ID:
500026
Durata (ore):
66
CFU:
9
SSD:
STATISTICA
Anno:
2024
Dati Generali
Periodo di attività
Secondo Semestre (17/02/2025 - 24/05/2025)
Syllabus
Obiettivi Formativi
Il corso si propone di illustrare i fondamenti della Statistica anche attraverso l'apprendimento statistico basato sull'analisi dei dati.
In particolare, il corso è volto a dotare gli studenti degli strumenti principali della Statistica affinché possano essere impiegati per ottenere la comprensione e la risoluzione di problemi di varia natura quali, ad esempio, quelli inerenti all'area economica ed aziendale.
A tale scopo, saranno introdotti i concetti base:
1) della statistica descrittiva;
2) della probabilità;
3) dell'inferenza statistica.
Per quanto riguarda il punto 1), si procederà a:
a) fornire una classificazione specifica della diverse tipologie di variabili oggetto di studio basata sulla loro natura, distinguendo tra variabili qualitative e quantitative a loro volta ulteriormente classificate in variabili qualitative nominali o ordinali e variabili quantitative discrete o continue;
b) definire le principali misure di tendenza (media, moda, mediana, quartili) e di variabilità (varianza, deviazione standard, range).
Per quanto riguarda il punto 2), si procederà a:
a) introdurre i concetti base della probabilità classica nonché i concetti riguardanti la probabilità degli eventi unione ed intersezione;
b) illustrare le principali distribuzioni di probabilità, facendo riferimento ai casi di distribuzioni di probabilità discrete e continue (distribuzione di probabilità Binomiale, di Poisson e Normale).
Per quanto riguarda il punto 3), si procederà a:
a) formalizzare il concetto di distribuzioni campionarie;
b) definire il Teorema del Limite Centrale;
c) specificare il concetto di intervalli di confidenza per la media incognita della popolazione nei diversi scenari (varianza della popolazione nota o non nota) e per la proporzione incognita della popolazione;
d) affrontare la costruzione di test statistici per la media, la varianza e la proporzione incognite della popolazione sia nel caso univariato sia nel caso bivariato (inteso come confronto tra medie, varianze e proporzioni di due popolazioni distinte).
Si procederà, alla trattazione dell'associazione funzionale esistente tra due variabili, esplicitata attraverso la costruzione del modello di regressione lineare semplice a sua volta legato al concetto base di correlazione. Il modello di regressione lineare sarà anche esteso al caso multivariato. Infine, saranno introdotti vari modelli di classificazione.
Al temine del corso lo studente dovrà avere conseguito le competenze necessarie per: con riferimento al punto 1), fornire una sintesi descrittiva dei dati per mezzo di indicatori sintetici; con rifermento al punto 2), procedere al calcolo della probabilità di eventi semplici o composti valutando quali tra le distribuzioni di probabilità presentate durante il corso siano le più opportune; con riferimento al punto 3), risolvere problemi inferenziali allo scopo di stabilire se le conclusioni deducibili dal campione sottoposto ad analisi possano essere estese all'intera popolazione. Infine, lo studente dovrà essere in grado di applicare i modelli statistici lineari e non-lineari (con le relative misure di adattamento e significatività) e i modelli di classificazione.
Inoltre, lo studente dovrà aver acquisito la padronanza necessaria per poter esprimere i risultati ottenuti attraverso il linguaggio specifico statistico.
In particolare, il corso è volto a dotare gli studenti degli strumenti principali della Statistica affinché possano essere impiegati per ottenere la comprensione e la risoluzione di problemi di varia natura quali, ad esempio, quelli inerenti all'area economica ed aziendale.
A tale scopo, saranno introdotti i concetti base:
1) della statistica descrittiva;
2) della probabilità;
3) dell'inferenza statistica.
Per quanto riguarda il punto 1), si procederà a:
a) fornire una classificazione specifica della diverse tipologie di variabili oggetto di studio basata sulla loro natura, distinguendo tra variabili qualitative e quantitative a loro volta ulteriormente classificate in variabili qualitative nominali o ordinali e variabili quantitative discrete o continue;
b) definire le principali misure di tendenza (media, moda, mediana, quartili) e di variabilità (varianza, deviazione standard, range).
Per quanto riguarda il punto 2), si procederà a:
a) introdurre i concetti base della probabilità classica nonché i concetti riguardanti la probabilità degli eventi unione ed intersezione;
b) illustrare le principali distribuzioni di probabilità, facendo riferimento ai casi di distribuzioni di probabilità discrete e continue (distribuzione di probabilità Binomiale, di Poisson e Normale).
