STATISTICA II

Attività formativa monodisciplinare
Codice dell'attività formativa: 
87036

Scheda dell'insegnamento

Per studenti immatricolati al 1° anno a.a.: 
2018/2019
Insegnamento (nome in italiano): 
STATISTICA II
Insegnamento (nome in inglese): 
STATISTICS - II
Tipo di attività formativa: 
Attività formativa Caratterizzante
Tipo di insegnamento: 
Obbligatoria
Settore disciplinare: 
STATISTICA (SECS-S/01)
Anno di corso: 
2
Anno accademico di offerta: 
2019/2020
Crediti: 
6
Responsabile della didattica: 

Altre informazioni sull'insegnamento

Modalità di erogazione: 
Didattica Convenzionale
Lingua: 
Italiano
Ciclo: 
Primo Semestre
Obbligo di frequenza: 
No
Ore di attività frontale: 
48
Ambito: 
Statistico-matematico
Materiali didattici: 
Prerequisiti

Statistica 1

Obiettivi formativi

Al termine del modulo, lo studente ha le conoscenze di base della terminologia e dei principali strumenti per fare inferenza statistica, con riferimento ai classici paradigmi della stima puntuale, stima intervallare e del test di ipotesi parametriche e non-parametriche.

Contenuti dell'insegnamento

Distribuzioni. Dominanze stocastiche. Variabili casuali. Trasformazioni di variabili casuali. Successioni di variabili casuali e convergenze stocastiche. Normale multipla. Combinazioni lineari di normali. Campionamento casuale semplice. Elementi di inferenza: 1) stima parametrica puntuale, metodi di stima, stima efficiente 2) stima intervallare; 3) test di ipotesi parametriche e non-parametriche.

Testi di riferimento

- Weiss, 2008, CALCOLO DELLE PROBABILITA', Pearson.
- Ross, 2014, Introduzione alla Statistica, Maggioli Editore.
- A.M.MOOD, F.A.GRAYBILL, D.C.BOES, Introduzione alla Statistica, Mc Graw-Hill, 2003
- Appunti del corso: disponibili su piattaforma elearning (vd https://www.unibg.it/didattica/elearning-unibg-supporto-line-alla-didatt...)

Metodi didattici

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

Modalità verifica profitto e valutazione

La verifica dell'apprendimento avviene attraverso una prova scritta finale di 2 ore circa. La prova scritta consiste in una serie di problemi (solitamente 5 o 6, suddivisi a loro volta in sotto-problemi) a risposta aperta, volti a valutare la padronanza degli strumenti di elaborazione probabilistica e inferenziali di base. La valutazione della prova scritta è in trentesimi.

Altre informazioni

Nonostante gli Appunti del corso costituiscano un resoconto abbastanza fedele ed esauriente di quanto effettivamente svolto a lezione, la frequenza è raccomandabile. Materiale didattico con informazioni dettagliate su quanto svolto a lezione saranno disponibili su piattaforma elearning: https://www.unibg.it/didattica/elearning-unibg-supporto-line-alla-didatt....

Prerequisites

Statistics 1

Educational goals

The course aims to provide students with a critical understanding of the basic concepts of the Inferential Statistics: point estimation; confidence intervals; parametric and non parametric tests of hypotheses.

Course content

Distributions; random variables; stochastic dominance; successions of random variables, stochastic convergences; multivariate normal. Transformations of random variables. Statistics. Theory of point estimation. Methods of estimation. Optimal estimation. Interval estimation. Testing statistical hypotheses. Non-parametric tests.

Textbooks and reading lists

- Weiss, 2008, CALCOLO DELLE PROBABILITA', Pearson.
- Ross, 2014, Introduzione alla Statistica, Maggioli Editore.
- A.M.MOOD, F.A.GRAYBILL, D.C.BOES, Introduzione alla Statistica, Mc Graw-Hill, 2003

Teaching methods

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

Assessment and Evaluation

The exam is in written form. It consists in several exercises (usually 5-6). Students have about 2 hours to complete it. The student must identify proper techniques to be used, among those learned in the course.

Further information

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....