Il corso introduce i concetti fondamentali della Statistica descrittiva e della Probabilità. Principali argomenti: Distribuzioni e grafici; Medie, Variabilità, Forma; Distribuzioni doppie, Dipendenza in media, Correlazione, Regressione lineare semplice. Probabilità. Variabili aleatorie, in particolare Binomiale, Poisson, Normale, Chi-quadrato, Esponenziale.
- G. Cicchitelli, P. D'Urso, M. Minozzo: Statistica: principi e metodi (Quarta Edizione) Pearson Italia, Milano, 2022, ISBN 9788891915382(Capitoli 1-7, 9-16).
- Materiale didattico a cura del docente, disponibile tramite Moodle.
Obiettivi Formativi
Lo studente acquisisce gli elementi fondamentali della Statistica descrittiva e della Probabilità, comprendendo la logica dei metodi e sviluppando la capacità di applicarli a dati reali. Lo studente, inoltre, conosce gli elementi essenziali della teoria della probabilità e delle variabili aleatorie ed è in grado di fare applicazioni a casi reali.
Prerequisiti
Nessuno
Metodi Didattici
lezioni in aula
Modalità di verifica apprendimento
La verifica si basa su tre elementi:
1) Esame scritto (da svolgersi su carta oppure tramite quiz Moodle), che consiste in domande di teoria e esercizi di tipo applicativo, per i quali è richiesto di individuare un metodo appropriato, effettuare i calcoli (usando una calcolatrice tascabile) e interpretare i risultati (le due parti del programma sono pesate come segue: statistica descrittiva 60%, probabilità 40%; il voto è espresso in trentesimi)
2) Esercizi svolti in maniera autonoma durante il periodo didattico (attività opzionale che può comportare fino ad un massimo di 1.7 punti da aggiungere al voto dell’esame scritto fino alla sessione di febbraio)
3) Esame orale: lo studente che supera l’esame scritto viene ammesso all’esame orale con un voto pari al voto dell’esame scritto più eventuali punti per compiti svolti in maniera autonoma durante il periodo didattico; l’esame orale riguarda gli aspetti teorici e interpretativi; al termine dell’esame orale viene attribuito il voto finale.
Programma del corso
Introduzione. Tipi di variabili. Rapporti. Distribuzioni statistiche. Rappresentazioni grafiche. Moda, mediana e medie analitiche. Variabilità. Eterogeneità. Indici di forma. Disuguaglianza di Chebicev. Distribuzioni doppie. Indici di connessione. Scomposizione della varianza e dipendenza in media. Covarianza e correlazione. Regressione lineare semplice. Introduzione alla probabilità. Introduzione alle variabili aleatorie. Principali variabili aleatorie, in particolare Binomiale, Poisson, Normale, Chi-quadrato, Esponenziale.