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Oggetto:
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STATISTICA

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STATISTICS

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Anno accademico 2019/2020

Codice attività didattica
ECO0004
Docenti
Matteo Ruggiero (Titolare del corso)
Pierpaolo De Blasi (Titolare del corso)
Corso di studio
ECONOMIA - percorso in Economia e Data Science
ECONOMIA - percorso in Economia e Finanza
ECONOMIA - percorso in Economia e Management
ECONOMIA - percorso in Scienze Economiche
Anno
1° anno
Periodo didattico
Secondo semestre
Tipologia
Caratterizzante
Crediti/Valenza
12
SSD attività didattica
SECS-S/01 - statistica
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Facoltativa
Tipologia esame
Scritto
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Sommario del corso

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Obiettivi formativi

L'insegnamento si propone di fornire le basi concettuali e operative del ragionamento statistico. In particolare, esso prevede un'introduzione all'analisi statistica dei dati, l'esposizione delle nozioni elementari del calcolo delle probabilità e dell'inferenza statistica evidenziando l'utilità delle tecniche statistiche per l'analisi empirica in varie discipline.

 The course aims at providing the main concepts and methods of statistical reasoning. In particular, it consists of an introduction to data analysis and a presentation of elementary notions of probability theory and statistical inference. The importance of statistics in various disciplines will also be emphasized.

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Risultati dell'apprendimento attesi

Risultati d'apprendimento previsti (espressi tramite i Descrittori europei del titolo di studio (D.M. 16/03/2007, art. 3, comma 7)

- Conoscenza e capacità di comprensione. Risultati attesi: acquisizione dei concetti fondamentali del ragionamento statistico. Strumenti: lezioni frontali ed esercitazioni svolte dai docenti. Verifiche: verifiche pratiche e teoriche in forma scritta.
- Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Risultati attesi: capacità di formalizzare un problema statistico in modo da utilizzare le appropriate tecniche statistiche presentate durante l'insegnamento. Strumenti: lezioni frontali ed esercitazioni svolte dai docenti. Verifiche: verifiche pratiche e teoriche in forma scritta.
- Autonomia di giudizio. Risultati attesi: capacità di affrontare, in maniera autonoma e consapevole, l'analisi di un problema statistico e l'interpretazione dei risultati. Strumenti: lezioni frontali ed esercitazioni svolte dai docenti. Verifiche: verifiche pratiche e teoriche in forma scritta.
- Abilità comunicative. Risultati attesi: abilità di comunicare in forma scritta le questioni oggetto dell'insegnamento. Strumenti: lezioni frontali ed esercitazioni svolte dai docenti. Verifiche: verifiche pratiche e teoriche in forma scritta.
- Capacità di apprendimento. Risultati attesi: capacità di apprendere e sviluppare modelli statistici ed econometrici più elaborati. Strumenti: lezioni frontali ed esercitazioni svolte dai docenti. Verifiche: verifiche pratiche e teoriche in forma scritta.

 

At the end of the course, the student is expected to:
- understand the main statistical concepts
- appropriately formalize a statistical problem in order to apply the methods taught during the course
- face a simple statistical problem and interpret the results of the statistical analysis
- present in written form the knowledge gained during the course
- being able to successfully attend intermediate level classes in statistics and econometrics

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Programma

Programma dettagliato del corso (tra parentesi il riferimento alle sezioni del libro di testo indicato in calce):

1. Statistica descrittiva

  • statistica descrittiva e inferenziale (1.1-1.3)
  • variabili statistiche e loro classificazioni (2.1)
  • rappresentazioni grafiche per variabili categoriche (2.2)
  • rappresentazioni grafiche per serie storiche (2.3)
  • rappresentazioni grafiche per variabili numeriche (2.4, 2.6)
  • rappresentazioni grafiche per variabili doppie (2.5)
  • misure di tendenza centrale e altri indici di posizione: moda, medie, mediana, quartili, percentili (3.1)
  • misure di variabilità: campo di variazione, differenza interquartile, varianza, scarto quadratico medio, coefficiente di variazione (3.2)
  • disuguaglianza di Chebyshev e regola empirica (3.2)
  • misure di sintesi per dati raggruppati (3.3)
  • box plot e rappresentazione dei valori anomali (app. cap. 3)
  • simmetria e asimmetria delle distribuzioni (app. cap. 3)
  • misure delle relazioni tra due variabili (3.4)
  • relazioni lineari (3.5)

2. Calcolo delle probabilità

  • elementi di calcolo combinatorio (app. cap. 4)
  • esperimenti aleatori e spazi campionari (4.1)
  • concezioni di probabilità e impostazione assiomatica (4.2)
  • regole di calcolo delle probabilità e probabilità condizionata (4.3)
  • probabilità congiunte, marginali, indipendenza tra eventi (4.4)
  • Teorema di Bayes (4.5)

