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  • Lingua Insegnamento:
    Le lezioni saranno svolte in Italiano. Slides e libri di testo saranno
    principalmente il lingua italiana. 
  • Testi di riferimento:
    - Dispense del corso

    - Statistica, Principi e Metodi, G. Cicchitelli, Pearson Education 
  • Obiettivi formativi:
    L’insegnamento si inserisce nel generale obiettivo del corso di studio di
    fornire conoscenza riguardo all’analisi dei dati in generale.
    L’insegnamento si propone di fornire allo studente gli strumenti per
    estrarre informazioni rilevanti da indagini statistiche, con particolare
    attenzione all'analisi descrittiva di distribuzioni univariate e bivariate e all'applicazione di tecniche di inferenza statistica.

    RISULTATI DELL'APPRENDIMENTO ATTESI
    L'insegnamento prevede di completare la formazione dello studente con
    nozioni e strumenti utili ad approfondire gli aspetti di base dell’analisi statistica in
    ambito generale.

    La formazione sarà quindi completata e arricchita dalle seguenti competenze:

    Conoscenza e capacità di comprensione
    - Conoscenza di concetti statistici per l’analisi univariata e bivariata e relativa terminologia specializzata
    - Conoscenza del calcolo delle probabilità, di inferenza statistica e del modello lineare;
    - Capacità di applicare i principi di ragionamento statistico (sia in ambito descrittivo che inferenziale) nell'elaborazione e nell'interpretazione dei risultati
    - Capacità di utilizzare il software R per l’analisi statistica di base

    Autonomia di giudizio
    - Apprendere i concetti logici e statistici che sono indispensabili per
    lavorare autonomamente nella ricerca, selezione ed elaborazione (di base) dei dati

    Abilità comunicative
    - Imparare la terminologia e le tecniche statistiche di analisi univariata e bivariata
    per comunicare o discutere correttamente i risultati dell'analisi dei dati e dei report statistici 
  • Prerequisiti:
    Si richiede la conoscenza degli argomenti di un corso di matematica generale. 
  • 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 problemi reali.
    Si prevedono inoltre lezioni/esercitazioni basate sul software R 
  • Modalità di verifica dell'apprendimento:
    L’esame si articola in una prova scritta di 2 ore (domande teoriche ed esercizi pratici volti a verificare la conoscenza della parte teorica degli argomenti trattati a lezione). L'esame si intende superato se si ottiene un punteggio maggiore o uguale a 18 punti. 
  • Altre Informazioni:
    E-mail: ippoliti@unich.it

    Giorni ed orari di ricevimento studenti: Lunedì e Mercoledì 15:00 – 16:00 e per appuntamento da concordarsi via e-mail. 

Il corso prevede la trattazione dei seguenti argomenti per il raggiungimento dei risultati di apprendimento attesi: introduzione alla statistica, Tecniche di visualizzazione dei dati, sintesi e analisi della variabilità delle distribuzioni statistiche, analisi della dipendenza, tecniche di regressione, campionamento statistico, stima e verifica delle ipotesi.

STATISTICA
Docente: Luigi Ippoliti
Corso di Laurea : CLEII/CLEC - 9 CFU
Settore scientifico disciplinare: SECS-S/01
Dipartimento di afferenza: Dipartimento di Economia
Numero di telefono: 0854537531

E-mail: ippoliti@unich.it

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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