STATISTICA CORSO BASE

Obiettivi formativi

L’obiettivo principale dell’insegnamento è rendere lo studente capace di effettuare analisi quantitative di fenomeni reali e di interpretarne i risultati. A questo fine, durante le lezioni verranno presentati i principali strumenti e metodi di analisi statistica descrittiva ed inferenziale univariata e bivariata, sia dal punto di vista teorico/metodologico, sia dal punto di vista applicativo. In particolare, ampio spazio sarà dedicato a esempi applicativi riguardanti problemi reali, soprattutto con riferimento a fenomeni in ambito aziendale, socio-economico e finanziario. Lo studente che avrà superato l’esame con successo: 1) avrà acquisito la conoscenza degli strumenti chiave della statistica, dalle metodologie descrittive fino alle tecniche inferenziali di base; 2) sarà in grado di applicare tali strumenti a casi di studio reali, individuando quelli più opportuni da utilizzare per l’analisi dei fenomeni oggetto di studio; 3) sarà in grado di interpretare i risultati ottenuti, effettuando una valutazione critica. Lo sviluppo di questa particolare competenza deriva anche dalle frequenti discussioni stimolate dal docente in aula, durante la presentazione degli esempi applicativi; 4) sarà in grado di comunicare in modo critico e con linguaggio appropriato le metodologie statistiche e i risultati ottenuti da analisi empiriche. Lo sviluppo di questa specifica competenza deriva anche dalla partecipazione attiva, stimolata dal docente, a discussioni in aula; 5) sarà in grado di effettuare autonomamente un’analisi statistica di dati reali, nonché di comprendere metodologie statistiche più avanzate. In particolare, tali strumenti includono: sintesi tabellari e grafiche, indici statistici, relazioni statistiche tra due fenomeni, procedure inferenziali.

Canale 1
MARIA RITA SEBASTIANI Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
Nozioni introduttive: collettivo statistico, unità statistica, caratteri e modalità. Distribuzione per unità e di frequenze. Frequenze cumulate. Distribuzioni in classi. Rappresentazioni grafiche. Funzione di ripartizione empirica e sua rappresentazione grafica. Introduzione al concetto di media: medie analitiche e medie lasche. La media aritmetica e sue proprietà. Media aritmetica per distribuzioni di frequenze e in classi. Moda, mediana e quantili. Calcolo della moda, mediana e quantili per le distribuzioni di frequenza e in classi. Indici di variabilità: scostamenti semplici medi, deviazione standard e varianza. Scomposizione della devianza. Calcolo della varianza per distribuzioni di frequenza e in classi. Differenza semplice media. Campo di variazione. Differenza interquartile. Coefficiente di variazione. La concentrazione e sue misure: curva di Lorenz e indice di Gini per distribuzioni per unità. L’eterogeneità e sue misure. La simmetria e misure di asimmetria. Numeri indici semplici e complessi. Distribuzioni doppie. Indipendenza assoluta, dipendenza perfetta e misure della dipendenza. Indipendenza in media e misura del grado di dipendenza in media. Indipendenza lineare e misure del grado di associazione lineare. Introduzione alla regressione. Determinazione dei coefficienti della retta di regressione. Bontà di adattamento della retta ai dati e indice di determinazione lineare. Introduzione alla probabilità. Eventi casuali e spazio degli eventi. Definizioni di Probabilità. Assegnazione delle probabilità agli eventi. Principali teoremi sulla probabilità. Probabilità condizionata e indipendenza. Teorema di Bayes. Introduzione alle variabili aleatorie. Variabili aleatorie discrete e continue e funzione di ripartizione. Valore atteso e varianza di variabili aleatorie. Alcuni modelli probabilistici discreti: la distribuzione di Bernoulli, la distribuzione Binomiale, la distribuzione Poisson. La distribuzione normale e l’uso delle tavole. La legge dei grandi numeri e il teorema del limite centrale. Popolazione e campione: introduzione alle distribuzioni campionarie. La distribuzione della media campionaria. Cenni di teoria della stima puntuale e proprietà degli stimatori. Introduzione agli intervalli di confidenza. Intervalli di confidenza per la media di una popolazione Normale con varianza nota e incognita. Intervalli di confidenza per la media di una popolazione qualsiasi nel caso di grandi campioni. Introduzione alla verifica di ipotesi e tipologie di errore. Verifica delle ipotesi per la media di una popolazione Normale con varianza nota e incognita. Verifica delle ipotesi per la media di una popolazione qualsiasi nel caso di grandi campioni. Test d’indipendenza Chi-quadrato.
Prerequisiti
Conoscenze di base di matematica
Testi di riferimento
Cicchitelli G., D’Urso P., Minozzo M. (2022). Statistica: principi e metodi. Quarta Edizione. Pearson editrice. Sebastiani M.R. (2022). Esercitazioni di Statistica. Quarta edizione. Esculapio Editrice. Trattandosi di corso istituzionale, lo studente può fare riferimento a qualsiasi testo di statistica di base a livello universitario contenente tutti gli argomenti presenti nel programma d'esame.
Modalità insegnamento
Insegnamento in aula
Frequenza
Facoltativa ma consigliata
Modalità di esame
Prova scritta con esercizi e domande di teoria. Eventualmente, prova orale supplementare a richiesta dello studente per completare la valutazione della comprensione degli argomenti trattati.
Bibliografia
Cicchitelli G., D’Urso P., Minozzo M. (2017). Statistica: principi e metodi. Terza Edizione. Pearson edizioni. Sebastiani M.R. (2016). Esercitazioni di Statistica. Terza edizione. Esculapio Editrice. Trattandosi di corso istituzionale, lo studente può fare riferimento a qualsiasi testo di statistica di base a livello universitario contenente tutti gli argomenti presenti nel programma.
Modalità di erogazione
In presenza.
  • Codice insegnamento1015450
  • Anno accademico2024/2025
  • CorsoScienze aziendali
  • CurriculumEconomia e commercio (corso serale)
  • Anno2º anno
  • Semestre1º semestre
  • SSDSECS-S/01
  • CFU9
  • Ambito disciplinareStatistico-matematico