Statistica, Finanza e Scienze attuariali

FULVIO DE SANTIS

Obiettivi formativi.
Gli studenti devono acquisire la capacità di risolvere problemi di inferenza statistica, sia analitici che con l'uso del software R.

Conoscenza e capacità di comprensione.
Gli studenti acquisiscono la conoscenza dei metodi dell'analisi frequentista per risolvere i principali problemi dell'inferenza statistica: stima puntuale, stima intervallate, verifica di ipotesi.
Acquisiscono anche la capacità dell'uso del software R per risolvere alcuni dei suddetti problemi.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione.
Abilità in risolvere analiticamente problemi/esercizi di inferenza parametrica per un ampio insieme di modelli statistici e di usare il software R per studiare le proprietà delle procedure inferenziali.

Autonomia di giudizio.
L'autonomia di giudizio si sviluppa attraverso:
- l'applicazione dei metodi a problemi inferenziali
- il confronto di diversi metodi
- le applicazioni su dati reali e l'interpretazione dei risultati.

Abilità comunicativa.
L'abilità comunicativa si sviluppa acquisendo il lessico specialistico, da utilizzare sia nelle verifiche scritte che orali.
Capacità di apprendimento Il corso fornisce capacità di apprendimento che sono necessarie per affrontare corsi più avanzati di area statistica.

Conoscenza dei principali concetti e metodi dell'inferenza statistica e uso del software R
Abilità: risoluzione di problemi di inferenza statistica con software R.

Nozioni di Probabilità (variabili aleatori, distribuzioni, teoremi limite) e Inferenza statistica (verosimiglianza, stima puntuale, intervallare, verifica di ipotesi).

Implementazione di problemi di inferenza statistica con il pacchetto statistica R
Parte 1 (11 ore circa)
- Distribuzioni di probabilità (3 ore).
- Funzione di verosimiglianza (4 ore).
- Distribuzioni campionarie (4 ore).
Parte 2 (16 ore circa)
- Proprietà di stime puntuali, intervallari e test (12 ore).
- Metodo di Monte Carlo. Simulazione (4 ore).

De Santis et al (2025). Inferenza statistica (disponibile sul sito moodle del corso)
De Santis et al (2025). Laboratori R per Inferenza statistica e note varie.

Vedi corso Moodle
https://elearning.uniroma1.it/course/view.php?id=21532
(Moodle pwd: inferenza2027).

Casella G. e Berger R.L. (2001). Statistical Inference, II ed. Duxbury Advanced Series.

Lezioni frontali e attività in aula informatica con software R in classe.
Modalità: in presenza a meno di restrizioni sanitarie.

La frequenza è obbligatoria.
Si devono frequentare almeno 9 laboratori su 12.
Presenza rilevata in aula.

Prove intermedie e prova finale unica a fine corso.
Tipologia quesiti prova finale: quesiti statistici e simulazioni da svolgere con software R

Vedi corso Moodle,
https://elearning.uniroma1.it/course/view.php?id=21532
(Moodle pwd: inferenza2027).

• Parte 1 (11 ore, vedi PROGRAMMA)
  • Testi di riferimento: Disponibili sul sito Moodle del corso (vedi sezione TESTI)


• Parte 2 (16 ore, vedi PROGRAMMA)
  • Testi di riferimento: Disponibili sul sito Moodle del corso (vedi sezione TESTI)