Scheda programma d'esame
STATISTICS
CATERINA GIUSTI
Academic year2021/22
CourseBUSINESS STUDIES
Code033PP
Credits9
PeriodSemester 2
LanguageItalian

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
STATISTICASECS-S/01LEZIONI63
CATERINA GIUSTI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

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.

Knowledge

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.

Modalità di verifica delle conoscenze

La verifica delle conoscenze sarà oggetto della valutazione di un elaborato scritto e un colloquio previsto per ogni sessione d'esame.

Assessment criteria of knowledge

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.

 

 

Capacità

Al termine del corso lo studente potrà utilizzare le tecniche apprese per affrontare semplici problemi di previsione e di 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 verranno svolti insieme agli studenti degli esercizi al fine di verificare le conoscenze apprese per l'analisi dei dati.

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 la conoscenza necessaria della strumentazione analitico-quantitativa dei corsi di matematica.

Prerequisites

Basic mathematics of scientific high school.

Indicazioni metodologiche

Indicazioni metodologiche

  • Il Corso verrà svolto prevalentemente con lezioni frontali in classe con ausilio di lucidi/slide.
  • Durante il corso saranno 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.
  • A metà semestre si svolgerà una prova intermedia.
Teaching methods

Delivery: face to face

Attendance: strongly advised

Learning activities:

  • attending lectures
  • participation in seminar
  • individual study
  • Practical

Teaching methods:

  • Lectures
  • Seminars

 

Programma (contenuti dell'insegnamento)

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

Syllabus

Collecting data

Variables distributions and their graphical representation

  1. database, statistical units
  2. Frequency distributions
  3. Absolute, relative, percentage and cumulative frequencies
  4. Graphical representations

Synthesis of distributions, averages

  1. Arithmetic mean and its properties, geometirc and quadratic means
  2. Median, mode and pecentiles (quantiles)
  3. Proofs: arithmetic mean properties

Synthesis of distributions, variability

  1. Variance, standard deviation, coefficient of variation
  2. Other variability indexes and box-plot
  3. Proof: variance of a linear combination

Association between two variables

  1. Two-way frequency distributions
  2. Analysis of the association between two variables

Simple linear regression model (interpolation, OLS)

Probability: basic concepts

Random variables and probability distributions

  1. Definition of random variable (hints)
  2. Discrete and continuous random variables
  3. Expected value and variance of a random variable
  4. Probability distribution of discrete random variables
  5. Probability distribution of continuous random variables
  6. Central limit therem and other theorems

Sampling and sampling distributions

  1. Finite and infinite population and its parameters
  2. Sampling from finite populations
  3. Sampling from infinite populations
  4. Sampling distribution of the sample mean for finite and infinite populations

Estimation theory

  1. Point estimate and estimator
  2. Unbiasedness and efficiency of estimators
  3. Consistency and asymptotic unbiasedness of estimators
  4. Point estimate of population mean and proportion
  5. Point estimate of population variance

Interval estimation (confidence intervals)

Theory of statistical test of hypothesis

Test of hypothesis for mean and proportion, test of indepndence between two variables

Bibliografia e materiale didattico

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.

 

Bibliography

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);

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 stundents. For more info please contact prof. Giusti.

Modalità d'esame

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.

 

Note

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).

Updated: 20/07/2021 11:39