EN
IT
Obiettivi Formativi
OBIETTIVI FORMATIVI:
L'obiettivo del corso è quello di formare studenti in grado di comprendere ed utilizzare i principali strumenti di base della statistica descrittiva ed inferenziale al fine di poter elaborare, analizzare e interpretare dati economici e/o sociali. A tal fine il corso tratta gli elementi di base della statistica descrittiva, del calcolo delle probabilità e dell'inferenza statistica (stima puntuale, intervalli di confidenza, Massima Verosimiglianza, Minimi Quadrati, verifica d'ipotesi e modello di regressione lineare), così da consentire agli studenti di acquisire la capacità di analizzare i fenomeni sociali ed economici attraverso la corretta applicazione dei metodi statistici di base.
RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI:
Attraverso lo studio delle metodologie statistiche e l'applicazione pratica su casi di studio, lo studente acquisisce la capacità di analizzare i dati statistici, scegliendo l'approccio più adeguato per soddisfare le diverse finalità conoscitive.
CONOSCENZA E CAPACITA' DI COMPRENSIONE:
Attraverso lo studio delle metodologie statistiche e l'applicazione pratica su casi di studio, lo studente acquisisce la capacità di analizzare i dati statistici, scegliendo l'approccio più adeguato per le diverse finalità conoscitive. In particolare, lo studente deve conoscere e
saper applicare le principali misure di statistica descrittiva in relazione ai dati qualitativi e/o quantitativi, conoscere e comprendere la differenza tra una analisi descrittiva limitata allo specifico campione e una analisi inferenziale che desidera trarre conclusioni più generali, saper effettuare un test statistico e trarne le conclusioni, saper applicare un modello di regressione lineare.
APPLICARE CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE
Attraverso l'elaborazione di una tesina e/o lo svolgimento della prova scritta, lo studente deve dimostrare di essere in grado di maneggiare dati statistici, condurre semplici analisi e descrivere i risultati ottenuti.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO:
Lo studio della teoria, le applicazioni pratiche e le interazioni durante le lezioni devono consentire agli studenti di selezionare le migliori tecniche da utilizzare difronte ad un problema statistico.
ABILITA' COMUNICATIVE:
La capacità di analizzare i dati statistici e presentare in forma scritta i risultati ottenuti viene valutata attraverso l'elaborazione di una tesina, che influisce sul voto finale, redatta utilizzando un linguaggio tecnico appropriato e/o lo svolgimento della prova scritta.
CAPACITÀ DI APPRENDERE:
Gli studenti vengono continuamente coinvolti, durante le lezioni, in discussioni su casi concreti legati ad analisi statistiche relative a dati economici reali.
Learning Objectives
EDUCATIONAL GOALS:
The aim of the corse is to train students able to understand and use the main basic tools of descriptive and inferential statistics in order to process, analyze and interpret economic and/or social data. To this end, the course deals with the basic elements of descriptive statistics, probability calculation and statistical inference (point estimate, confidence intervals, maximum likelihood, least squares, hypothesis testing and linear regression model), so as to allow students to acquire the ability to analyze social and economic phenomena through the correct application of basic statistical methods.
KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING:
Through the study of statistical methodologies and the practical application of case studies, the student acquires the ability to analyze statistical data, choosing the most appropriate approach for the various cognitive purposes. In particular, the student must know and
know how to apply the main measures of descriptive statistics in relation to qualitative and/or quantitative data, know and understand the difference between a descriptive analysis limited to the specific sample and an inferential analysis which wishes to draw more general conclusions, know how to carry out a statistical test and draw conclusions from it conclusions, know how to apply a linear regression model.
MAKING JUDGMENTS
Through the development of a term paper, the student must demonstrate that he is able to handle statistical data, conduct simple analyzes and describe the results obtained.
COMMUNICATION SKILLS:
The ability to analyze statistical data and present the results obtained in written form is assessed through the development of a term paper, which affects the final grade, written using an appropriate technical language.
CAPACITY TO LEARN:
Students are continuously involved, during the lessons, in discussions on concrete cases related to statistical analyzes of real economic data.
ISABELLA CARBONARO
Prerequisiti
La conoscenza degli strumenti di matematica generale costituisce un importante e necessario prerequisito per seguire il corso con profitto.
Prerequisites
Mathematics
A solid background in general mathematics is an essential prerequisite for the successful completion of the course.
