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 (Terza Edizione) Pearson Italia, Milano, 2017, ISBN 9788891902788 (Capitoli 1-7, 9-16).
- Materiale didattico a cura del docente, disponibile tramite Moodle.
Obiettivi Formativi
Lo studente dovrebbe acquisire 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, dovrebbe conoscere gli elementi essenziali della teoria della probabilità e delle variabili aleatorie ed essere in grado di fare applicazioni a casi reali.
Prerequisiti
Nessuno
Metodi Didattici
lezioni frontali in aula
Modalità di verifica apprendimento
La verifica si basa su tre elementi:
- Esame scritto, che consiste in esercizi prevalentemente 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)
- Compiti svolti in maniera autonoma durante il periodo didattico (attività opzionale che può comportare fino ad un massimo di 2 punti da aggiungere al voto dell’esame scritto)
- 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.