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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.
Prerequisiti
Matematica
Per comprendere i contenuti del corso e raggiungere gli obiettivi formativi, lo studente dovrà essere in grado di svolgere uno studio di funzione e dovrà saper lavorare con le matrici.
Prerequisites
Mathematics
To understand the course content and achieve the learning objectives, the student must be able to carry out a function study and must know how to work with matrices.
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 di 16 ore, lo studente verrà a conoscenza delle principali definizioni di probabilità, studierà i principali teoremi del calcolo delle probabilità ed il teorema di Bayes.
Infine, conl'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 svogeranno esercitazioni (due ore a settimana delle ore previste per ciascuna parte), per verificare l'apprendimento degli studenti degli argomenti trattati.
Program
The course (54 hours) is structured into 3 main topics: descriptive statistics; probability theory; statistical inference.
In the first part of descriptive statistics, lasting a total of 20 hours, students will learn the
basic concepts and statistical terminology (4 hours); they will learn to summarise the
phenomena under study and examine their variability and concentration (8 hours); they will analyse the relationships between two qualitative and two quantitative characters and learn the main indices for measuring their dependence (8 hours).
With the Calculus of Probability lasting 16 hours, the student will learn the main definitions of probability, study the main theorems of the Calculus of Probability and Bayes' theorem.
Finally, with statistical inference (18 hours), the student will be able to use sampling
procedures to estimate the unknown parameters of a population and test them using
statistical tests. The final topic of the course will be linear regression whereby the student will learn to examine the relationship between two variables with a probabilistic model.
During the course, exercises (two hours per week of the scheduled hours for each part) will be carried out to test the students' learning 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, III o IV edizione, McGraw-Hill, 2021.
Books
The adopted textbook to refer to
Borra, S., Di Ciaccio A. Statistica, metodologie per le scienze economiche e sociali, III o IV edizione, McGraw-Hill, 2021.The adopted textbook to refer to
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
Recommended readings:
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
L'attività didattica, in coerenza con gli obiettivi formativi del corso, risponde ad un approccio teorico-pratico che combina lezioni frontali teoriche con esercitazioni pratiche. Nello specifico, le lezioni frontali prevedono la trattazione dei fondamenti teorici e metodologici previsti nel programma del corso, mentre le esercitazioni pratiche sono volte all'applicazione di tali metodologie a casi reali. Gli studenti sono incoraggiati a partecipare attivamente alle lezioni, collaborando alla analisi e alla risoluzione di esempi ed esercizi durante le lezioni.
Teaching methods
Teaching, consistent with the course's learning objectives, follows a theoretical-practical approach that combines lectures with practical exercises. Specifically, lectures cover the theoretical and methodological foundations outlined in the course syllabus, while practical exercises focus on applying these methodologies to real-world cases. Students are encouraged to actively participate in class, collaborating on the analysis and solution of examples and exercises during the lectures.
Regolamento Esame
L' esame consiste in una prova scritta.Il docente verificherà con il risultato della prova scritta la conosenza 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 scritta è attribuito mediante un voto espresso in trentesimi. Nella valutazione finale il docente terrà conto del risultato della prova scritta e 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. and an oral exam. The teacher will verify with the result
of the written test the knowledge of the student of the main topics.
The written exam will contain approximately ten exercises similar to those covered in class, designed to test knowledge of descriptive statistical techniques (10 points), basic probability theory techniques (10 points), and inference techniques (10 points). Furthermore, the written exam will test the student's ability to identify the correct problem-solving procedure and understand the underlying logic.
The written exam will also contain a series of questions designed to test the student's theoretical knowledge; these questions will include both open-ended and multiple-choice theoretical questions.
After the break between the two semester modules, a midterm exam will be held, graded out of 30. If the midterm exam is passed (higher than 16/30), only the second part of the program may be taken during the winter session. The final grade will be calculated as a weighted average of the midterm exam and the second part exam.
If the midterm exam is not passed, the student may still take the entire exam, starting with the December exam session.
A failed written exam in December does not preclude the possibility of retaking the exam in January.
A severely insufficient written exam (less than 10/30) in the January exam session will result in the inability to take the February exam. The same criteria applies for the summer session: a grade lower than 10/30 in the first exam session will prevent access to the second exam session of the same session.
The marks for the written test is awarded by means of a mark expressed in thirtieths.
In the final assessment, the teacher will take into account the result of the written test and will judge:
nsufficient the student who has not acquired the statistical terminology and shows serious gaps in the knowledge of the basic concepts of each of the three parts;
sufficient with a grade between 18/30 and 20/30 the student who has not dealt with adequate depth of the course topics, but has knowledge of the basic concepts of each of the three parts of the course;.
sufficient with a mark of between 21/30 and 23/30 the student who has knowledge of the
basic concepts of the course, but is unable to answer accurately and clearly the questions formulated by the teacher;
sufficient with a mark between 24/30 and 26/30 the student demonstrates a thorough understanding of the course topics but is unable to make the connections between them as required by the teacher;
sufficient with a mark between 27/30 and 29/30 the student who has studied the subject in depth but shows some gaps with respect to the more complex topics of the course;
sufficient with a mark of between 30/30 and 30/30 with distinction the student who demonstrates mastery of the topics covered, even the most complex ones, expounds them with clarity and precision and knows how to make the right connections between the various topics requested by the teacher.
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.
Prof.ssa Lucia Leonelli
