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STATISTICA

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STATISTICS

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Anno accademico 2020/2021

Codice dell'attività didattica
ECO0004
Docenti
Matteo Ruggiero (Titolare del corso)
Pierpaolo De Blasi (Titolare del corso)
Nicoletta Melis (Esercitatore)
Corso di studi
ECONOMIA - percorso in Economia e Data Science
ECONOMIA - percorso in Economia e Finanza
ECONOMIA - percorso in Economia e Management
ECONOMIA - percorso in Economia, Mercati e Istituzioni
Anno
1° anno
Periodo didattico
Secondo semestre
Tipologia
Caratterizzante
Crediti/Valenza
12
SSD dell'attività didattica
SECS-S/01 - statistica
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Facoltativa
Tipologia d'esame
Scritto
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Sommario insegnamento

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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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Modalità di insegnamento

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

NOTA: Durante l’emergenza Coronavirus, saranno adottate modalità didattiche alternative, che consisteranno in video-lezioni registrate e pubblicate sulla pagina Moodle del corso, unitamente agli appunti delle lezioni in formato pdf resi disponibili per lo scaricamento da parte degli studenti. Lezioni o incontri in presenza verranno programmati compatibilmente con la normativa vigente circa il distanziamento sociale. Il materiale didattico sotto forma di video-lezioni sarà disponibile online anche in caso di lezioni tenute in presenza.

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

NOTE: during the Covid-19 emergency, classes will be videorecorder and uploaded on the Moodle course page, together with pdf lecture notes for the students to download. 

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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.

NOTA: Durante l’emergenza Coronavirus l'esame si svolgerà a distanza mediante somministrazione di quiz Moodle con videosorveglianza via Webex. Istruzioni dettagliate sulle modalità d'esame a distanza sono disponibili alla pagina Moodle del corso (si veda link in basso).

Si ricorda che, 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.

NOTA: During the Covid-19 emergency, the final examination will carried out online. Detailed instructions are available at the course Moodle page (see link below).

We 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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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)
  • indipendenza, covarianza e correlazione (5.7)
  • combinazioni lineari di v.a. (5.7 e app.)
  • distribuzione di Bernuolli, distribuzione binomiale (5.4)
  • distribuzione ipergeometrica (5.5)
  • distribuzione geometrica (app.)
  • distribuzione di Poisson (5.6)
  • distribuzioni congiunte di due v.a. discrete (5.7)

4. Variabili aleatorie continue

  • definizione, funzione di densità (6.1)
  • valore atteso, varianza (6.2)
  • 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 la media quando la varianza non è nota, distribuzione t di Student (8.3)
  • intervalli di confidenza per la proporzione (grandi campioni) (8.4)

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)

8. Ulteriori argomenti 

  • test chi quadrato per tabelle di contingenza (13.3)
  • altri argomenti da confermare a fine corso

 

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.

Testi consigliati e bibliografia

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



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Orario lezioni

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Note

Le modalità di svolgimento dell'attività didattica potranno subire variazioni in base alle limitazioni imposte dalla crisi sanitaria in corso. In ogni caso è assicurata la modalità a distanza per tutto l'anno accademico.

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Ultimo aggiornamento: 09/12/2020 14:01
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