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.
Prerequisiti
Matematica
Per affrontare con successo i contenuti del corso e conseguire gli obiettivi formativi previsti, si richiede il possesso delle nozioni fondamentali di Matematica. In particolare, lo studente deve padroneggiare lo studio di funzione e le operazioni di base con il calcolo matriciale.
Prerequisites
Mathematics
To successfully engage with the course content and achieve the intended learning outcomes, students are required to have a solid grasp of fundamental mathematics. Specifically, students must demonstrate proficiency in function analysis and basic matrix calculations.
Programma
Il corso (54 ore complessive, comprensive di esercitazioni settimanali di 2 ore) si articola in tre parti:
1. Statistica descrittiva (20 ore): concetti di base e terminologia (4h); sintesi dei fenomeni, variabilità e concentrazione (8h); analisi delle relazioni e degli indici di dipendenza tra due caratteri (8h).
2. Calcolo delle probabilità (16 ore): definizioni di probabilità, teoremi fondamentali e Teorema di Bayes.
3. Inferenza statistica (18 ore): tecniche di campionamento, stima dei parametri, test d’ipotesi e modello di regressione lineare semplice.
Program
The course (54 hours in total, including 2 hours of weekly practical sessions) is divided into three main modules:
1. Descriptive statistics (20 hours): core concepts and terminology (4h); summary measures, variability and concentration (8h); bivariate analysis and measures of association/dependence (8h).
2. Probability theory (16 hours): fundamental definitions of probability, main probability theorems and Bayes’ Theorem.
3. Statistical inference (18 hours): sampling procedures, parameter estimation, hypothesis testing and simple linear regression models.
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 or IV edition, 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 G., 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 G., 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.
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.
Regolamento Esame
L’esame consiste in una prova scritta, valutata in trentesimi, così composta:
Esercizi pratici (30 punti complessivi): ripartiti equamente tra Statistica descrittiva (10 punti), Calcolo delle probabilità (10 punti) e Inferenza statistica (10 punti).
Domande teoriche: sia a risposta multipla sia a risposta aperta.
Prova parziale: a metà semestre è prevista una prova parziale. Con una votazione pari almeno a 17/30 (superiore a 16), nella sessione invernale è possibile completare l’esame sostenendo la sola seconda parte: il voto finale è la media dei due risultati. In caso di mancato superamento della prova parziale, lo studente porta l’intero programma agli appelli ordinari, a partire da dicembre.
Sbarramento per grave insufficienza (inferiore a 10/30): un esito inferiore a 10/30 nel primo appello di una sessione (ad esempio gennaio o giugno) comporta l’impossibilità di sostenere l’appello successivo della stessa sessione (rispettivamente febbraio o luglio). Con una votazione compresa tra 10 e 17 è invece possibile ripresentarsi all’appello immediatamente successivo.
Criteri di valutazione:
inferiore a 18 (insufficiente): gravi lacune e mancata conoscenza della terminologia di base;
da 18 a 20: conoscenza solo superficiale dei concetti base;
da 21 a 23: conoscenza base, ma risposte poco precise o poco chiare;
da 24 a 26: buona preparazione approfondita, ma con difficoltà nel collegare i vari argomenti;
da 27 a 29: ottima preparazione, con piccole incertezze solo sui temi più complessi;
30 e lode: piena padronanza della materia ed esposizione chiara.
Exam Rules
The exam consists of a written test, graded out of thirty.
The written exam contains 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). It also assesses the student’s ability to identify the correct problem-solving procedure and to understand the underlying logic.
The written exam further contains a series of questions designed to test the student’s theoretical knowledge; these include both open-ended and multiple-choice questions.
Midterm exam: after the break between the two semester modules, a midterm exam is held, graded out of thirty. If the midterm exam is passed (higher than 16/30), only the second part of the programme may be taken during the winter session; the final grade is 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.
Severe fail rule (lower than 10/30): a severely insufficient written exam (lower than 10/30) in the January exam session results in the inability to take the February exam. The same criterion applies to the summer session: a grade lower than 10/30 in the first exam session prevents access to the second exam session of the same session.
Assessment criteria:
lower than 18 (fail): the student has not acquired statistical terminology and shows serious gaps in the knowledge of the basic concepts of each of the three parts of the course;
from 18 to 20: the student has not covered the course topics in adequate depth, but knows the basic concepts of each of the three parts of the course;
from 21 to 23: the student knows the basic concepts of the course, but is unable to answer accurately and clearly the questions formulated by the teacher;
from 24 to 26: the student demonstrates a thorough understanding of the course topics, but is unable to make the connections between them as required by the teacher;
from 27 to 29: the student has studied the subject in depth, but shows some gaps with respect to the more complex topics of the course;
30/30 cum laude: the student demonstrates mastery of the topics covered, even the most complex ones, expounds them with clarity and precision and makes 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
