Statistica (2015/2016)



Codice insegnamento
4S00121
Crediti
9
Coordinatore
Catia Scricciolo
Settore disciplinare
SECS-S/01 - STATISTICA
Lingua di erogazione
Italiano
L'insegnamento è organizzato come segue:
Attività Crediti Periodo Docenti Orario
lezione 6 primo semestre Catia Scricciolo
esercitazione 3 primo semestre Catia Scricciolo

Orario lezioni

primo semestre
Attività Giorno Ora Tipo Luogo Note
lezione lunedì 17.20 - 19.00 lezione Aula A  
lezione martedì 14.00 - 15.40 lezione Aula A  
lezione mercoledì 10.10 - 11.50 lezione Aula A  
lezione giovedì 11.50 - 13.30 lezione Aula A  

Obiettivi formativi

Il corso si propone di fornire le tecniche base della statistica descrittiva, del calcolo delle probabilità e della statistica inferenziale a studenti di corsi di laurea in discipline economiche ed aziendali che abbiano già acquisito le indispensabili nozioni di matematica fornite con gli insegnamenti di base. Nel loro insieme queste tecniche forniscono una metodologia di analisi quantitativa utile a fini descrittivi, interpretativi e decisionali, fondata sull'osservazione, rilevazione ed elaborazione dei fenomeni collettivi. Da un punto di vista applicativo, queste tecniche sono indispensabili nell'interpretazione delle informazioni statistiche ufficiali, nonché nella realizzazione di indagini statistiche di fenomeni economici e sociali.
Oltre a fornire la necessaria strumentazione statistico-matematica, il corso si pone l’obiettivo di fornire anche gli strumenti concettuali necessari per una valutazione critica delle metodologie proposte.

Programma

a) Statistica descrittiva

Concetti introduttivi; fenomeni collettivi, popolazione e campione; la raccolta, lo spoglio e la classificazione dei dati; caratteri qualitativi e quantitativi; fonti statistiche. Tipi di dati statistici; distribuzioni statistiche: semplici, doppie, multiple, unitarie, di frequenza, relative, pesate, di quantità; rappresentazioni grafiche; istogramma. Frequenze cumulate; funzione di ripartizione a gradini per distribuzioni di frequenza; funzione di ripartizione continua per dati in classi.
Gli indici di localizzazione; la media aritmetica; la mediana; la mediana come centro di grado 1; quartili, decili, percentili e quantili; la moda.
La variabilità e gli indici di variabilità; il campo di variazione; la differenza interquartile; lo scarto quadratico medio e la varianza; la varianza di una trasformazione lineare; la standardizzazione; gli indici relativi di variabilità: il coefficiente di variazione.
L’asimmetria e gli indici di asimmetria.
Distribuzioni doppie unitarie e di frequenza; covarianza; varianza della somma di più variabili; distribuzioni condizionate; indipendenza.
Interpolazione statistica; il metodo dei minimi quadrati; la retta dei minimi quadrati; il coefficiente di correlazione lineare r; la disuguaglianza di Cauchy-Schwarz; il coefficiente di determinazione R2; devianza totale, spiegata e residua.

b) Probabilità

Esperimenti aleatori; spazio campionario; eventi aleatori e operazioni tra eventi.
Spazi di probabilità; definizione assiomatica della probabilità; interpretazioni della probabilità.
Probabilità condizionata; legge del prodotto; indipendenza stocastica tra eventi; formula delle probabilità totali; teorema di Bayes.
Variabili aleatorie; funzione di ripartizione; variabili aleatorie discrete e continue; trasformate di variabili aleatorie; valore atteso e varianza; disuguaglianza di Markov e disuguaglianza di Tchebycheff.
Particolari distribuzioni discrete: uniforme, Bernoulli, binomiale.
Particolari distribuzioni continue: uniforme continua e normale.
Variabili aleatorie doppie discrete; distribuzione di probabilità congiunta; distribuzioni di probabilità marginali e condizionate; indipendenza tra variabili aleatorie; covarianza; coefficiente di correlazione di Bravais.
Combinazioni lineari di variabili aleatorie; media campionaria di variabili aleatorie indipendenti; somma di variabili aleatorie normali indipendenti.
Legge (debole) dei grandi numeri; legge dei grandi numeri di Bernoulli per frequenze relative.
Teorema del limite centrale.

