| Statistica
(obiettivi)
Il corso di Statistica propone di introdurre gli studenti alle tecniche di rilevazione, di organizzazione, di analisi ed interpretazione dei dati statistici. Il corso introduce gli studenti alla statistica descrittiva, ai concetti basilari di calcolo della probabilità e dell’inferenza statistica per l’analisi di dati statistici derivanti da indagini campionarie. Tutti gli argomenti verranno illustrati anche mediante il software statistico R attraverso RStudio e con l’ausilio di Excel. Ciascuna metodologia statistica sarà illustrata con una specifica applicazione sulla base di alcuni data set sui quali gli studenti potranno esercitarsi mediante il software statistico. Pertanto, allo studente verrà insegnato non solo ad applicare tecniche statistiche ma anche a scegliere la tecnica più opportuna e a commentare l’output ai fini decisionali. Prerequisiti: non ve ne sono, ma sarebbe meglio se gli studenti avessero seguito o stiano seguendo Fondamenti di Informatica e Programmazione e Matematica Generale.
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Codice
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21210209 |
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Lingua
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ITA |
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Tipo di attestato
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Attestato di profitto |
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Crediti
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9
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Settore scientifico disciplinare
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SECS-S/01
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Ore Aula
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60
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Attività formativa
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Attività formative di base
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Canale: A - L
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Docente
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VICARD PAOLA
(programma)
Statistica descrittiva: Concetti introduttivi: Caratteri statistici e scale di misura. Distribuzioni semplici. Rappresentazioni tabellari e grafiche. Funzione di ripartizione empirica. Indici di dimensione: Moda. Mediana. Quantili. Media aritmetica. Indici di Variabilità: Scostamenti medi. Varianza. Coefficiente di variazione. Differenza interquartile. Indici di forma: Asimmetria di una distribuzione: indici e rappresentazioni grafiche. Distribuzioni statistiche doppie, marginali e condizionate. I momenti delle distribuzioni doppie, la correlazione. Calcolo delle probabilità: Definizione assiomatica di probabilità. Probabilità condizionata. Indipendenza. Teorema di Bayes. Variabili aleatorie undimensionali discrete. Funzione di probabilità, di densità, di ripartizione. Momenti di variabili aleatorie. Principali distribuzioni di probabilità discrete: binomiale, Poisson, uniforme. Principali distribuzioni di probabilità continue: uniforme, normale, esponenziale. Variabili aleatorie multiple: funzioni di probabilità marginali e condizionate, indipendenza e correlazione. Proprietà delle distribuzioni di probabilità: combinazioni lineari di variabili aleatorie, convergenza, legge dei grandi numeri e teorema del limite centrale. Inferenza Statistica: Popolazione e campione: popolazioni finite e infinite; campione casuale da popolazioni finite e infinite; distribuzione di probabilità del campione casuale. Statistiche campionarie e loro distribuzioni: distribuzione campionaria della media; distribuzione campionaria della varianza. Stima dei parametri: proprietà degli stimatori; intervallo di confidenza per una media e per una proporzione. Verifica di ipotesi: elementi di teoria dei test: errori di prima e di seconda specie; verifica di ipotesi su una media e su una proporzione. Regressione: Regressione lineare semplice stima e verifica d'ipotesi sui parametri della retta di regressione.
(testi)
Testi consigliati: - P. Newbold, W. Carlson, B. Thorne, Statistica, Pearson Education, 9° edizione - Sebastiani M. R. (2015) “Esercitazioni di statistica”. Esculapio Editore, 3° edizione. Altri materiali verranno messi a disposizione su Teams
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Date di inizio e termine delle attività didattiche
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Dal al |
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Modalità di erogazione
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Tradizionale
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Modalità di frequenza
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Non obbligatoria
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Metodi di valutazione
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Prova scritta
Prova orale
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Canale: M - Z
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Docente
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Dotto Francesco
(programma)
Statistica descrittiva: Concetti introduttivi: Caratteri statistici e scale di misura. Distribuzioni semplici. Rappresentazioni tabellari e grafiche. Funzione di ripartizione empirica. Indici di dimensione: Moda. Mediana. Quantili. Media aritmetica. Indici di Variabilità: Scostamenti medi. Varianza. Coefficiente di variazione. Differenza interquartile. Indici di forma: Asimmetria di una distribuzione: indici e rappresentazioni grafiche. Distribuzioni statistiche doppie, marginali e condizionate. I momenti delle distribuzioni doppie, la correlazione. Calcolo delle probabilità: Definizione assiomatica di probabilità. Probabilità condizionata. Indipendenza. Teorema di Bayes. Variabili aleatorie undimensionali discrete. Funzione di probabilità, di densità, di ripartizione. Momenti di variabili aleatorie. Principali distribuzioni di probabilità discrete: binomiale, Poisson, uniforme. Principali distribuzioni di probabilità continue: uniforme, normale, esponenziale. Variabili aleatorie multiple: funzioni di probabilità marginali e condizionate, indipendenza e correlazione. Proprietà delle distribuzioni di probabilità: combinazioni lineari di variabili aleatorie, convergenza, legge dei grandi numeri e teorema del limite centrale. Inferenza Statistica: Popolazione e campione: popolazioni finite e infinite; campione casuale da popolazioni finite e infinite; distribuzione di probabilità del campione casuale. Statistiche campionarie e loro distribuzioni: distribuzione campionaria della media; distribuzione campionaria della varianza. Stima dei parametri: proprietà degli stimatori; intervallo di confidenza per una media e per una proporzione. Verifica di ipotesi: elementi di teoria dei test: errori di prima e di seconda specie; verifica di ipotesi su una media, una proporzione, confronto tra due medie e confronto tra due proporzioni; verifica dell’ipotesi di indipendenza e di conformità. Regressione: Regressione lineare semplice stima e verifica d'ipotesi sui parametri della retta di regressione.
(testi)
Statistica di Newbold, P. t. al. ediz. Mylab Pearson Appunti di Statistica di Frederic, P. , reperibile al seguente link: https://ix-pat.github.io/appunti/Appunti_di_Statistica_2024.pdf
Ulteriore materiale didattico verrà fornito tramite la piattaforma Teams
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Date di inizio e termine delle attività didattiche
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Dal al |
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Modalità di frequenza
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Non obbligatoria
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Metodi di valutazione
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Prova scritta
Prova orale
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