Programma
Il corso (54 ore)è strutturato in 3 argomenti fondamentali: la statistica descrittiva, il calcolo delle probabilità e l'inferenza statistica
Nella prima parte di statistica descrittiva, della durata complessiva di 20 ore, lo studente apprenderà i concetti di base e la terminologia statistica (4 ore); imparerà a sintetizzare i fenomeni oggetto di studio ed esaminarne la variabilità e la concentrazione (8 ore); analizzerà le relazioni tra due caratteri qualitativi e due caratteri quantitativi e conoscerà i principali indici per misurarne la dipendenza (8 ore).
Con il calcolo delle probabilità, della durata complessiva di 16 ore, lo studente verrà a conoscenza delle principali definizioni di probabilità e delle principali variabili aleatorie utilizzate nella statistica, studierà poi i principali teoremi del calcolo delle probabilità, tra cu il teorema di Bayes.
Infine, con l'inferenza statistica (18 ore), lo studente sarà in grado di utilizzare le procedure di campionamento per stimare i parametri incogniti di una popolazione e sottoporre a verifica i parametri incogniti di una popolazione mediante i test statistici. Argomento finale del corso sarà la regressione lineare con la quale lo studente imparerà ad esaminare la relazione tra due variabili con un modello probabilistico.
Durante il corso si svolgeranno esercitazioni per verificare l'apprendimento degli studenti degli argomenti trattati.
Program
The course (54 hours) is structured around three main topics: descriptive statistics, probability theory, and statistical inference.
Descriptive statistics (20 hours):
Students will learn the basic concepts and statistical terminology (4 hours); they will learn how to summarize the phenomena under study and analyze their variability and concentration (8 hours); they will examine relationships between two qualitative variables and between two quantitative variables, and they will learn the main indices used to measure dependence (8 hours).
Probability theory (16 hours):
Students will become familiar with the main definitions of probability and the main random variables used in statistics. They will then study the fundamental theorems of probability, including Bayes’ theorem.
Statistical inference (18 hours):
Students will be able to use sampling procedures to estimate unknown population parameters and to test hypotheses about these parameters using statistical tests. The final topic will be linear regression, through which students will learn how to examine the relationship between two variables using a probabilistic model.
Throughout the course, practice sessions will be held to assess students’ understanding of the topics covered
Testi Adottati
Il libro di testo adottato a cui far riferimento
Borra, S., Di Ciaccio A. statistica, metodologie per le scienze economiche e sociali, IV edizione, McGraw-Hill, 2021.
Books
Borra,S,di Ciaccio, A, Statistica. Metodologie per le scienze economiche e sociali Mc Graw-Hill, IV ed.2021.
Bibliografia
Testi di consultazione consigliati:
Cicchitelli G., D’Urso P., Minozzo M. Statistica, principi e metodi, Pearson, 2022
Piccolo D. Statistica, il Mulino, Bologna,2010
Orsi R. Probabilità e inferenza statistica, il Mulino, Bologna, 1995
Vitali O. Statistica per le scienze applicate, volume primo, Cacucci editore, Bari, 1998
Dall'Aglio Calcolo delle probabilità, Zanichelli, 2003
Bibliography
The main bibliographical references are:
Cicchitelli G., D’Urso P., Minozzo M. Statistica, principi e metodi, Pearson, 2022
Piccolo D. Statistica, il Mulino, Bologna,2010
Orsi R. Probabilità e inferenza statistica, il Mulino, Bologna, 1995
Vitali O. Statistica per le scienze applicate, volume primo, Cacucci editore, Bari, 1998
Dall'Aglio Calcolo delle probabilità, Zanichelli, 2003
Modalità di svolgimento
Il docente discuterà con gli studenti i temi del corso alla lavagna, cercando di coinvolgere gli studenti e chiedendo loro di sottoporre domande al docente.
Il corso si svolgerà per le ultime 18 ore in modalità a distanza.
Teaching methods
The teacher will discuss with the students the topics of the course at the blackboard, trying
to involve the students and asking them to submit questions to the teacher.
The course will take place over 18 hours in distance learning mode.
Regolamento Esame
L' esame consiste in una prova scritta. Il docente verificherà con il risultato della prova scritta la conoscenza da parte dello studente dei principali argomenti trattati.
