Non ci sono prerequisiti. Si consiglia di seguire prima il corso di Elementi di Matematica.
Per un quadro sulle propedeuticità si rimanda al link:
https://www.unibg.it/sites/default/files/propedeuticita_17_18.pdf
Al termine del modulo, lo studente ha acquisito le conoscenze di base per effettuare sintesi descrittive di dati, tramite grafici e opportuni indicatori statistici, e per interpretare criticamente le principali statistiche in uso. Ha altresì acquisito la sufficiente competenza per interpretare ed elaborare calcoli di probabilità di eventi.
ANALISI DEI DATI (STATISTICA DESCRITTIVA) 1. Informazione nei dati statistici. Distribuzioni di frequenza. Rappresentazioni grafiche. 2. Medie. Criterio di Chisini. 3. Variabilità. Disuguaglianza di Chebishev. Indici di forma. 4. Curva e ordinamento di Lorenz. Misure di concentrazione. 5. Tabelle a doppia entrata. Analisi e misura dell'associazione. 6. Analisi e misura della dipendenza in media; scomposizione della varianza. 7. Covarianza. Coefficiente di correlazione. 8. Regressione dei minimi quadrati. Retta di regressione dei minimi quadrati. II. ELEMENTI DI CALCOLO DELLE PROBABILITA' 9. Probabilità: interpretazione classica, frequentista e soggettivista. Assiomatizzazione. 10. Probabilità di eventi
- Agresti Alan Franklin Christine Statistica, 2016. L'arte e la scienza d'imparare dai dati, ed. Pearson.
- N.Weiss, 2008. Calcolo delle Probabilità, ed. Pearson.
- Appunti del corso (file PDF resi disponibili su piattaforma elearning: vd https://www.unibg.it/didattica/elearning-unibg-supporto-line-alla-didatt...)
La didattica si svolgerà tramite lezioni frontali. All'interno del corso saranno organizzati per gli studenti frequentanti cicli di esercitazioni pratiche e incontri in laboratorio informatico per prendere familiarità con l’uso di software statistico.
La verifica dell'apprendimento avviene attraverso una prova scritta, con quesiti a risposta aperta, della durata di 2 ore circa. La prova scritta è strutturata in due parti: la prima parte consiste in una serie di problemi (solitamente 3 o 4, suddivisi a loro volta in sotto-problemi), volti a valutare la capacità di elaborazione statistico-descrittiva; la seconda consiste in una serie di problemi (solitamente 2 o 3, suddivisi a loro volta in sotto-problemi) sul calcolo delle probabilità. La valutazione della prova scritta è in trentesimi.
Nonostante gli Appunti del corso (disponibili su elearning) costituiscano un resoconto fedele ed esauriente di quanto effettivamente svolto a lezione, la frequenza è raccomandabile.
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The course aims to provide students with a critical understanding of the basic concepts of the Descriptive Statistics and the basics of probability (probability of events).
Students will attain a good knowledge of the topics covered during the course and will be able to consciously use the tools acquired.
DESCRIPTIVE STATISTICS 1. Information in statistical data. Distributions. Plots. 2. Mean. Chisini criterion. 3. Variability. Chebychev's inequality. Skewness. 4. Lorenz curve and concentration indices. 5. Joint distributions. Measures of association. 6. Analysis of variance (descriptive). 7. Covariance and correlation. 8. Linear Least Square Regression. II. THEORY OF PROBABILITY 9. Probability. Axiomatic Foundations. 10. Probability of events
- Agresti Alan Franklin Christine Statistica, 2016. L'arte e la scienza d'imparare dai dati, ed. Pearson.
- N.Weiss, 2008. Calcolo delle Probabilità, ed. Pearson.
The course is taught through lectures. Lessons will be include laboratory sessions, during which the student will use a statistical software package, and practice exercises
The exam is written. The written exam consists in 5-8 exercises (3-4 on descriptive statistics; 2-3 on probability theory). Students have about 2 hours to complete it.
Attending classes is strongly recommended. Non-attending students are strongly invited to contact the teachers before preparing their exam.
For students who cannot attend lessons, course materials will be available through the course web page at
https://www.unibg.it/didattica/elearning-unibg-supporto-line-alla-didatt...