ECTS - University of Pisa
L'obiettivo del corso è quello di fornire una base teorico-concettuale piuttosto ampia e di far acquisire allo studente dimestichezza con le tecniche fondamentali di rilevazione ed elaborazione dei dati finalizzate ai problemi di previsione e decisione.
Students are expected to acquire: some knowloedge of descriptive statistics, such as central values, measure of variances, frequency tables, linear interpolation, correlation and other measures of relation; some knowledge of probability with particular focus on the most common random variables; basic knowledge of the statistical inference, in particular point and interval estimation and test of hypothesis.
La verifica delle conoscenze sarà oggetto della valutazione di un elaborato scritto e un colloquio previsti per ogni sessione d'esame.
The assesment of students' knowledge consists in a written and an oral examination. The student must demonstrate his/her knowledge of the theory and to be able to solve exercises of descriptive and inferential statistics.
Al termine del corso lo studente potrà utilizzare le tecniche apprese per affrontare semplici problemi di previsione e di decisioni in condizioni di incertezza.
Lo studente dovrà svolgere degli esercizi di statistica descrittiva e inferenziale e rispondere a domande sulla teoria statistica.
The student will have to perform descriptive and inferential statistics exercises and answer questions on the statistical theory.
Saranno acquisite accuratezza e precisione nello svolgere attività di raccolta e soprattutto analisi di dati. Lo studente sarà poi in grado di comprendere il significato degli indici statistici studiati e di interpretare correttamente i valori da essi assunti in determinati contesti applicativi.
Durante le lezioni si svolgono insieme agli studenti degli esercizi per verificare le conoscenze apprese.
Per partecipare e superare il corso si ritiene necessaria la conoscenza della strumentazione analitico-quantitativa fornita nel corso di matematica generale.
• Il Corso verrà svolto prevalentemente con lezioni frontali in classe con ausilio di lucidi/slide.
• Durante il corso potranno essere svolti dei seminari da parte di ricercatori ISTAT sulla metodologia di indagine.
• La presenza di tutors sarà di supporto all'attività di studio dello studente.
• Dal sito di elearning del corso sarà possibile scaricare materiali didattici. Inoltre nel sito ci saranno le comunicazioni docente-studenti, pubblicazione di test per esercitazioni a casa, programma di esame e i risultati delle prove scritte.
• Lo studente potrà interagire con il docente nei ricevimenti e attraverso l'uso della posta elettronica.
The course will mainly be held with classroom lectures with the help of transparencies / slides.
• The presence of tutors will support the student's study activity.
• From the elearning site of the course it will be possible to download didactic materials. Also on the site there will be teacher-student communications, exam program and written test results.
• The student can interact with the teacher in tutorship meetings and by the use of e-mail.
Rilevazione dei fenomeni statistici
Distribuzioni di un carattere e sua rappresentazione
1. Basi dati, unità statistiche
2. Distribuzioni di frequenza
3. Frequenze assolute, relative, percentuali e cumulate
4. Rappresentazioni grafiche
Sintesi delle distribuzioni statistiche – le medie
1. La media aritmetica e le sue proprietà
2. La mediana, la moda e i percentili
Sintesi delle distribuzioni statistiche – la variabilità
1. Varianza, scarto quadratico medio, coefficiente di variazione
2. Altri indici di variabilità
Analisi dell’associazione tra due caratteri
1. Distribuzioni doppie di frequenze
2. Analisi dell’associazione tra due caratteri
Il modello di regressione lineare semplice
Probabilità: concetti di base
1. Le teorie filosofiche
2. La teori asiiiomatica e il calcolo delle probabilità
Variabili casuali e distribuzioni di probabilità
1. Variabili casuali
2. Variabili casuali discrete e continue
3. Valore atteso e varianza di una v.c.
4. Distribuzioni di probabilità per v.c. discrete
5. Distribuzioni di probabilità per v.c. continue
6. Teorema del Limite Centrale
Campionamento e distribuzioni campionarie
1. Popolazione e parametri della popolazione
2. Campionamento da popolazioni finite
3. Campionamento da popolazioni infinite
4. Distribuzione della media campionaria nelle popolazioni infinite e finite
Stima puntuale
1. Stima puntuale e stimatori
2. Alcune proprietà degli stimatori
3. Stima puntuale della media e della proporzione di una popolazione
4. Stima puntuale della varianza di una popolazione
Intervalli di confidenza per la media e la proporzione di una popolazione
Teoria dei test statistici
Test per medie e proporzioni e test di indipendenza
Frequency tables, averages and weighted averages (arithmetic, geometric, harmonic), median, quantiles, variance and standard error, Pearson correlation, Chi^2 and V-Cramer indexes, decomposition of the variance; Introduction to probability and random variables such as uniform, Bernoulli, Binomial, Gaussian, t-Student and chi-square; Introduction to sampling designs and sampling distribution of the mean (and related theorems) under simple random sample; Point and interval estimation of the mean; Test of hypotesys on the mean.