Per quanto riguarda il punto 3), si procederà a:
a) formalizzare il concetto di distribuzioni campionarie;
b) definire il Teorema del Limite Centrale;
c) specificare il concetto di intervalli di confidenza per la media incognita della popolazione nei diversi scenari (varianza della popolazione nota o non nota) e per la proporzione incognita della popolazione;
d) affrontare la costruzione di test statistici per la media, la varianza e la proporzione incognite della popolazione sia nel caso univariato sia nel caso bivariato (inteso come confronto tra medie, varianze e proporzioni di due popolazioni distinte).
Si procederà, alla trattazione dell'associazione funzionale esistente tra due variabili, esplicitata attraverso la costruzione del modello di regressione lineare semplice a sua volta legato al concetto base di correlazione. Il modello di regressione lineare sarà anche esteso al caso multivariato. Infine, saranno introdotti vari modelli di classificazione.
Al temine del corso lo studente dovrà avere conseguito le competenze necessarie per: con riferimento al punto 1), fornire una sintesi descrittiva dei dati per mezzo di indicatori sintetici; con rifermento al punto 2), procedere al calcolo della probabilità di eventi semplici o composti valutando quali tra le distribuzioni di probabilità presentate durante il corso siano le più opportune; con riferimento al punto 3), risolvere problemi inferenziali allo scopo di stabilire se le conclusioni deducibili dal campione sottoposto ad analisi possano essere estese all'intera popolazione. Infine, lo studente dovrà essere in grado di applicare i modelli statistici lineari e non-lineari (con le relative misure di adattamento e significatività) e i modelli di classificazione.
Inoltre, lo studente dovrà aver acquisito la padronanza necessaria per poter esprimere i risultati ottenuti attraverso il linguaggio specifico statistico.
Prerequisiti
Sebbene non sia prevista una propedeuticità formale, si suggerisce di acquisire un’adeguata padronanza degli argomenti trattati nel corso di Matematica generale al fine di agevolare la comprensione e la formalizzazione dei contenuti proposti nel corso di Statistica.
Metodi didattici
I metodi didattici adottati nel corso di Statistica consistono in:
• lezioni frontali , in cui saranno affrontati gli argomenti del corso dal punto di vista teorico e pratico mediante l'illustrazione di esempi. In particolare, le lezioni frontali saranno supportate dall'impiego di slides in Power Point (rese disponibili attraverso la piattaforma della didattica online KIRO) e dall'utilizzo della lavagna per approfondimenti relativi agli sviluppi di calcolo e alla formalizzazione degli aspetti teorici;
• esercitazioni in aula, tipicamente svolte nell'ultimo giorno di lezione della settimana. Durante le esercitazioni saranno proposti esercizi attinenti agli argomenti affrontati durante ciascuna settimana: gli esercizi saranno svolti dal docente attraverso l'utilizzo della lavagna al fine di consentire agli studenti di seguire e comprendere i singoli passaggi che conducono alla risoluzione finale.
Sulla piattaforma della didattica online KIRO saranno anche suggeriti degli esercizi integrativi da svolgere individualmente. Tali esercizi saranno risolti durante il tutorato della settimana successiva.
• lezioni frontali , in cui saranno affrontati gli argomenti del corso dal punto di vista teorico e pratico mediante l'illustrazione di esempi. In particolare, le lezioni frontali saranno supportate dall'impiego di slides in Power Point (rese disponibili attraverso la piattaforma della didattica online KIRO) e dall'utilizzo della lavagna per approfondimenti relativi agli sviluppi di calcolo e alla formalizzazione degli aspetti teorici;
• esercitazioni in aula, tipicamente svolte nell'ultimo giorno di lezione della settimana. Durante le esercitazioni saranno proposti esercizi attinenti agli argomenti affrontati durante ciascuna settimana: gli esercizi saranno svolti dal docente attraverso l'utilizzo della lavagna al fine di consentire agli studenti di seguire e comprendere i singoli passaggi che conducono alla risoluzione finale.
Sulla piattaforma della didattica online KIRO saranno anche suggeriti degli esercizi integrativi da svolgere individualmente. Tali esercizi saranno risolti durante il tutorato della settimana successiva.
Verifica Apprendimento
Le modalità di verifica dell'apprendimento saranno basate su una prova scritta generale o, in alternativa, due prove scritte parziali (una a metà corso, l'altra a fine corso). Le prove consistono in esercizi inerenti al programma svolto.
Nel caso di due parziali, ciascun voto pesa per il 50% sul voto finale.
