INFERENZA STATISTICA

Obiettivi formativi

Obiettivi formativi. L'obiettivo formativo primario dell’insegnamento è l'apprendimento da parte degli studenti dei principali problemi e metodi dell'Inferenza statistica e dei suoi diversi approcci teorici alternativi. Gli studenti devono inoltre saper risolvere i problemi analitici necessari per applicare i suddetti metodi e saper interpretare i risultati che discendono dalla loro applicazioni a dati reali. Conoscenza e capacità di comprensione. Dopo aver frequentato il corso gli studenti conoscono e comprendono i principali problemi inferenziali (stima puntuale ed intervallare dei parametri dei modelli statistici e verifica di ipotesi) e i principali metodi da utilizzare per risolvere tali problemi (per esempio: stima di massima verosimiglianza, intervalli di confidenza, test parametrici). Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Al termine del corso gli studenti sono in grado di formalizzare problemi reali in termini di problemi inferenziali e di applicare i metodi specifici della disciplina per risolverli. Sono inoltre in grado di trattare i più importanti modelli statistici (con uno o due parametri incogniti) e di applicare i metodi appresi anche a modelli non trattati nelle lezioni. Sono infine in grado di applicare i metodi ai dati e di interpretare i risultati. Autonomia di giudizio. Gli studenti sviluppano capacità critiche attraverso l’applicazione di metodologie inferenziali a un'ampia gamma di modelli statistici. Sviluppano inoltre il senso critico attraverso il confronto tra soluzioni alternative allo stesso problema ottenute utilizzando logiche inferenziali diverse tra loro. Imparano ad interpretare criticamente i risultati ottenuti applicando le procedure a insiemi di dati reali. Abilità comunicativa. Gli studenti, attraverso lo studio e lo svolgimento di esercizi pratici, acquisiscono il linguaggio tecnico-scientifico della disciplina, che deve essere opportunamente utilizzato sia nelle prove scritte intermedie e finali che nelle prove orali. Le abilità comunicative vengono sviluppate anche attraverso attività di gruppo. Capacità di apprendimento. Gli studenti che superano l’esame hanno appreso un metodo di analisi che consente loro di affrontare, negli insegnamenti successivi di area statistica, lo studio delle proprietà formali delle procedure inferenziali in contesti modellistici più complessi.

Canale 1
FULVIO DE SANTIS Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
Le lezioni si articolano in tre parti principali Parte 1: Basi dell'inferenza statistica (18 ore circa). Argomenti: modelli statistici parametrici; statistiche e distribuzioni campionarie; campionamento da popolazioni normali. Parte 2: Funzione di verosimiglianza (12 ore circa). Argomenti: metodi di stima puntuale, intervallare e di verifica di ipotesi basati sull'analisi della verosimiglianza; stima di massima verosimiglianza; approssimazione normale; sufficienza. Parte 3: Inferenza frequentista (42 ore circa). Argomenti: stima puntuale; confronto tra stimatori: criterio MSE; ottimalità; stima intervallare; test di ipotesi: metodi e ottimalità; metodi asintotici; cenni di inferenza bayesiana.
Prerequisiti
Per affrontare i contenuti dell’insegnamento è indispensabile possedere le nozioni di base dell'Analisi matematica (in particolare: tutti gli strumenti analitici per lo studio di una funzione reale di variabile reale; derivate e integrali per funzioni reali di variabili reali) e della Probabilità (in particolare: proprietà della probabilità, variabili aleatorie, distribuzioni di probabilità, momenti, convergenza di successioni di variabili aleatorie). Nel corso di studio di cui fa parte il presente insegnamento tali nozioni vengono acquisite sostenendo gli esami degli insegnamenti Analisi matematica I corso (ex Matematica II corso) e Probabilità (da superare prima di sostenere Inferenza statistica).
Testi di riferimento
F. De Santis et al. (2024). Inferenza statistica. (Disponibile on-line, sito elearning2 Sapienza). F. De Santis et al. (2017). Esercizi svolti di Inferenza statistica. (Disponibile on-line, sito elearning2 Sapienza).
Modalità insegnamento
Le lezioni frontali prevedono alternanza tra presentazione di aspetti teorici, applicazioni a modelli notevoli e risoluzione di esercizi. Modalità: in presenza (a meno di restrizioni sanitarie).
Frequenza
La frequenza del corso è fortemente consigliata. In caso di impossibilità a seguire le lezioni, si consiglia di contattare il docente.
Modalità di esame
Prova scritta di esercizi (2 ore) o esoneri in itinere. Prova orale. Il peso delle due prove scritte sul voto finale è pari al 50% circa; la prova orale pesa circa il 50%. In caso di necessità le suddette prove possono essere accorpate.
Bibliografia
Casella G. e Berger R.L. (2001). Statistical Inference, II ed. Duxbury Advanced Series
Modalità di erogazione
Le lezioni frontali prevedono alternanza tra presentazione di aspetti teorici, applicazioni a modelli notevoli e risoluzione di esercizi. Modalità: in presenza (a meno di restrizioni sanitarie).
  • Codice insegnamento1022846
  • Anno accademico2024/2025
  • CorsoStatistica, economia, finanza e assicurazioni
  • CurriculumFinanza e assicurazioni
  • Anno2º anno
  • Semestre2º semestre
  • SSDSECS-S/01
  • CFU9
  • Ambito disciplinareStatistico, statistico applicato, demografico