La prova scritta conterrà una decina circa di esercizi sul tipo di quelli affrontati a lezione atti a verificare la conoscenza delle tecniche statistiche descrittive (10 punti), delle tecniche di teoria della probabilità di base (10 punti) e di inferenza (10 punti). Inoltre la prova scritta dovrà verificare la capacità di identificare la corretta procedura di soluzione del problema e di comprendere la logica sottostante.
La prova scritta conterrà inoltre una serie di domande che dovranno verificare le conoscenze teoriche dello studente, tali domande comprenderanno sia domande teoriche a risposta aperta sia domande teoriche a risposta multipla.
Dopo la pausa didattica tra i due moduli del semestre è prevista una prova intermedia, valutata in trentesimi. Se la prova intermedia viene superata con esito positivo (maggiore di 16/30) sarà possibile sostenere solo la seconda parte del programma negli appelli della sessione invernale. Il voto finale sarà calcolato come media ponderata tra la prova intermedia e la prova sulla seconda parte.
Se la prova intermedia non viene superata, sarà comunque possibile sostenere l’intero esame a partire dall’appello di dicembre.
Un esito negativo alla prova scritta di dicembre non preclude la possibilità di ripetere l’esame a gennaio.
Una prova scritta gravemente insufficiente (meno di 10/30) all’appello di gennaio comporta l’impossibilità di presentarsi all’appello di febbraio. Lo stesso criterio vale per la sessione estiva un voto inferiore a 10/30 al primo appello impedisce l’accesso al secondo appello della stessa sessione.
Il punteggio della prova di esame è attribuito mediante un voto espresso in trentesimi. Lo/la studente sarà valutato per le sue abilità nell'utilizzare le conoscenze acquisite e interpretare criticamente i risultati. Le modalità di esame e la valutazione sarà la stessa per gli studenti e le studentesse frequentanti e non frequentanti. Nella valutazione finale il docente giudicherà:
- insufficiente lo studente che non ha acquisito la terminologia statistica e dimostra gravi lacune nella conoscenza dei concetti di base di ciascuna delle tre parti del coso;
- sufficiente con una valutazione tra 18/30 e 20/30 lo studente che non ha trattato con adeguato approfondimento gli argomenti del corso, ma che ha conoscenza dei concetti di base di ciascuna delle tre parti del corso;
- sufficiente con una valutazione tra 21/30 e 23/30 lo studente che ha conoscenza dei concetti di base del corso, ma che non è in grado di rispondere con precisione e chiarezza alle domande formulate dal docente;
- sufficiente con una valutazione tra 24/30 e 26/30 lo studente che dimostra di aver appreso in profondità gli argomenti del corso ma che non è in grado di effettuare i collegamenti tra gli stessi come richiesto dal docente;
- sufficiente con una valutazione tra 27/30 e 29/30 lo studente che ha studiato in profondità la materia, ma che dimostra alcune lacune rispetto ai temi di maggiore complessità del corso;
- sufficiente con una valutazione di 30/30 e 30/30 con lode lo studente che dimostra padronanza degli argomenti trattati, anche i più complessi, li espone con chiarezza e precisione e sa effettuare i giusti collegamenti tra i vari temi richiesti dal docente.
Exam Rules
The exam consists of a written test. The instructor will evaluate, through the written test, the student’s knowledge of the main topics covered.
The written test will include about ten exercises similar to those done in class, designed to test knowledge of descriptive statistical techniques (10 points), basic probability theory (10 points), and statistical inference (10 points).
In addition, the test will assess the ability to identify the correct problem-solving procedure and to understand the underlying logic.
The written exam will also include a set of theoretical questions, both open-ended and multiple-choice.
After the teaching break between the two modules of the semester, there will be a midterm exam, graded out of 30.
If the midterm is passed with a grade higher than 16/30, students may take only the second part of the syllabus during the winter session. The final grade will be the weighted average of the midterm and the exam on the second part.
If the midterm is not passed, the student may still take the full exam starting from the December session.
A failing grade in the December written exam does not prevent retaking the exam in January.
However, a very poor grade (below 10/30) in the January session means the student cannot sit the February session. The same rule applies to the summer session: a grade below 10/30 in the first call prevents access to the second call of that session.
The exam grade is expressed on a 30-point scale. Students will be evaluated based on their ability to use acquired knowledge and critically interpret results. The exam format and evaluation criteria are the same for attending and non-attending students.