c) Statistica inferenziale

Campioni probabilistici; media campionaria; frequenza relativa campionaria; varianza campionaria; distribuzioni campionarie chi-quadrato, t di Student, F di Snedecor.
Stima puntuale; correttezza, efficienza e consistenza degli stimatori; stima di una media, di una proporzione, di una varianza.
Stima per intervallo (intervallo di confidenza) per una media, per una proporzione (grandi campioni), per una varianza.
Verifica delle ipotesi; test e a due code per una media, per una proporzione (grandi campioni), per una varianza; confronto tra due proporzioni (grandi campioni); confronto tra due medie; confronto tra due varianze.


Libro di testo

- G. CICCHITELLI (2012), Statistica: principi e metodi, Seconda edizione, Pearson Italia, Milano.


Testi di approfondimento

- A. AZZALINI (2001), Inferenza statistica: una presentazione basata sul concetto di verosimiglianza, Seconda edizione. Springer Verlag Italia.
- E. BATTISTINI (2004), Probabilità e statistica: un approccio interattivo con Excel. McGraw-Hill, Milano.
- S. BERNSTEIN, R. BERNSTEIN (2003), Statistica descrittiva, Collana Schaum's, numero 109. McGraw-Hill, Milano.
- S. BERNSTEIN, R. BERNSTEIN (2003), Calcolo delle probabilita', Collana Schaum's, numero 110. McGraw-Hill, Milano.
- S. BERNSTEIN, R. BERNSTEIN (2003), Statistica inferenziale, Collana Schaum's, numero 111. McGraw-Hill, Milano.
- F. P. BORAZZO, P. PERCHINUNNO (2007), Analisi statistiche con Excel. Pearson, Education.
- D. GIULIANI, M. M. DICKSON (2015), Analisi statistica con Excel. Maggioli Editore.
- D. M. LEVINE, D. F. STEPHAN, K. A. SZABAT (2014), Statistics for Managers Using Microsoft Excel, Seventh Edition, Global Edition. Pearson.
- M. R. MIDDLETON (2004), Analisi statistica con Excel. Apogeo.
- D. PICCOLO (1998), Statistica, Seconda edizione 2000. Il Mulino, Bologna.
- D. PICCOLO (2010), Statistica per le decisioni, Nuova edizione. Il Mulino, Bologna.

Modalità d'esame

L’esame può essere sostenuto mediante prova scritta generale o (due) prove scritte parziali. Per sostenere la prova scritta generale o le prove parziali lo studente dovrà presentarsi munito di tessera universitaria o di libretto universitario e di un documento di riconoscimento. Si potrà utilizzare solamente la calcolatrice; non sarà consentito l’uso di alcun materiale (libri, appunti, etc.).

PROVE PARZIALI

Entrambe le prove parziali prevedono esercizi e domande di teoria. La prima prova parziale verte sulla Statistica Descrittiva (cf. programma del corso); la seconda prova parziale verte principalmente sulla restante parte del programma. Ogni prova parziale si considera superata solo se il punteggio conseguito è maggiore o uguale a 15/30. Se entrambe le prove scritte parziali sono superate, il punteggio finale è dato dalla media ponderata arrotondata dei due voti. L’esame si ritiene superato se tale media risulta maggiore o uguale a 18/30.

PROVA SCRITTA GENERALE

La prova scritta generale prevede esercizi e domande di teoria. L’esame si considera superato se il voto conseguito è maggiore o uguale a 18/30. Gli studenti che sostengono la prova generale apprendono il voto tramite i canali istituzionali.

Opinione studenti frequentanti - 2015/2016