ID:
500026
Durata (ore):
66
CFU:
9
SSD:
Statistica
Anno:
2026
Dati Generali
Periodo di attività
Secondo Semestre (15/02/2027 - 22/05/2027)
Syllabus
Obiettivi Formativi
Nel corso vengono trattati i principali concetti di base della statistica descrittiva, della probabilità e della statistica inferenziale.
L’obiettivo è sviluppare la capacità di analizzare e interpretare dati, formulare semplici modelli statistici e utilizzare in modo consapevole gli strumenti quantitativi a supporto dell’analisi e dei processi decisionali.
Al termine del corso, lo studente avrà acquisito i seguenti risultati di apprendimento:
1. Conoscenza e capacità di comprensione: lo studente conoscerà e comprenderà i concetti fondamentali della statistica descrittiva, della probabilità e dell’inferenza statistica, nonché i principi alla base dei modelli statistici lineari. Sarà inoltre in grado di comprendere il significato delle principali misure descrittive, delle procedure inferenziali e degli strumenti per la valutazione dell’adattamento e della significatività dei modelli.
2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione:
lo studente sarà in grado di organizzare, sintetizzare e analizzare dati mediante appropriati indicatori e rappresentazioni; applicare i principali strumenti dell’inferenza statistica; formulare e stimare modelli statistici lineari e valutarne i risultati attraverso opportune misure di adattamento e significatività. Sarà in grado di utilizzare tali strumenti per affrontare semplici problemi di natura economica e aziendale.
3. Autonomia di giudizio: lo studente sarà in grado di valutare criticamente i risultati di un’analisi statistica, selezionando gli strumenti appropriati in relazione alla natura dei dati e al problema considerato e riconoscendo i principali elementi di incertezza associati alle conclusioni inferenziali.
4. Abilità comunicative:
lo studente sarà in grado di interpretare e comunicare in modo chiaro i risultati di un’analisi statistica, utilizzando correttamente il linguaggio quantitativo e le principali rappresentazioni numeriche e grafiche.
5. Capacità di apprendimento: lo studente acquisirà le competenze metodologiche di base necessarie per approfondire autonomamente strumenti statistici più avanzati e per affrontare successivi insegnamenti quantitativi e di analisi dei dati.
L’obiettivo è sviluppare la capacità di analizzare e interpretare dati, formulare semplici modelli statistici e utilizzare in modo consapevole gli strumenti quantitativi a supporto dell’analisi e dei processi decisionali.
Al termine del corso, lo studente avrà acquisito i seguenti risultati di apprendimento:
1. Conoscenza e capacità di comprensione: lo studente conoscerà e comprenderà i concetti fondamentali della statistica descrittiva, della probabilità e dell’inferenza statistica, nonché i principi alla base dei modelli statistici lineari. Sarà inoltre in grado di comprendere il significato delle principali misure descrittive, delle procedure inferenziali e degli strumenti per la valutazione dell’adattamento e della significatività dei modelli.
2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione:
lo studente sarà in grado di organizzare, sintetizzare e analizzare dati mediante appropriati indicatori e rappresentazioni; applicare i principali strumenti dell’inferenza statistica; formulare e stimare modelli statistici lineari e valutarne i risultati attraverso opportune misure di adattamento e significatività. Sarà in grado di utilizzare tali strumenti per affrontare semplici problemi di natura economica e aziendale.
3. Autonomia di giudizio: lo studente sarà in grado di valutare criticamente i risultati di un’analisi statistica, selezionando gli strumenti appropriati in relazione alla natura dei dati e al problema considerato e riconoscendo i principali elementi di incertezza associati alle conclusioni inferenziali.
4. Abilità comunicative:
lo studente sarà in grado di interpretare e comunicare in modo chiaro i risultati di un’analisi statistica, utilizzando correttamente il linguaggio quantitativo e le principali rappresentazioni numeriche e grafiche.
5. Capacità di apprendimento: lo studente acquisirà le competenze metodologiche di base necessarie per approfondire autonomamente strumenti statistici più avanzati e per affrontare successivi insegnamenti quantitativi e di analisi dei dati.
Prerequisiti
Non è prevista una propedeuticità formale. Nonostante questo, si suggerisce di acquisire padronanza degli argomenti trattati nel corso di matematica generale.
Metodi didattici
- Lezioni frontali in cui gli aspetti teorici sono illustrati anche per mezzo di brevi esercizi svolti e di numerosi esempi numerici.
- Esercitazioni in aula, della stessa tipologia degli esercizi inclusi nelle prove d'esame. La soluzione degli esercizi svolti in aula è resa disponibile sulla piattaforma KIRO, in modo che gli studenti possano ripassare o svolgere in autonomia i passaggi dello svolgimento. In occasione dei tutorati vengono svolti nuovi esercizi o ripercorsi esercizi già visti in aula e/o temi d'esame di appelli precedenti.
- Esercitazioni in aula, della stessa tipologia degli esercizi inclusi nelle prove d'esame. La soluzione degli esercizi svolti in aula è resa disponibile sulla piattaforma KIRO, in modo che gli studenti possano ripassare o svolgere in autonomia i passaggi dello svolgimento. In occasione dei tutorati vengono svolti nuovi esercizi o ripercorsi esercizi già visti in aula e/o temi d'esame di appelli precedenti.
Verifica Apprendimento
Prova scritta generale o, in alternativa, due prove scritte parziali (una a metà corso, l'altra a fine corso). Le prove consistono in esercizi riguardanti il programma svolto. Nel caso di due parziali, ciascun voto pesa per il 50% sul voto finale. La prova intermedia dura 1 ora ed è composta da 3 o 4 esercizi scritti similari a quelli svolti in classe. Il voto va da 0 a 30. Ciascun esercizio permette di ottenere da 8 a 10 punti in base alla complessità degli stessi. La prova finale per chi ha superato la prova intermedia dura 1 ora e consta di 3 o 4 esercizi scritti sulla seconda parte e similari a quelli svolti in classe. Il voto va da 0 a 30. Ciascun esercizio permette di ottenere da 8 a 10 punti in base alla complessità degli stessi. Il voto finale è il risultato della media dei due voti precedenti. Nel caso non venga sostenuta la prova intermedia, l'esame finale dura 1 ora e mezza e consta di 5 o 6 esercizi scritti su tutto il programma. Il voto va da 0 a 30. Ciascun esercizio pesa dai 5 ai 6 punti in base alla complessità. E' possibile usare la calcolatrice (non scientifica né programmabile) e le tavole dei quantili delle distribuzioni fondamentali che verranno fornite dai docenti durante l'esame. i voti saranno resi noti tramite KIRO oppure ESSE3.
Testi
Introduzione alla statistica. Imparare dai dati di Marilyn K. Pelosi, Theresa M. Sandifer, Paola Cerchiello, Paolo Giudici, Terza Edizione, McGraw-Hill
Contenuti
1: L’analisi univariata dei dati 2: La probabilità 3: Le distribuzioni di probabilità 4: Le distribuzioni campionarie e gli intervalli di confidenza 5: La verifica d’ipotesi 6: Verifica di Ipotesi univariata 7: L’analisi bivariata dei dati 8: Verifica di Ipotesi bivariata 9: Modelli di regressione lineare 10: Modelli di regressione lineare multipla
Lingua Insegnamento
ITALIANO
Altre informazioni
Le studentesse/ studenti iscritte/i 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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