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STEFANO MARCHETTI
Academic year2021/22
CourseMANAGEMENT AND LAW OF LOGISTICS SYSTEMS
Code528PP
Credits6
PeriodSemester 1
LanguageItalian

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
STATISTICASECS-S/01LEZIONI42
STEFANO MARCHETTI unimap
LUCIO MASSERINI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

L'obiettivo del corso è quello di fornire una base teorico-concettuale e far acquisire allo studente le tecniche fondamentali di rilevazione ed elaborazione finalizzate alla sintesi dei dati per la soluzione dei problemi di previsione e decisione.

Knowledge

The course aims to give students the fundamental concepts and methods for collecting and processing data for predictions and decisions.

Modalità di verifica delle conoscenze

La verifica delle conoscenze avverrà in base alla valutazione di un elaborato scritto e un eventuale colloquio previsto per ogni sessione d'esame.

Assessment criteria of knowledge

Written exam and eventually oral exam.

Capacità

Al termine del corso lo studente potrà utilizzare le tecniche apprese per risolvere semplici problemi di sintesi dei dati ed affrontare decisioni in condizioni di incertezza.

Skills

Front simple prediction/forecast problems and make decisions under uncertainty.

Modalità di verifica delle capacità

Lo studente dovrà svolgere degli esercizi di statistica descrittiva ed inferenziale e rispondere a domande sulla teoria statistica.

Assessment criteria of skills

Exercises on descriptive statistics, probability and inference and questions on statistical theory.

Comportamenti

Saranno acquisite accuratezza e precisione nello svolgere attività di raccolta e analisi di dati.

Behaviors

Sensitivity on data quality and data analysis.

Modalità di verifica dei comportamenti

Durante le lezioni si svolgono insieme agli studenti degli esercizi per verificare le conoscenze apprese.

Assessment criteria of behaviors

During classroom interaction to solve exercise is encouraged to verify the skills for data analysis.

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Per partecipare e superare il corso si ritiene necessaria la conoscenza della strumentazione analitico-quantitativa dei corsi di matematica.

Prerequisites

Basic mathematics of scientific high school.

Indicazioni metodologiche
  • Il Corso verrà svolto prevalentemente con lezioni frontali in classe (o da remoto in base alla vigente normativa) con l’ausilio di lucidi/slide.

  • Dal sito di elearning del corso sarà possibile ricevere le comunicazioni da parte dei docenti, scaricare il programma di esame, i materiali didattici, comprese le esercitazioni da svolgere autonomamente a casa e i risultati delle prove d’esame.

  • Lo studente potrà interagire con il docente con i ricevimenti e attraverso l'uso della posta elettronica.

  • A metà semestre si svolgerà una prova intermedia e alla fine del semestre una prova di completamento.

Teaching methods
  • Classroom lessons use slide and virtual blackboard.
  • Elearning: course info, slides, additional materials, exercises with solutions, news, examination results.
  • Students can contact Proffessors by email.
Programma (contenuti dell'insegnamento)
  • Concetti introduttivi: fenomeni statistici, unità statistiche, caratteri statistici, modalità, matrice dei dati.

  • Distribuzioni di un carattere e sua rappresentazione: frequenze (assolute, relative, percentuali e cumulate), distribuzioni di frequenza, rappresentazioni grafiche.

  • Le medie: media aritmetica e geometrica, moda (cenni), mediana e quantili.

  • La variabilità: varianza, scarto quadratico medio, coefficiente di variazione.

  • Analisi dell’associazione tra due caratteri qualitativi: distribuzioni doppie di frequenze, misure di associazione (Chi-quadrato, indice V-Cramer).

  • Analisi dell’associazione tra due caratteri quantitativi: covarianza, correlazione, interpolazione lineare.

  • Probabilità: concetti di base.

  • Variabili casuali (cenni) e distribuzioni di probabilità (Bernoulli, Binomiale e Normale).

  • Campionamento e distribuzioni campionarie: popolazione e parametri della popolazione, campionamento da popolazioni finite (cenni), campionamento da popolazioni infinite.

  • Distribuzione della media campionaria nelle popolazioni infinite.

  • Stima puntuale: stima puntuale e stimatori, stimatori corretti, stima puntuale della media e della proporzione di una popolazione, stima puntuale della varianza di una popolazione.

  • Stima per intervallo.

  • Teoria dei test statistici: test per medie e proporzioni, test di indipendenza.

Syllabus
  • Introduction: statistical phenomena, statistical units, statistical variables, data frame.
  • Distribution of statistical variables and their graphical representation: frequencies (absolute, relative, percentage, cumulative), frequency distributions, plots.
  • Arithmetic and geometric mean (simple and weighted), mode (hints), median and quantiles.
  • Variability: variance, standard deviation, coefficient of variation.
  • Association between two qualitative variables: two-way frequency distributions, measures of association (Chi-square, V-Cramer).
  • Association between two quantitative variables: covariance, correlation, linear interpolation.
  • Probability: assiomatic approach.
  • Random variables (hints) and probability distribution (Bernoulli, Binomial and Normal).
  • Sampling and sample distribution: population and its parameters, sampling from finite population (hints), sampling from infinite populations.
  • Sample mean distribution for infinite populations.
  • Point estiamtion: estimators and estimates, unbiased estimators, point estimates of means and proprotions of a population, point estimates of the variance of a population.
  • Interval estimation.
  • Theory o ttest of hypothesis: test for means and proportions, test of indipendence.
Bibliografia e materiale didattico

S. Borra e A. Di Ciaccio, Statistica, metodologie per le scienze economiche e sociali, McGraw-Hill, 2021.

Altro materiale è presente sul sito e-learning.

Bibliography

S. Borra e A. Di Ciaccio, Statistica, metodologie per le scienze economiche e sociali, McGraw-Hill, 2021.

Other materials is available on e-learning website.

Indicazioni per non frequentanti

Non esistono variazioni per studenti non frequentanti in merito a: programma, modalità d'esame, bibliografia, etc.

Non-attending students info

No differences between attending and non-attending stundetns. Suggestions to prepare the exam can be asked to Professors.

Modalità d'esame

Prova scritta ed eventuale orale.

Assessment methods

Written exam and eventually oral exam.

Updated: 14/09/2021 13:03