Libro di testo consigliato: S. Borra e A. Di Ciaccio, Statistica, metodologie per le scienze economiche e sociali, McGraw-Hill (II, III o IV edizione)
altri libri suggeriti per la consultazione:
Newbold, Carlson, Thorne, Statistica, Pearsons, Prentice Hall, 2007.
T.H. Wonnacott e R.J. Wonnacott, Introduzione alla Statistica, Franco Angeli, 2002.
Cicchitelli, D'Urso, Minozzo, Statistica: principi e metodi, ed. Pearson
Borra, S. e A. DiCiaccio, "Statistica", McGraw-Hill, Milano Recommended reading includes the following works: Pelosi, M. e T. M. Sandifer, "Introduzione alla Statistica", McGraw-Hill, Milano, 2004; Domenico Piccolo, “Statistica”, Il Mulino, Bologna 1998; Giuseppe Cicchitelli, “Statistica. Principi e metodi”, Pearson education, 2008; F. Giusti, “Introduzione alla Statistica”, Loescher, 1995 (for descriptive statistics); T.H. Wonnacott e R.J. Wonnacott, “Introduzione alla statistica”, FrancoAngeli, 1995 (for inference);
Non esistono variazioni per studenti non frequentanti in merito a: programma, modalità d'esame, bibliografia, etc...
In assenza di emergenza Covid, L'esame finale consiste in una prova scritta e una prova orale.
Nella prova scritta ci saranno esercizi e domande di teoria a risposta chiusa. La prova scritta è superata con un punteggio maggiore uguale a 18. Nel caso in cui il punteggio delle domande di teoria sia inferiore a 4 la prova orale diventa obbligatoria. Una volta superata, la prova scritta rimane valida per un solo appello. In generale la durata della prova scritta è di 100 minuti.
La prova orale consiste in un colloquio tra il candidato e il docente con una durata di circa 20 minuti. Durante il colloquio potrà essere richiesto al candidato di rispondere a domande di teoria e di risolvere anche problemi/esercizi scritti, davanti al docente. Il voto finale è una media ponderata fra il voto dello scritto e quello della prova orale.
In presenza di emergenza Covid, la prova scritta è sostituita da un test svolto su una piattaforma informatica il cui esito determina l'ammissione o meno alla prova orale. Quest'ultima si svolgerà a distanza, generalmente sulla piattaforma Teams.
The final exam consists of a written test and an oral exam.
In the written test there will be exercises and theory questions with a closed answer. The written test is passed with a score equal to or greater than 18. If the score of the theoretical questions is less than 4 the oral exam becomes mandatory. In general, the duration of the written test is 100 minutes.
The oral exam consists of an interview between the candidate and the teacher with a duration of about 20 minutes. During the interview, the candidate may also be asked to solve problems / written exercises in front of the teacher. The final score is a weighted average between the score of the written test and that of the oral examination.
Le lezioni e i ricevimenti studenti saranno svolti sul canale Teams del corso, "033PP 20/21 - STATISTICA - A", il cui link per collegarsi è quello scritto sopra.
Il materiale didattico e i risultati dei test (o prove scritte) saranno invece pubblicati sul portale e-learning (piattaforma Moodle) alla pagina del corso:
https://elearning.ec.unipi.it/course/view.php?id=1395
Sulla suddetta pagina e-learning saranno anche pubblicate (ed inviate per e-mail agli iscritti) le comunicazioni dei docenti, incluse quelle relative a eventuali variazioni degli orari di lezione o di ricevimento.
Fino a che durerà l'emergenza Covid, le lezioni saranno tenute in streaming.
Si raccomanda agli studenti di partecipare ai ricevimenti che rappresentano uno strumento molto importante per ottenere dai docenti i chiarimenti di cui lo studente può avere bisogno.
Per comunicare con i docenti al di fuori dei ricevimenti, lezioni o esami, si prega di fare uso dell'e-mail e non della chat di Teams.
Per altro, anche l'uso delle richieste via e-mail dovrebbe essere ridotto al minimo in quanto la modalità preferita dovrebbe essere quella di rivolgere tali richieste a voce durante i ricevimenti.
