L’insegnamento fornisce agli studenti le conoscenze di base per leggere le statistiche economiche e interpretare le caratteristiche dei sistemi economici e delle loro tendenze. Al termine del corso lo studente sarà in grado di utilizzare le tecniche di rilevazione, di organizzazione e di analisi dei dati statistici apprese nel corso, nonché i concetti basilari del calcolo della probabilità e dell’inferenza statistica per l’analisi di dati derivanti da indagini campionarie.
Curriculum
scheda docente materiale didattico
Concetti introduttivi: Caratteri statistici e scale di misura. Distribuzioni semplici. Rappresentazioni tabellari e grafiche. Funzione di ripartizione empirica.
Indici di dimensione: Moda. Mediana. Quantili. Medie.
Indici di Variabilità: Scostamenti medi. Varianza. Coefficiente di variazione. Differenza interquartile.
Cenni su concentrazione
Asimmetria di una distribuzione
Cenni su serie temporali e numeri indice
Distribuzioni statistiche doppie, marginali e condizionate. I momenti delle distribuzioni doppie, l'associazione e l'indipendenza.
Calcolo delle probabilità:
Definizione assiomatica di probabilità. Probabilità condizionata. Indipendenza. Teorema di Bayes. Variabili aleatorie undimensionali discrete. Funzione di probabilità, di densità, di ripartizione. Momenti di variabili aleatorie. Principali distribuzioni di probabilità discrete: binomiale, Poisson, uniforme.
Principali distribuzioni di probabilità continue: uniforme, normale, esponenziale. Cenni alle distribuzioni di Student e Fisher
Variabili aleatorie multiple: funzioni di probabilità marginali e condizionate, indipendenza e correlazione.
Proprietà delle distribuzioni di probabilità: combinazioni lineari di variabili aleatorie, convergenza, legge dei grandi numeri, teorema del limite centrale e disuguaglianza di Chebyshev.
Inferenza Statistica:
Cenni su popolazione e campione: popolazioni finite e infinite; campione casuale da popolazioni finite e infinite; distribuzione di probabilità del campione casuale.
Statistiche campionarie e loro distribuzioni: distribuzione campionaria della media; distribuzione campionaria della varianza.
Stima dei parametri: proprietà degli stimatori; intervallo di confidenza per i principali parametri della popolazione
Verifica di ipotesi: elementi di teoria dei test: errori di prima e di seconda specie; verifica di ipotesi per i principali parametri della popolazione
Cenni su regressione: Regressione lineare semplice stima e verifica d'ipotesi sui parametri della retta di regressione.
-Borra, S., & Di Ciaccio, A. (2021). Statistica. Metodologie per le scienze economiche e sociali. McGraw-Hill Education.
-P. Newbold, W. Carlson, B. Thorne, Statistica, Pearson Education
Programma
Statistica descrittiva:Concetti introduttivi: Caratteri statistici e scale di misura. Distribuzioni semplici. Rappresentazioni tabellari e grafiche. Funzione di ripartizione empirica.
Indici di dimensione: Moda. Mediana. Quantili. Medie.
Indici di Variabilità: Scostamenti medi. Varianza. Coefficiente di variazione. Differenza interquartile.
Cenni su concentrazione
Asimmetria di una distribuzione
Cenni su serie temporali e numeri indice
Distribuzioni statistiche doppie, marginali e condizionate. I momenti delle distribuzioni doppie, l'associazione e l'indipendenza.
Calcolo delle probabilità:
Definizione assiomatica di probabilità. Probabilità condizionata. Indipendenza. Teorema di Bayes. Variabili aleatorie undimensionali discrete. Funzione di probabilità, di densità, di ripartizione. Momenti di variabili aleatorie. Principali distribuzioni di probabilità discrete: binomiale, Poisson, uniforme.
Principali distribuzioni di probabilità continue: uniforme, normale, esponenziale. Cenni alle distribuzioni di Student e Fisher
Variabili aleatorie multiple: funzioni di probabilità marginali e condizionate, indipendenza e correlazione.
Proprietà delle distribuzioni di probabilità: combinazioni lineari di variabili aleatorie, convergenza, legge dei grandi numeri, teorema del limite centrale e disuguaglianza di Chebyshev.
Inferenza Statistica:
Cenni su popolazione e campione: popolazioni finite e infinite; campione casuale da popolazioni finite e infinite; distribuzione di probabilità del campione casuale.
Statistiche campionarie e loro distribuzioni: distribuzione campionaria della media; distribuzione campionaria della varianza.
Stima dei parametri: proprietà degli stimatori; intervallo di confidenza per i principali parametri della popolazione
Verifica di ipotesi: elementi di teoria dei test: errori di prima e di seconda specie; verifica di ipotesi per i principali parametri della popolazione
Cenni su regressione: Regressione lineare semplice stima e verifica d'ipotesi sui parametri della retta di regressione.
Prerequisiti
Non ci sono propedeuticità formali, ma si consiglia di avere studiato gli argomenti del corso di analisi matematicaTesti Adottati
Si consigliano:-Borra, S., & Di Ciaccio, A. (2021). Statistica. Metodologie per le scienze economiche e sociali. McGraw-Hill Education.
