 9.9.3, 9.9.4, 9.9.5, 9.9.7, 9.9.8, 9.9.9, 9.9.10; 9.10)
3. Inferenza statistica
• Campionamento e distribuzioni campionarie. (Cap. 10, Sez. 10.1, 10.2, 10.4, 10.5, 10.6 - Dimostrazioni: D10.1, D10.2, D10.3, D10.4)
• Stima puntuale. (Cap. 11, tutto – Dimostrazioni: D11.1, D11.2 facoltative, ma ricordarsi i risultati)
• Stima per intervallo. (Cap. 12, Sez. 12.1, 12.2, 12.3, 12.4, 12.5 fino a pag. 298, esempio 12.5.1)
• Teoria dei test statistici. (Cap. 13, Sez. 13.1, 13.2, 13.3, 13.4, 13.5, 13.6, 13.7 fino pag. 322, escluso 13.7.1; 13.9)
•Test per medie e proporzioni. (Cap. 14, Sez. 14.1, 14.2.1,14.2.2, 14.2.3, 14.3)
• Il modello di regressione lineare semplice. (Cap. 16, Sez. 16.1, 16.2, 16.3, 16.4, 16.5, 16.6; solo punti 1 e 2 di apg.387 – Dimostrazioni: D16.1, D16.3,)

METODI DIDATTICI

Lezioni frontali ed esercitazioni

TESTO DI RIFERIMENTO
Borra, S., Di Ciaccio A. Statistica, metodologie per le scienze economiche e sociali, Terza edizione, McGraw-Hill, 2014.