Agresti Alan e Finlay Barbara (2009) “Statistica per le scienze sociali”. Pearson, Prentice Hall.
Borra Simone e Di Ciaccio Agostino (2008) “Statistica. Metodologie per le scienze economiche e sociali”. Seconda Edizione. McGraw-Hill.
Michael Sullivan, III (2011) “Fondamenti di Statistica”. Pearson, Prentice Hall.
I testi di riferimento sono in alternativa.
Agresti Alan e Finlay Barbara (2009) “Statistica per le scienze sociali”. Pearson, Prentice Hall.
Borra Simone e Di Ciaccio Agostino (2008) “Statistica. Metodologie per le scienze economiche e sociali”. Seconda Edizione. McGraw-Hill.
Michael Sullivan, III (2011) “Fondamenti di Statistica”. Pearson, Prentice Hall.
I testi di riferimento sono in alternativa.
Obiettivi Formativi - Cognomi A-K
Comprendere le relazioni tra variabili aleatorie e le loro distribuzioni. Essere in grado di utilizzare gli strumenti di base dell’inferenza statistica (stima, confronto fra due gruppi, ecc.) Costruire e valutare un modello di regressione semplice. Analizzare una tabella di contingenza a doppia e tripla entrata.
Obiettivi Formativi - Cognomi L-Z
Comprendere le relazioni tra variabili aleatorie e le loro distribuzioni. Essere in grado di utilizzare gli strumenti di base dell’inferenza statistica (stima, confronto fra due gruppi, ecc.) Costruire e valutare un modello di regressione semplice. Analizzare una tabella di contingenza a doppia e tripla entrata.
Prerequisiti - Cognomi A-K
nessuno
Prerequisiti - Cognomi L-Z
nessuno
Metodi Didattici - Cognomi A-K
LEZIONI E ESERCITAZIONI IN AULA
Metodi Didattici - Cognomi L-Z
LEZIONI E ESERCITAZIONI IN AULA
Altre Informazioni - Cognomi A-K
nessuna
Altre Informazioni - Cognomi L-Z
nessuna
Modalità di verifica apprendimento - Cognomi A-K
ESAME SCRITTO E DISCUSSIONE ORALE
Modalità di verifica apprendimento - Cognomi L-Z
ESAME SCRITTO E DISCUSSIONE ORALE
Programma del corso - Cognomi A-K
Introduzione alla probabilità: Concetti primitivi; Eventi e algebra degli eventi; I postulati; Misura della probabilità nell’approccio classico; Probabilità condizionate e indipendenza.
Variabile aleatorie; Distribuzioni di probabilità per variabili discrete e continue; La distribuzione di probabilità Normale; Cenni alle distribuzioni di probabilità Chi-quadrato; T-Student e F-Fisher; Teorema del limite centrale.
Statistiche campionarie e distribuzioni campionarie; la distribuzione della media campionaria.
Stima puntuale e stimatore; Proprietà degli stimatori; Stima puntuale della media della popolazione; Stima puntuale della varianza della popolazione. Intervallo di confidenza per la proporzione; Intervallo di confidenza per la media; Determinazione della numerosità campionaria.
Confronti di due gruppi: Confrontare due proporzioni; Confrontare due medie; Confrontare medie per campioni dipendenti.
Associazione tra variabili categoriche: tabelle di contingenza; test chi-quadrato di indipendenza; Investigare la struttura di associazione mediante analisi dei residui; Misurare l’associazione in tabelle di contingenza.
Relazione funzionale e statistica tra due variabili; Specificazione del modello di regressione lineare semplice; Stima puntuale dei coefficienti di regressione; La scomposizione della varianza totale e il coefficiente di determinazione lineare; Coefficiente di determinazione.
Assunzione di normalità degli errori e inferenza sui parametri; Analisi dei residui; Valori anomali e osservazioni influenti. Introduzione all’analisi multivariata: Associazione e casualità; Controllo per altre variabili.
Programma del corso - Cognomi L-Z
Introduzione alla probabilità: Concetti primitivi; Eventi e algebra degli eventi; I postulati; Misura della probabilità nell’approccio classico; Probabilità condizionate e indipendenza.
Variabile aleatorie; Distribuzioni di probabilità per variabili discrete e continue; La distribuzione di probabilità Normale; Cenni alle distribuzioni di probabilità Chi-quadrato; T-Student e F-Fisher; Teorema del limite centrale.
Statistiche campionarie e distribuzioni campionarie; la distribuzione della media campionaria.
Stima puntuale e stimatore; Proprietà degli stimatori; Stima puntuale della media della popolazione; Stima puntuale della varianza della popolazione. Intervallo di confidenza per la proporzione; Intervallo di confidenza per la media; Determinazione della numerosità campionaria.
Confronti di due gruppi: Confrontare due proporzioni; Confrontare due medie; Confrontare medie per campioni dipendenti.
Associazione tra variabili categoriche: tabelle di contingenza; test chi-quadrato di indipendenza; Investigare la struttura di associazione mediante analisi dei residui; Misurare l’associazione in tabelle di contingenza.
Relazione funzionale e statistica tra due variabili; Specificazione del modello di regressione lineare semplice; Stima puntuale dei coefficienti di regressione; La scomposizione della varianza totale e il coefficiente di determinazione lineare; Coefficiente di determinazione.
Assunzione di normalità degli errori e inferenza sui parametri; Analisi dei residui; Valori anomali e osservazioni influenti. Introduzione all’analisi multivariata: Associazione e casualità; Controllo per altre variabili.