-P. Newbold, W. Carlson, B. Thorne, Statistica, Pearson Education
Modalità Valutazione
La prova è scritta ed è composta da: esercizi e/o domande a risposta multipla e/o domande teoriche. Il docente, qualora lo ritenga necessario, può richiedere una prova orale aggiuntiva. I candidati a cui venga assegnata una votazione insufficiente in una prova scritta non sono ammessi a sostenere la prova scritta nell'appello successivo della stessa sessione. Non è consentito introdurre alcun formulario e/o libro nell’aula d’esame. scheda docente materiale didattico
Concetti introduttivi: Caratteri statistici e scale di misura. Distribuzioni semplici. Rappresentazioni tabellari e grafiche. Funzione di ripartizione empirica.
Indici di dimensione: Moda. Mediana. Quantili. Medie.
Indici di Variabilità: Scostamenti medi. Varianza. Coefficiente di variazione. Differenza interquartile.
Cenni su concentrazione
Asimmetria di una distribuzione
Cenni su serie temporali e numeri indice
Distribuzioni statistiche doppie, marginali e condizionate. I momenti delle distribuzioni doppie, l'associazione e l'indipendenza.
Calcolo delle probabilità:
Definizione assiomatica di probabilità. Probabilità condizionata. Indipendenza. Teorema di Bayes. Variabili aleatorie undimensionali discrete. Funzione di probabilità, di densità, di ripartizione. Momenti di variabili aleatorie. Principali distribuzioni di probabilità discrete: binomiale, Poisson, uniforme.
Principali distribuzioni di probabilità continue: uniforme, normale, esponenziale. Cenni alle distribuzioni di Student e Fisher
Variabili aleatorie multiple: funzioni di probabilità marginali e condizionate, indipendenza e correlazione.
Proprietà delle distribuzioni di probabilità: combinazioni lineari di variabili aleatorie, convergenza, legge dei grandi numeri, teorema del limite centrale e disuguaglianza di Chebyshev.
Inferenza Statistica:
Cenni su popolazione e campione: popolazioni finite e infinite; campione casuale da popolazioni finite e infinite; distribuzione di probabilità del campione casuale.
Statistiche campionarie e loro distribuzioni: distribuzione campionaria della media; distribuzione campionaria della varianza.
Stima dei parametri: proprietà degli stimatori; intervallo di confidenza per i principali parametri della popolazione
Verifica di ipotesi: elementi di teoria dei test: errori di prima e di seconda specie; verifica di ipotesi per i principali parametri della popolazione
Cenni su regressione: Regressione lineare semplice stima e verifica d'ipotesi sui parametri della retta di regressione.
-Borra, S., & Di Ciaccio, A. (2021). Statistica. Metodologie per le scienze economiche e sociali. McGraw-Hill Education.
-P. Newbold, W. Carlson, B. Thorne, Statistica, Pearson Education
Programma
Statistica descrittiva:Concetti introduttivi: Caratteri statistici e scale di misura. Distribuzioni semplici. Rappresentazioni tabellari e grafiche. Funzione di ripartizione empirica.
Indici di dimensione: Moda. Mediana. Quantili. Medie.
Indici di Variabilità: Scostamenti medi. Varianza. Coefficiente di variazione. Differenza interquartile.
Cenni su concentrazione
Asimmetria di una distribuzione
Cenni su serie temporali e numeri indice
Distribuzioni statistiche doppie, marginali e condizionate. I momenti delle distribuzioni doppie, l'associazione e l'indipendenza.
Calcolo delle probabilità:
Definizione assiomatica di probabilità. Probabilità condizionata. Indipendenza. Teorema di Bayes. Variabili aleatorie undimensionali discrete. Funzione di probabilità, di densità, di ripartizione. Momenti di variabili aleatorie. Principali distribuzioni di probabilità discrete: binomiale, Poisson, uniforme.
Principali distribuzioni di probabilità continue: uniforme, normale, esponenziale. Cenni alle distribuzioni di Student e Fisher
Variabili aleatorie multiple: funzioni di probabilità marginali e condizionate, indipendenza e correlazione.
Proprietà delle distribuzioni di probabilità: combinazioni lineari di variabili aleatorie, convergenza, legge dei grandi numeri, teorema del limite centrale e disuguaglianza di Chebyshev.
Inferenza Statistica:
Cenni su popolazione e campione: popolazioni finite e infinite; campione casuale da popolazioni finite e infinite; distribuzione di probabilità del campione casuale.
Statistiche campionarie e loro distribuzioni: distribuzione campionaria della media; distribuzione campionaria della varianza.
Stima dei parametri: proprietà degli stimatori; intervallo di confidenza per i principali parametri della popolazione
Verifica di ipotesi: elementi di teoria dei test: errori di prima e di seconda specie; verifica di ipotesi per i principali parametri della popolazione
Cenni su regressione: Regressione lineare semplice stima e verifica d'ipotesi sui parametri della retta di regressione.
Prerequisiti
Non ci sono propedeuticità formali, ma si consiglia di avere studiato gli argomenti del corso di analisi matematicaTesti Adottati
Si consigliano:-Borra, S., & Di Ciaccio, A. (2021). Statistica. Metodologie per le scienze economiche e sociali. McGraw-Hill Education.
-P. Newbold, W. Carlson, B. Thorne, Statistica, Pearson Education
Modalità Valutazione
La prova è scritta ed è composta da: esercizi e/o domande a risposta multipla e/o domande teoriche. Il docente, qualora lo ritenga necessario, può richiedere una prova orale aggiuntiva. I candidati a cui venga assegnata una votazione insufficiente in una prova scritta non sono ammessi a sostenere la prova scritta nell'appello successivo della stessa sessione. Non è consentito introdurre alcun formulario e/o libro nell’aula d’esame.