ITALIANO

Il corso è finalizzato a fornire le basi metodologiche di statistica descrittiva e statistica inferenziale.
Il programma è idealmente suddiviso in due parti che vanno dall’introduzione degli strumenti statistici di base, alla definizione del calcolo delle probabilità ed al suo utilizzo nella statistica inferenziale.

Domenico Piccolo .Statistica per le decisioni. Edizione Il Mulino

Giuseppe Cicchitelli. Statistica: Principi e Metodi. Edizione Pearson

Il percorso formativo è orientato a trasmettere le capacità operative necessarie per applicare concretamente le conoscenze tecnico-metodologiche acquisite di organizzazione ed elaborazione statistica dei dati provenienti da indagini campionarie e censuarie nonché di fornire gli strumenti utili all’interpretazione dell’informazione di sintesi ottenuta.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding):
Il percorso formativo è orientato a trasmettere le capacità operative necessarie per applicare concretamente le conoscenze tecnico-metodologiche acquisite di organizzazione ed elaborazione statistica dei dati provenienti da indagini campionarie e censuarie nonché di fornire gli strumenti utili all’interpretazione dell’informazione di sintesi ottenuta.

Abilità comunicative (communication skills):

Al termine dell’insegnamento lo studente dovrà dimostrare di essere in grado di identificare e riconoscere il tipo di dati disponibili, nonché dovrà essere in grado di interpretare e descrivere compiutamente i risultati analitici ottenuti.

--Autonomia di giudizio (making judgements) (insegnamenti Magistrali monografici in cui sono presenti attività seminariali)

Gli strumenti di analisi che saranno forniti permetteranno agli studenti di acquisire autonomia di giudizio nell’analisi di dati provenienti da indagini censuarie e campionarie.

Analisi 1

Lezioni ed esercitazioni

L'esame prevede una prova scritta ed una eventuale discussione orale.

1. Terminologia statistica e concetti introduttivi: Caratteri, unità statistiche, popolazione,
campione. Classificazione dei caratteri statistici. Trasformazione dei caratteri.
Suddivisione in classi. Generalità sul campionamento.
2. Distribuzione sperimentale dei dati e rappresentazione: Registrazione dei risultati
degli esperimenti. Frequenza assoluta. Frequenza relativa. Frequenze cumulate. Diversi
tipi di diagrammi (grafici) di frequenza. Istogrammi. Indici di posizione e indici di
dispersione.
3. Distribuzione congiunta di due caratteri: Frequenze congiunte e marginali.
4. Analisi dell’associazione tra due caratteri: Indipendenza, interdipendenza e
dipendenza. Studio dell’associazione tra due caratteri in una tabella doppia di frequenze.
Misura dell’interdipendenza tra due caratteri quantitativi.
5. Interpolazione e regressione: Regressione lineare descrittiva.
6. Teoria della Probabilità: Origini storiche. Definizione classica. Definizione frequentista.
Descrizione assiomatica. Probabilità condizionata e proprietà fondamentali.
Interpretazione bayesiana. Esperimenti multipli e diagrammi ad albero.
7. Variabili aleatorie reali discrete: Definizione. Variabili aleatorie intere. Variabili aleatorie
discrete. Valore atteso. Varianza. Valore atteso e varianza della somma e del prodotto di
due variabili aleatorie. Teorema di Chebychev.

8. Processi stocastici: Sequenze di variabili aleatorie. Campionamenti. V. a. caratteristica.
V. a. contatore dei successi. Prima e seconda legge dei grandi numeri. Il processo di
Bernoulli. Il processo uniforme. Il processo di Poisson. La distribuzione normale (cenni). Il
principio fondamentale della Statistica. Il teorema centrale del limite (solo enunciato).
9. Teoria della stima: Parametri e statistiche. Stimatori e loro proprietà. Stima per intervalli,
ipotesi e relativo test utilizzando il principio fondamentale della Statistica.

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