La prova intermedia avrà durata pari ad 1 ora e sarà composta da 4 esercizi scritti similari a quelli svolti in classe. Il voto sarà compreso tra 0 e 30. Ciascun esercizio permetterà di ottenere da 6 a 8 punti in base alla complessità degli stessi.
La prova finale avrà una durata pari ad 1 ora e consisterà in esercizi scritti sulla seconda parte e similari a quelli svolti in classe. Il voto sarà compreso tra 0 e 30. Ciascun esercizio permetterà di ottenere da 6 a 8 punti in base alla complessità degli stessi. Il voto finale sarà il risultato della media aritmetica dei due voti precedenti.
Nel caso non venga sostenuta la prova intermedia, l'esame finale avrà una durata pari ad 1 ora e mezza e consisterà nella risoluzione di 6 esercizi scritti inerenti all’intero programma. A ciascun esercizio sarà attribuito un punteggio compreso tra 4 e 6 punti in base alla complessità. Il voto finale sarà compreso tra 0 e 30, con superamento della prova al raggiungimento di 18/30.
Sarà possibile usufruire della calcolatrice e delle tavole dei quantili delle distribuzioni fondamentali che saranno direttamente fornite dai docenti durante l'esame.
I voti saranno resi noti tramite la piattaforma della didattica online KIRO oppure ESSE3.
La prova intermedia avrà durata pari ad 1 ora e sarà composta da 4 esercizi scritti similari a quelli svolti in classe. Il voto sarà compreso tra 0 e 30. Ciascun esercizio permetterà di ottenere da 6 a 8 punti in base alla complessità degli stessi.
La prova finale avrà una durata pari ad 1 ora e consisterà in esercizi scritti sulla seconda parte e similari a quelli svolti in classe. Il voto sarà compreso tra 0 e 30. Ciascun esercizio permetterà di ottenere da 6 a 8 punti in base alla complessità degli stessi. Il voto finale sarà il risultato della media aritmetica dei due voti precedenti.
Nel caso non venga sostenuta la prova intermedia, l'esame finale avrà una durata pari ad 1 ora e mezza e consisterà nella risoluzione di 6 esercizi scritti inerenti all’intero programma. A ciascun esercizio sarà attribuito un punteggio compreso tra 4 e 6 punti in base alla complessità. Il voto finale sarà compreso tra 0 e 30, con superamento della prova al raggiungimento di 18/30.
Sarà possibile usufruire della calcolatrice e delle tavole dei quantili delle distribuzioni fondamentali che saranno direttamente fornite dai docenti durante l'esame.
I voti saranno resi noti tramite la piattaforma della didattica online KIRO oppure ESSE3.
Testi
Il testo di riferimento contenente gli argomenti del corso sarà:
Pelosi M.K, Sandifer T.M, Cerchiello P., Giudici P.: Statistica. INTRODUZIONE ALLA STATISTICA. IMPARARE DAI DATI, McGraw-Hill, III Edizione (2025).
Eventuale materiale didattico aggiuntivo sarà fornito dal docente tramite la pagina della didattica online del corso (KIRO).
Pelosi M.K, Sandifer T.M, Cerchiello P., Giudici P.: Statistica. INTRODUZIONE ALLA STATISTICA. IMPARARE DAI DATI, McGraw-Hill, III Edizione (2025).
Eventuale materiale didattico aggiuntivo sarà fornito dal docente tramite la pagina della didattica online del corso (KIRO).
Contenuti
Gli argomenti che saranno trattati nel corso di Statistica sono articolati come segue:
1: Analisi univariata dei dati
2: Probabilità
3: Distribuzioni di probabilità
4: Distribuzioni campionarie e intervalli di confidenza
5: Verifica di ipotesi
6: Verifica di ipotesi univariate
7: Analisi bivariata dei dati
8: Verifica di ipotesi bivariate
9: Modelli di regressione lineare semplice e multipla
10: Modelli di previsione e classificazione
1: Analisi univariata dei dati
2: Probabilità
3: Distribuzioni di probabilità
4: Distribuzioni campionarie e intervalli di confidenza
5: Verifica di ipotesi
6: Verifica di ipotesi univariate
7: Analisi bivariata dei dati
8: Verifica di ipotesi bivariate
9: Modelli di regressione lineare semplice e multipla
10: Modelli di previsione e classificazione
Lingua Insegnamento
ITALIANO
Altre informazioni
Gli studenti iscritti al programma "Modalità didattiche inclusive" sono pregate/i di contattare il Docente e il Referente del Corso di Laurea al fine di valutare le esigenze specifiche e definire azioni di supporto mirate.
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