Statistica (2016/2017)



Codice insegnamento
4S00121
Crediti
9
Coordinatore
Marco Minozzo
Settore disciplinare
SECS-S/01 - STATISTICA
Lingua di erogazione
Italiano
L'insegnamento è organizzato come segue:
Attività Crediti Periodo Docenti Orario
lezione 7 primo semestre triennali Marco Minozzo
esercitazione 2 primo semestre triennali Mauro Mussini

Orario lezioni

primo semestre triennali
Attività Giorno Ora Tipo Luogo Note
lezione lunedì 10.10 - 11.40 lezione Aula A  
lezione martedì 10.10 - 11.40 lezione Aula A  
lezione giovedì 14.00 - 15.30 lezione Aula A  
lezione venerdì 8.30 - 10.00 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 sulla 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 e retrocumulate; funzione di ripartizione a gradini per distribuzioni di frequenza; funzione di ripartizione continua per dati in classi.
Sommatorie semplici e doppie e produttorie: proprietà.
Gli indici di localizzazione; la media aritmetica; la media armonica; la media geometrica; la media quadratica; la media cubica; la media potenziata di quarto ordine e le altre medie potenziate; le medie lasche; la mediana; la mediana come centro di grado 1; quartili, decili, percentili e quantili; la moda.
I numeri indici a base fissa e a base mobile; le variazioni relative e la variazione media relativa; gli indici di Laspeyres e di Paasche.
La variabilità e gli indici di variabilità; il campo di variazione; la differenza interquartile; gli scostamenti semplici medi; lo scarto quadratico medio e la varianza; la varianza di una trasformazione lineare e del miscuglio; la standardizzazione; differenza media; gli indici relativi di variabilità: il coefficiente di variazione.
I momenti dall’origine e i momenti centrali; l’asimmetria e gli indici di asimmetria; la curtosi e le misure di curtosi.
Distribuzioni doppie o multiple, unitarie e di frequenza; media aritmetica della somma di più variabili; media aritmetica del prodotto di due variabili; covarianza; varianza della somma di più variabili; distribuzioni condizionate; indipendenza; indice di dipendenza chi-quadrato; indice di connessione C; paradosso di Simpson (cenni).
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; diagrammi ad albero; eventi aleatori e operazioni tra eventi; elementi di calcolo combinatorio.
Spazi di probabilità; definizione assiomatica della probabilità; diverse 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, Poisson, geometrica.
Particolari distribuzioni continue: rettangolare, normale, esponenziale negativa.
Variabili aleatorie doppie discrete; distribuzione di probabilità congiunta; distribuzioni di probabilità marginali e condizionate; indipendenza tra variabili aleatorie; covarianza; coefficiente di correlazione di Bravais.
Variabili aleatorie multiple (cenni).
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 ad una coda ed 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.
- P. KLIBANOFF, A. SANDRONI, B. MODELLE, B. SARANITI (2010), Statistica per manager, Prima edizione, Egea.
- 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.


Guida allo studio

Durante lo svolgimento del corso sarà indicato, per ogni specifico argomento, quali parti studiare del libro di testo e quali altri testi consultare.
Gli studenti non frequentanti possono rivolgersi al docente per avere le indicazioni necessarie.
Una guida definitiva allo studio del libro di testo sarà distribuita a fine corso.
Si consiglia di seguire le lezioni e le esercitazioni e di prendere regolarmente gli appunti.


Conoscenze preliminari

Per seguire con profitto il corso non sono richieste particolari conoscenze preliminari di matematica.
Si assumono per date le nozioni acquisite con gli insegnamenti di base, in particolare le nozioni di limite, derivata e integrale.


Esercitazioni

Fanno parte integrante del corso una serie di esercitazioni.
Alcune delle esercitazioni, da svolgere a casa individualmente, saranno successivamente corrette in aula.
Tutte le esercitazioni sono indispensabili per una adeguata comprensione degli argomenti del corso.

Modalità d'esame

La prova di esame consiste di una prova scritta (di circa 2 ore e 30 minuti) composta da una selezione di esercizi e da una serie di domande a risposta chiusa.
Per la prova scritta si potrà usare solamente una calcolatrice e non sarà consentito utilizzare nessun altro materiale (libri, appunti, ecc.).
Saranno ammessi alla prova orale (facoltativa) soltanto gli studenti che avranno riportato un voto maggiore od uguale a 15/30 sia negli esercizi che nelle domande a risposta chiusa.
Per sostenere le prove lo studente deve presentarsi munito di tessera universitaria, ovvero di libretto universitario, o di idoneo documento di riconoscimento.
Gli studenti che lo vorranno potranno sottoporsi, verso l'inizio del mese di novembre 2016, ad una prova intermedia sulla prima parte del programma relativa alla statistica descrittiva.
Questa prova intermedia (della durata di circa 1 ora) consisterà in una serie di domande a risposta chiusa.
Dell'esito positivo di tale prova se ne terrà conto in sede di esame e solo per i due appelli della sessione invernale.
Il superamento della prova intermedia potrà comportare un innalzamento del voto conseguito in sede di esame fino ad un massimo di tre punti.

Testi di riferimento
Attività Autore Titolo Casa editrice Anno ISBN Note
lezione D. Giuliani, M. M. Dickson Analisi statistica con Excel Maggioli Editore 2015 8838789908
lezione M. R. Middleton Analisi statistica con Excel Apogeo, Milano 2004
lezione F. P. Borazzo, P. Perchinunno Analisi statistiche con Excel Pearson, Education 2007
lezione S. Bernstein, R. Bernstein Calcolo delle Probabilita', Collana Schaum's, numero 110. McGraw-Hill, Milano 2003
lezione A. Azzalini Inferenza Statistica: Una presentazione basata sul concetto di verosimiglianza (Edizione 2) Springer Verlag Italia 2001 9788847001305 Laurea in Matematica Applicata
lezione E. Battistini Probabilità e statistica: un approccio interattivo con Excel McGraw-Hill, Milano 2004
lezione D. Piccolo Statistica Il Mulino 2000 8815075968
lezione S. Bernstein, R. Bernstein Statistica descrittiva, Collana Schaum's, numero 109 McGraw-Hill, Milano 2003
lezione S. Bernstein, R. Bernstein Statistica inferenziale, Collana Schaum's, numero 111. McGraw-Hill, Milano 2003
lezione D. Piccolo Statistica per le decisioni Il Mulino 2004 8815097708
lezione P. Klibanoff, A. Sandroni, B. Moselle, B. Saraniti Statistica per manager (Edizione 1) Egea 2010 9788823821347
lezione G. Cicchitelli Statistica: principi e metodi (Edizione 2) Pearson Italia, Milano 2012 Libro di testo
lezione D. M. Levine, D. F. Stephan, K. A. Szabat Statistics for Managers Using Microsoft Excel, Global Edition (Edizione 7) Pearson 2014 0133061817
Materiale didattico
Titolo Formato (Lingua, Dimensione, Data pubblicazione)
01) Informazioni sul corso  pdfpdf (it, 391 KB, 27/09/16)
02) Commissioni di esame A.A. 2016-2017  pdfpdf (it, 258 KB, 27/09/16)

Opinione studenti frequentanti - 2016/2017


Statistiche per i requisiti di trasparenza (Attuazione Art. 2 del D.M. 31/10/2007, n. 544)

I dati relativi all'AA 2016/2017 non sono ancora disponibili