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Lingua Insegnamento:italiano
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Testi di riferimento:- Dispense del corso
- Statistica, Principi e Metodi, G. Cicchitelli, Pearson Education, Seconda Eds
- Statistica, Piccolo D., il Mulino, terza Eds, 2010
- Statistica, David M. Levine, Timothy C. Krehbiel, Mark L. Berenson, Apogeo -
Obiettivi formativi:Il corso intende introdurre gli studenti (mediante lezioni, esercitazioni e seminari), agli aspetti applicativi della statistica. In particolare, il corso ha lo scopo di guidare lo studente all’analisi dei dati
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Prerequisiti:elementi di matematica
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Metodi didattici:Una congrua percentuale di lezioni, oltre a sviluppare i fondamenti teorici degli argomenti trattati, sarà dedicata ad esercitazioni durante le quali gli studenti hanno l’opportunità di sviluppare conoscenze inerenti l’applicazione della statistica a problematiche economiche.
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Modalità di verifica dell'apprendimento:Le prove di esame consisteranno nella realizzazione di una prova orale e/o scritta riguardante le tematiche svolte durante il corso.
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Sostenibilità:
Il programma prevede lo svolgimento dei seguenti argomenti:
- Metodologia della ricerca e analisi statistica dei dati: Fasi di un’indagine statistica, elementi di una rilevazione statistica, tipologia e rappresentazione delle rilevazioni statistiche, concetto di popolazione, collettivo e campione, distribuzioni statistiche univariate e bivariate, indici di sintesi, indici di variabilità, indici di forma.
- Richiami di Calcolo delle probabilità e di inferenza statistica: Principali definizioni di probabilità; il concetto di v.c. semplice; costanti caratteristiche di v.c. semplici: valori medi, variabilità, momenti. Alcuni modelli di variabili casuali discrete: v.c. Uniforme, v.c. Bernoulli, v.c. Binomiale, v.c. Ipergeometrica, v.c. di Poisson. Alcuni modelli di variabili casuali continue: v.c. Normale, variabili casuali connesse alla Normale;
- Inferenza Statistica: Teoria degli stimatori: proprietà finite, proprietà asintotiche. Metodi di stima: metodo dei momenti, metodo della massima verosimiglianza, metodo dei minimi quadrati. Intervalli di confidenza, Test delle ipotesi.
- Modello Lineare: Il modello di regressione multiplo; Il teorema di Gauss-Markov e gli stimatori BLUE, inferenza nel modello lineare classico: verifica di ipotesi lineari, test t e F; rimozione delle ipotesi di base.
Il programma prevede lo svolgimento dei seguenti argomenti:
- Metodologia della ricerca e analisi statistica dei dati: Fasi di un’indagine statistica, elementi di una rilevazione statistica, tipologia e rappresentazione delle rilevazioni statistiche, concetto di popolazione, collettivo e campione, distribuzioni statistiche univariate e bivariate, indici di sintesi, indici di variabilità, indici di forma.
- Richiami di Calcolo delle probabilità e di inferenza statistica: Principali definizioni di probabilità; il concetto di v.c. semplice; costanti caratteristiche di v.c. semplici: valori medi, variabilità, momenti. Alcuni modelli di variabili casuali discrete: v.c. Uniforme, v.c. Bernoulli, v.c. Binomiale, v.c. Ipergeometrica, v.c. di Poisson. Alcuni modelli di variabili casuali continue: v.c. Normale, variabili casuali connesse alla Normale;
- Inferenza Statistica: Teoria degli stimatori: proprietà finite, proprietà asintotiche. Metodi di stima: metodo dei momenti, metodo della massima verosimiglianza, metodo dei minimi quadrati. Intervalli di confidenza, Test delle ipotesi.
- Modello Lineare: Il modello di regressione multiplo; Il teorema di Gauss-Markov e gli stimatori BLUE, inferenza nel modello lineare classico: verifica di ipotesi lineari, test t e F; rimozione delle ipotesi di base.
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