Università Roma Tre

INTRODUZIONE ALLA STATISTICA INFERENZIALE. CAMPIONAMENTO E MISURAZIONE. METODI DI CAMPIONAMENTO PROBABILISTICI. DISTRIBUZIONI DI PROBABILITÀ. VARIABILI CASUALI DISCRETE E CONTINUE. LA VARIABILE CASUALE NORMALE. INFERENZA STATISTICA: STIMA PUNTUALE E STIMA INTERVALLARE. INTERVALLO DI CONFIDENZA PER LA PROPORZIONE E PER LA MEDIA. SCELTA DELLA DIMENSIONE CAMPIONARIA. INTERVALLI DI CONFIDENZA PER LA MEDIANA. INFERENZA STATISTICA. TEST DI SIGNIFICATIVITÀ. VERIFICA D’IPOTESI PER LA PROPORZIONE E PER LA MEDIA. CALCOLO DEL VALORE P. CONFRONTO TRA DUE GRUPPI. CONFRONTO TRA DUE PROPORZIONI PER DATI CATEGORIALI. CONFRONTO TRA DUE MEDIE PER DATI QUANTITATIVI. CONFRONTO DI MEDIE PER CAMPIONI DIPENDENTI. STATISTICHE NON PARAMETRICHE PER IL CONFRONTO TRA GRUPPI. ANALISI DELL’ASSOCIAZIONE TRA VARIABILI. TABELLE DI CONTINGENZA. TEST CHI-QUADRO DI INDIPENDENZA. INDIVIDUAZIONE DELLA STRUTTURA DI ASSOCIAZIONE. MISURE DI ASSOCIAZIONE. INFERENZA PER LE MISURE ORDINALI DI ASSOCIAZIONE. REGRESSIONE LINEARE E CORRELAZIONE. RELAZIONI LINEARI. EQUAZIONE DI PREVISIONE DEI MINIMI QUADRATI. IL MODELLO DI REGRESSIONE LINEARE. MISURA DELL’ASSOCIAZIONE LINEARE: LA CORRELAZIONE. INFERENZA PER IL COEFFICIENTE ANGOLARE E LA CORRELAZIONE. ASSUNZIONI DEL MODELLO E VIOLAZIONI DELLE STESSE. INTRODUZIONE ALLE RELAZIONI MULTIVARIATE. ASSOCIAZIONE E CAUSALITÀ. CONTROLLO PER ALTRE VARIABILI. TIPI DI RELAZIONI MULTIVARIATE. ASPETTI INFERENZIALI. REGRESSIONE LINEARE MULTIVARIATA.

AGRESTI – B. FINLAY, (2009), STATISTICA PER LE SCIENZE SOCIALI, PEARSON PARAVIA BRUNO MONDADORI, MILANO.