3. Variabili aleatorie discrete

  • definizione, funzione di probabilità e funzione di ripartizione (5.1, 5.2)
  • valore atteso, varianza, momenti di una v.a. discreta (5.3)
  • trasformazioni lineari di una v.a. discreta (5.3)
  • distribuzioni congiunte di due v.a. discrete, distribuzioni marginali, distribuzioni condizionate (5.7)
  • indipendenza, covarianza e correlazione (5.7)
  • combinazioni lineari di v.a. (5.7 e app.)
  • distribuzione di Bernuolli, distribuzione binomiale (5.4 e app.)
  • distribuzione ipergeometrica (5.5)
  • distribuzione geometrica (non trattato dal libro)
  • distribuzione di Poisson (5.6)

4. Variabili aleatorie continue

  • definizione, funzione di densità (6.1 e app.)
  • valore atteso, varianza (6.2 e app.)
  • distribuzione uniforme (6.1)
  • distribuzione esponenziale (6.5)
  • distribuzione normale (6.3)
  • approssimazione della distribuzione binomiale con la distribuzione normale (6.4)

5. Campionamento e distribuzioni campionarie

  • campione aleatorio (7.1)
  • distribuzione della media campionaria , Teorema del Limite Centrale  (7.2)
  • distribuzione della proporzione campionaria (7.3)
  • distribuzione della varianza campionaria, distribuzione chi-quadrato (7.4)

 

6. Problemi di stima su una singola popolazione

  • stima puntuale: proprietà di non distorsione, non distorsione asintotica e di efficienza (8.1)
  • intervalli di confidenza per la media quando la varianza è nota (8.2)
  • intervalli di confidenza per lamedia quando la varianza non è nota, distribuzione t di Student (8.3)
  • intervalli di confidenza per la proporzione (grandi campioni) (8.4)
  • intervalli di confidenza per la varianza (9.4)

7. Verifica di ipotesi su una singola popolazione

  •  concetti base della verifica di ipotesi (10.1)
  • verifica di ipotesi sulla media quando la varianza è nota (10.2)
  • verifica di ipotesi sulla media quando la varianza non è nota (10.3)
  • verifica di ipotesi sulla proporzione (grandi campioni) (10.4)
  • verifica di ipotesi sulla varianza (11.3)

8. Ulteriori argomenti [da aggiornare/confermare a fine corso]

  • intervalli di confidenza e verifica di ipitesi sulla differenza tra le medie di due popolazioni distribuite normalmente: campioni dipendenti (9.1, 11.1)
  • intervalli di confidenza e verifica di ipitesi sulla differenza tra le medie di due popolazioni distribuite normalmente: campioni indipendenti (9.2, 11.1)
  • test chi quadrato per tabelle di contingenza (13.3)

 

The topics of the course are as follows:

1. Data Analysis: frequency distributions, graphical representations and descriptive indexes.
2. Elementary probability: probability measures, conditional probability and main properties.
3. Random variables: discrete and continuous random variables, bivariate random variables, main probability models and central limit theorem.
4. Inference: sampling distributions, point estimation, confidence intervals and hypothesis testing.

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Modalità di insegnamento

L'insegnamento è articolato in 96 ore di lezioni formali in aula, e in circa 10 esercitazioni.

 The course is articulated in 96 hours of formal in‐class lecture time, plus around 10 tutorials.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

Esame in forma scritta, con verifica delle conoscenze teoriche e risoluzione di esercizi mediante risposte aperte e chiuse. Durata della prova: 1h30min. Non è prevista la prova orale.

Come previsto dal regolamento didattico, lo studente può presentarsi ad un medesimo esame fino ad un massimo di tre volte nello stesso anno accademico (dunque dall'appello di maggio a quello del febbraio successivo inclusi).

Written test containing theoretical questions and excercises, in the form of both multiple choices and open answers. Duration: 1h30mins. There is no oral examination for this course.

Recall that students are allowed to take at most three exams in any given academic year (to be computed from the first exam session right after the course until the winter session of the following year).

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Testi consigliati e bibliografia

NEWBOLD P., CARLSON W., THORNE B., Statistica, 2 ed., Pearson, 2014.

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Orario lezioniV

Registrazione
  • Aperta
    Apertura registrazione
    18/02/2020 alle ore 00:00
    Chiusura registrazione
    31/05/2020 alle ore 23:55
    Oggetto:
    Ultimo aggiornamento: 18/02/2020 12:20
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