LABORATORIO DI SOFTWARE STATISTICI I

Obiettivi formativi

Obiettivi formativi. L’obiettivo principale dell’insegnamento di laboratorio è l’apprendimento della logica e degli strumenti di base di un software statistico per l’analisi di dati reali. Inoltre, il corso mira all'acquisizione da parte degli studenti della capacità di comprendere e formalizzare quesiti relativi a situazioni applicative reali mediante strumenti statistici di base. Viene dato particolare risalto agli aspetti teorici e computazionali nell'analisi di dati reali, ponendo particolare enfasi sulla produzione e l’interpretazione dell’output prodotto dai software statistici. Conoscenza e capacità di comprensione. Alla fine del corso gli studenti conoscono gli elementi di base della logica e programmazione di un software statistico per la gestione dei dati, le analisi statistiche di base e la verifica empirica di leggi e proprietà teoriche inferenziali. Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Al termine del corso gli studenti sono in grado di formalizzare il problema statistico richiesto, fare semplici elaborazioni di dati reali, interpretare e commentare i risultati ottenuti. Inoltre sono in grado di fare delle verifiche empiriche mediante simulazione. Autonomia di giudizio. Gli studenti sviluppano le capacità critiche tramite l’applicazione delle metodologie statistiche di base e avanzate apprese nel corso di studio che sono in grado di applicare in autonomia utilizzando un software statistico. In aggiunta, gli studenti imparano ad interpretare criticamente i risultati ottenuti sui dati reali e simulati. Abilità comunicativa. Gli studenti, attraverso il commento e l’interpretazione dei risultati ottenuti acquisiscono il linguaggio tecnico-scientifico della disciplina che deve essere opportunamente utilizzato sia nelle esercitazioni sia nella prova finale, dando particolare rilievo alla capacità di comunicare informazioni e risultati con un linguaggio rigoroso ma comprensibile anche ad interlocutori non specialisti. Capacità di apprendimento. Gli studenti che superano l’esame hanno appreso gli strumenti operativi per condurre autonomamente delle analisi statistiche con un package statistico e la logica necessaria per comprendere come applicare metodologie diverse e/o più avanzate in contesti applicativi diversi, base necessaria sia per proseguire gli studi statistici sia per affrontare il mondo del lavoro al termine del primo ciclo di studi.

Canale 1
ROBERTA VARRIALE Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
Argomenti: lettura dati, strutture dati; statistiche descrittive univariate e rappresentazioni grafiche univariate; trasformazioni variabili; statistiche descrittive bivariate e rappresentazioni grafiche bivariate; programmazione - funzioni, if e for, simulazioni su distorsione ed errore quadratico medio; test; regressione - costruzione del modello; cluster analysis; analisi in componenti principali.
Prerequisiti
Per la comprensione degli argomenti trattati e il superamento dell’esame è indispensabile possedere le nozioni di base della Statistica descrittiva (in particolare: tutti i concetti e gli strumenti analitici per l’analisi statistica di dati univariati e bivariati), dell’Inferenza Statistica (in particolare: distribuzioni campionarie, teoria della stima puntuale, intervalli di confidenza e test di ipotesi) e della Statistica Multivariata (analisi in componenti principali; cluster analysis). Nel corso di studio di cui fa parte il presente insegnamento tali nozioni vengono acquisite sostenendo gli esami degli insegnamenti curriculari di Statistica di base, Inferenza Statistica e Statistica Multivariata.
Testi di riferimento
Documentazione fornita dal docente Documentazione sul software disponibile anche online A Tiny Handbook of R. Mike Allerhand. Springer Introductory Statistics with R. Peter Dalgaard. Springer
Frequenza
La frequenza del corso è fortemente consigliata.
Modalità di esame
Per superare l’esame gli studenti devono svolgere una prova pratica finale svolta in aula informatica in cui è richiesto: a) di elaborare e analizzare dei dati reali, selezionare l’output necessario a rispondere ai quesiti richiesti e commentarlo; b) verificare empiricamente delle leggi o proprietà̀ teoriche inferenziali tramite simulazione. Queste prove consentono di accertare la competenza nell'uso del software; inoltre permettono di verificare la capacità di formalizzare un problema pratico, l’abilità di condurre delle analisi statistiche di base elaborando i dati in modo autonomo e interpretare i risultati, dimostrando l’apprendimento dei concetti di base della statistica acquisiti nei corsi curriculari.
Modalità di erogazione
Le lezioni svolte nel laboratorio informatico prevedono un’alternanza di lezioni frontali e lavoro autonomo dello studente a cui è richiesto di applicare i metodi e le procedure a situazioni simili a quelle presentate. Analisi di casi di studio reali aiutano a raccordare la teoria statistica, che costituisce il background dello studente, alle situazioni reali di analisi per arrivare a interpretare criticamente i risultati ottenuti dall'elaborazione.
ROBERTA VARRIALE Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
Argomenti: lettura dati, strutture dati; statistiche descrittive univariate e rappresentazioni grafiche univariate; trasformazioni variabili; statistiche descrittive bivariate e rappresentazioni grafiche bivariate; programmazione - funzioni, if e for, simulazioni su distorsione ed errore quadratico medio; test; regressione - costruzione del modello; cluster analysis; analisi in componenti principali.
Prerequisiti
Per la comprensione degli argomenti trattati e il superamento dell’esame è indispensabile possedere le nozioni di base della Statistica descrittiva (in particolare: tutti i concetti e gli strumenti analitici per l’analisi statistica di dati univariati e bivariati), dell’Inferenza Statistica (in particolare: distribuzioni campionarie, teoria della stima puntuale, intervalli di confidenza e test di ipotesi) e della Statistica Multivariata (analisi in componenti principali; cluster analysis). Nel corso di studio di cui fa parte il presente insegnamento tali nozioni vengono acquisite sostenendo gli esami degli insegnamenti curriculari di Statistica di base, Inferenza Statistica e Statistica Multivariata.
Testi di riferimento
Documentazione fornita dal docente Documentazione sul software disponibile anche online A Tiny Handbook of R. Mike Allerhand. Springer Introductory Statistics with R. Peter Dalgaard. Springer
Frequenza
La frequenza del corso è fortemente consigliata.
Modalità di esame
Per superare l’esame gli studenti devono svolgere una prova pratica finale svolta in aula informatica in cui è richiesto: a) di elaborare e analizzare dei dati reali, selezionare l’output necessario a rispondere ai quesiti richiesti e commentarlo; b) verificare empiricamente delle leggi o proprietà̀ teoriche inferenziali tramite simulazione. Queste prove consentono di accertare la competenza nell'uso del software; inoltre permettono di verificare la capacità di formalizzare un problema pratico, l’abilità di condurre delle analisi statistiche di base elaborando i dati in modo autonomo e interpretare i risultati, dimostrando l’apprendimento dei concetti di base della statistica acquisiti nei corsi curriculari.
Modalità di erogazione
Le lezioni svolte nel laboratorio informatico prevedono un’alternanza di lezioni frontali e lavoro autonomo dello studente a cui è richiesto di applicare i metodi e le procedure a situazioni simili a quelle presentate. Analisi di casi di studio reali aiutano a raccordare la teoria statistica, che costituisce il background dello studente, alle situazioni reali di analisi per arrivare a interpretare criticamente i risultati ottenuti dall'elaborazione.
  • Codice insegnamentoAAF1454
  • Anno accademico2025/2026
  • CorsoStatistica, Finanza e Scienze attuariali
  • CurriculumEconomia e finanza
  • Anno3º anno
  • Semestre2º semestre
  • CFU3