Statistica, Finanza e Scienze attuariali

VALERIA SAMBUCINI
VALERIA SAMBUCINI

Obiettivi formativi.
L'obiettivo formativo primario dell'insegnamento è l'apprendimento da parte degli studenti dei concetti e delle procedure di base della statistica descrittiva.
Dal punto di vista tecnico-operativo, al termine del corso lo studente deve essere in grado di progettare una piccola indagine censuaria e di elaborarne criticamente i dati dal punto di vista descrittivo sfruttando un software statistico.
Conoscenza e capacità di comprensione.
Dopo aver frequentato il corso gli studenti conoscono e comprendono le principali procedure di analisi descrittiva dei dati.
Sono in grado di sintetizzare i dati mediante rappresentazioni grafiche e di organizzarli in tabelle semplici e doppie.
Conoscono e sono in grado di calcolare i più importanti indicatori statistici che
(a) misurano la posizione, la variabilità e la forma di distribuzioni semplici e
(b) quantificano importanti aspetti delle distribuzioni secondo due caratteri.
Inoltre, hanno acquisito la nozione di modello statistico e sono in grado di implementare un modello di regressione semplice.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione.
Al termine del corso gli studenti sono in grado di applicare le conoscenze acquisite nell'interpretazione e nella valutazione critica dei risultati di analisi statistiche descrittive.
Autonomia di giudizio.
Gli studenti, attraverso lo svolgimento di un ampio numero di esercizi su tutti gli argomenti trattati, sviluppano capacità di giudizio autonomo che permettono di individuare i metodi più appropriati per risolvere problemi di statistica descrittiva e di intrepretare criticamente i risultati delle elaborazioni forniti dal software.
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 che orali.
Capacità di apprendimento.
Gli studenti che superano l'esame hanno conoscenza delle nozioni fondamentali necessarie per l'esplorazione statistico-descrittiva dei dati.
Sono, inoltre, in grado di implementare semplici codici per organizzare i dati in tabelle e sintetizzarli mediante rappresentazioni grafiche e/o calcolo di importanti indicatori.
Hanno, pertanto, acquisito le basi per poter apprendere quanto verrà proposto negli insegnamenti successivi di area statistica.

Gli studenti che superano l'esame hanno conoscenza delle nozioni fondamentali necessarie per l'esplorazione statistico-descrittiva dei dati. Sono, inoltre, in grado di implementare semplici codici per organizzare i dati in tabelle e sintetizzarli mediante rappresentazioni grafiche e/o calcolo di importanti indicatori. Hanno, pertanto, acquisito le basi per poter apprendere quanto verrà proposto negli insegnamenti successivi di area statistica.

Non sono necessari prerequisiti particolari se non le conoscenze di base (matematica generale) acquisite nel corso di studi della scuola secondaria di secondo grado.

Concetti introduttivi: collettivo statistico, unità statistica e caratteri. Classificazione dei caratteri e scale di misura. Distribuzione unitaria e distribuzioni di frequenza. Funzione di ripartizione empirica. Rappresentazioni grafiche. Indicatori di posizione: definizioni, proprietà, calcolo e utilizzo. Misure di variabilità: definizioni, proprietà, calcolo e utilizzo. Concentrazione. Forma di una distribuzione: definizione e indicatori. Confronti mediante differenze e mediante rapporti. Distribuzioni secondo due o più caratteri. Misure di associazione. Dipendenza in media. Concordanza e discordanza. Correlazione lineare. Regressione lineare semplice.
È previsto lo svolgimento di un ciclo di esercitazioni in aula informatica.

Cicchitelli G., D’ Urso P. e Minozzo M. (2022). Statistica : principi e metodi. Pearson Editore (quarta edizione).

Materiale fornito dal docente (appunti integrativi teorici, esercizi svolti, script laboratori con il software R) tramite la piattaforma moodle (https://elearning.uniroma1.it/)

- D. Piccolo. Statistica per le decisioni - Introduzione alla statistica per l'ambiente R. Il Mulino, 2010.

- S. Borra, A. Di Ciaccio. Statistica - metodologie per le scienze economiche e sociali, (Terza Ed.), McGraw Hill, 2014

- F. Crivellari, Analisi statistica dei dati con R, Apogeo, Milano, 2006.

Le attività didattiche si svolgono principalmente attraverso lezioni frontali, durante le quali vengono utilizzati sia la lavagna tradizionale sia slide in formato PDF, rese disponibili agli studenti sulla pagina Moodle del corso. Le lezioni sono orientate alla presentazione dei concetti teorici e alla discussione guidata di esempi applicativi.
Con cadenza settimanale è inoltre prevista una lezione in laboratorio informatico, dedicata alla introduzione e all’utilizzo del software R. In queste sessioni gli studenti lavorano direttamente al computer, seguendo esercitazioni pratiche finalizzate all’acquisizione di autonomia nell’uso del linguaggio e degli strumenti fondamentali per l’analisi dei dati.

La frequenza del corso è fortemente consigliata. In caso di impossibilità a seguire le lezioni, si consiglia di contattare il docente.

Per superare l'esame gli studenti devono superare:
(a) una prova scritta finale, in cui è necessario svolgere esercizi sui temi del programma, alcuni dei quali richiedono l'utilizzo del software statistico;
(b) una prova orale, che può essere sostenuta solo dopo aver superato la prova scritta.
Le prove scritte e orali sono volte ad accertare sia l'acquisizione dei concetti teorici che le abilità di risoluzione di problemi concreti.

Prove d'esame assegnate nei precedenti appelli sono fornite sulla pagina moodle del corso, https://elearning.uniroma1.it/course/view.php?id=19966

• Argomento 1 : statistica descrittiva univariata. Analisi di una singola variabile attraverso la costruzione di distribuzioni di frequenza. Uso di indicatori di posizione, variabilità e forma. Grafici univariati. 
  • Testi di riferimento: Cicchitelli G., D’ Urso P. e Minozzo M. (2022). Statistica : principi e metodi. Pearson Editore. Materiale fornito dal docente.


• Argomento 2: analisi congiunta di due variabili tramite tabelle di contingenza. Studio delle relazioni statistiche attraverso misure di associazione, dipendenza in media e correlazione lineare. Modello di regressione lineare semplice.
  • Testi di riferimento: Cicchitelli G., D’ Urso P. e Minozzo M. (2022). Statistica : principi e metodi. Pearson Editore. Materiale fornito dal docente.