ECTS - University of Pisa
| Modules | Area | Type | Hours | Teacher(s) | |
| STATISTICA | SECS-S/01 | LEZIONI | 63 |
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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 previsto per ogni sessione d'esame.
In the written exam, the student must demonstrate his/her knowledge of the course material 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.
Front simple prediction/forecast problems and make decisions under uncertainty.
Lo studente dovrà svolgere degli esercizi di statistica descrittiva ed inferenziale e rispondere a domande sulla teoria statistica.
Exercises on descriptive statistics, probability and inference and questions on statistical theory.
Saranno acquisite accuratezza e precisione nello svolgere attività di raccolta e analisi di dati.
Sensitivity on data quality and data analysis.
Durante le lezioni verranno svolti insieme agli studenti degli esercizi al fine di verificare le conoscenze apprese per l'analisi dei dati.
During classroom interaction to solve exercise is encouraged to verify the skills for data analysis.
Per partecipare e superare il corso si ritiene la conoscenza necessaria della strumentazione analitico-quantitativa dei corsi di matematica.
Basic mathematics of scientific high school.
Indicazioni metodologiche
Delivery: face to face
Attendance: strongly advised
Learning activities:
Teaching methods:
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
Dimostrazioni: proprietà della media
Sintesi delle distribuzioni statistiche – la variabilità:
1. Varianza, scarto quadratico medio, coefficiente di variazione
2. Altri indici di variabilità e box-plot
Dimostrazioni: varianza di una trasformazione lineare
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
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. Stimatori corretti ed efficienti
3. Stimatori consistenti
4. Stima puntuale della media e della proporzione di una popolazione
5. Stima puntuale della varianza di una popolazione
Stima per intervallo
Teoria dei test statistici
Test per medie e proporzioni e test di indipendenza
Collecting data
Variables distributions and their graphical representation
Synthesis of distributions, averages
Synthesis of distributions, variability
Association between two variables
Simple linear regression model (interpolation, OLS)
Probability: basic concepts
Random variables and probability distributions
Sampling and sampling distributions
Estimation theory
Interval estimation (confidence intervals)
Theory of statistical test of hypothesis
Test of hypothesis for mean and proportion, test of indepndence between two variables
Libro di testo:
S. Borra e A. Di Ciaccio, Statistica, metodologie per le scienze economiche e sociali, McGraw-Hill, 2008
Materiale aggiuntivo:
Newbold, Carlson, Thorne, Statistica, Pearsons, Prentice Hall, 2007.
T.H. Wonnacott e R.J. Wonnacott, Introduzione alla Statistica, Franco Angeli, 2002.
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...
No differences between attending and non-attending stundents. For more info please contact prof. Giusti.
L'esame finale consiste in una prova scritta e una prova orale.
La modalità di svolgimento della prova orale verranno specificate dal docente all'inizio del corso.
Qualora gli esami si svolgessero online a causa dell'emergenza sanitaria verrà adottato uno specifico regolamento che terrà conto delle indicazioni dell'Ateneo. Gli studenti saranno informati sulle regole di esame adottate.
Gli studenti devono verbalizzare il voto dello scritto al primo appello orale disponibile dopo lo scritto, anche quando non intendono sostenere la prova orale (eventuali eccezioni vanno comunicate al docente).