Final evaluation criteria:
Fail: the student has not acquired statistical terminology and shows serious gaps in basic concepts in all three parts of the course.
Pass (18–20/30): the student has not studied topics in sufficient depth but knows the basic concepts of all three parts.
Pass (21–23/30): the student knows the basic concepts but cannot answer questions precisely and clearly.
Good (24–26/30): the student has studied the topics in depth but cannot establish the necessary connections between them.
Very good (27–29/30): the student has studied thoroughly but shows some gaps in the more complex topics.
Excellent (30/30 or 30/30 cum laude): the student demonstrates mastery of all topics, including the most complex, explains them with clarity and precision, and can effectively connect different topics.
Modalità di frequenza
Il corso dura 54 ore e, pertanto, il consiglio agli studenti è quello di frequentare le lezioni con continuità.
Attendance Rules
The course lasts 54 hours and, therefore, the advice to students is to attend the lessons with continuity.
MARCO STEFANUCCI
Prerequisiti
Matematica
La conoscenza degli strumenti di matematica generale costituisce un importante e necessario prerequisito per seguire il corso con profitto.
Programma
Il corso (54 ore)è strutturato in 3 argomenti fondamentali: la statistica descrittiva, il calcolo delle probabilità e l'inferenza statistica
Nella prima parte di statistica descrittiva, della durata complessiva di 20 ore, lo studente apprenderà i concetti di base e la terminologia statistica (4 ore); imparerà a sintetizzare i fenomeni oggetto di studio ed esaminarne la variabilità e la concentrazione (8 ore); analizzerà le relazioni tra due caratteri qualitativi e due caratteri quantitativi e conoscerà i principali indici per misurarne la dipendenza (8 ore).
Con il calcolo delle probabilità, della durata complessiva di 16 ore, lo studente verrà a conoscenza delle principali definizioni di probabilità e delle principali variabili aleatorie utilizzate nella statistica, studierà poi i principali teoremi del calcolo delle probabilità, tra cu il teorema di Bayes.
Infine, con l'inferenza statistica (18 ore), lo studente sarà in grado di utilizzare le procedure di campionamento per stimare i parametri incogniti di una popolazione e sottoporre a verifica i parametri incogniti di una popolazione mediante i test statistici. Argomento finale del corso sarà la regressione lineare con la quale lo studente imparerà ad esaminare la relazione tra due variabili con un modello probabilistico.
Durante il corso si svolgeranno esercitazioni per verificare l'apprendimento degli studenti degli argomenti trattati.
Program
The course (54 hours) is structured around three main topics: descriptive statistics, probability theory, and statistical inference.
Descriptive statistics (20 hours):
Students will learn the basic concepts and statistical terminology (4 hours); they will learn how to summarize the phenomena under study and analyze their variability and concentration (8 hours); they will examine relationships between two qualitative variables and between two quantitative variables, and they will learn the main indices used to measure dependence (8 hours).
Probability theory (16 hours):
Students will become familiar with the main definitions of probability and the main random variables used in statistics. They will then study the fundamental theorems of probability, including Bayes’ theorem.
Statistical inference (18 hours):
Students will be able to use sampling procedures to estimate unknown population parameters and to test hypotheses about these parameters using statistical tests. The final topic will be linear regression, through which students will learn how to examine the relationship between two variables using a probabilistic model.
Throughout the course, practice sessions will be held to assess students’ understanding of the topics covered.
Testi Adottati
Il libro di testo adottato a cui far riferimento
Borra, S., Di Ciaccio A. statistica, metodologie per le scienze economiche e sociali, IV edizione, McGraw-Hill, 2021
Bibliografia
Testi di consultazione consigliati:
Cicchitelli G., D’Urso P., Minozzo M. Statistica, principi e metodi, Pearson, 2022
Piccolo D. Statistica, il Mulino, Bologna,2010
Orsi R. Probabilità e inferenza statistica, il Mulino, Bologna, 1995
Vitali O. Statistica per le scienze applicate, volume primo, Cacucci editore, Bari, 1998
Dall'Aglio Calcolo delle probabilità, Zanichelli, 2003
Modalità di svolgimento
Il docente discuterà con gli studenti i temi del corso alla lavagna, cercando di coinvolgere gli studenti e chiedendo loro di sottoporre domande al docente.
Il corso si svolgerà per le ultime 18 ore in modalità a distanza.
Prof.ssa Lucia Leonelli
