Bachelor's degree in International Business Studies (category 17) (Vicenza)

Course Not running, not visible

Statistics

Course code
4S00121
Name of lecturers
Roberto Prisco, Marco Minozzo
Coordinator
Roberto Prisco
Number of ECTS credits allocated
6
Academic sector
SECS-S/01 - STATISTICS
Language of instruction
Italian
Site
VICENZA
Period
not yet allocated

Learning outcomes

L'elaborazione dei dati ha lo scopo di evidenziare l'informazione che vi è contenuta; questa evidenziazione è utile per la conoscenza del fenomeno di alcuni aspetti del quale i dati costituiscono delle misurazioni e per le azioni che seguono dalla conoscenza. La statistica si caratterizza per il metodo matematico con cui esamina e valuta le diverse tecniche per la trattazione dei dati sia espressi da strutture di numeri sia da strutture di attributi.

Syllabus

Modulo I
a)Introduzione
Concetti introduttivi:
Funzione della Statistica e sue parti. Richiami del calcolo combinatorio
b)Statistica Descrittiva
Gli indici di localizzazione: medie di posizione e medie algebriche; la moda, la mediana; le altre medie di posizione quartili, decili, percentili o quantili; le medie potenziate, la media aritmetica, la media armonica, la media geometrica, la media quadratica, e le altre medie potenziate.
Gli indici di variabilità: la variabilità; gli intervalli di variazione; il campo di variazione; la differenza interquartile; gli scarti da un valore medio; gli scostamenti semplici medi; lo scarto quadratico medio; la varianza; la concentrazione.
c)La Probabilità
Teoria delle probabilità: la probabilità; le definizioni di probabilità; la definizione classica; la definizione frequentista; la definizione soggettiva; la assiomatizzazione della probabilità.
Teoria matematica delle probabilità:Primi teoremi, definizione di probabilità condizionata, teoremi delle probabilità totali e composte.
Le variabili casuali: la definizione di variabile casuale; le variabili casuali discrete; le variabili casuali continue; i momenti delle variabili casuali.
Variabili casuali discrete: la variabile binomiale, ipergeometrica, di Poisson, uniforme.
Variabili casuali continue: la variabile normale; i parametri della variabile normale; la trasformazione lineare di una variabile normale; la somma di variabili normali indipendenti; la variabile normale standardizzata; le tavole della normale standardizzata; limiti tipici della variabile normale; la variabile esponenziale negativa; la variabile chi-quadrato.
Le distribuzioni limite: la convergenza della variabile binomiale; la convergenza della variabile ipergeometrica; la convergenza della variabile di Poisson.

Modulo II
d)Teoria dei Campioni
La formazione del campione: il campionamento; vantaggi e costi del campione; vari tipi di campioni; i campioni probabilistici; le tavole dei numeri aleatori.
Riassunti campionari: distribuzioni campionarie; media campionaria; frequenza relativa campionaria; varianza campionaria; parametri delle distribuzioni campionarie; forma probabilistica delle distribuzioni campionarie.
e)Teoria dell'Inferenza statistica
Inferenza campionaria: stima; stima puntuale; stima per intervallo; test di ipotesi; test a due code; test ad una coda. Inferenza (relativamente ad una sola popolazione) sulla media, sulla frequenza relativa, sulla varianza.
f)Relazioni tra Grandezze
Relazioni tra due variabili: il modello di regressione; il modello di correlazione dai punti di vista descrittivo, probabilistico, campionario ed inferenziale.

Testi di riferimento
- D.M. LEVINE, Statistica, Apogeo, 2002.
- G. ROSSI, Statistica descrittiva per psicologi, Carocci 2002.
Dispense sulla probabilità e sulla concentrazione.
Dispense di esercizi.
Lucidi delle lezioni reperibili all’indirizzo http://leonardo.univr.it/prisco

Assessment methods and criteria

scritto-orale



© 2002 - 2020  Verona University
Via dell'Artigliere 8, 37129 Verona  |  P. I.V.A. 01541040232  |  C. FISCALE 93009870234