Statistica

  • Corso di Laurea: Corso di Laurea in Economia Aziendale
  • Anno: 2
  • Crediti: 9
  • Docenti: - Scrucca Luca
  • Consulta il materiale didattico

  • Programma:
    STATISTICA - Prof. Luca Scrucca - aa. 2017/2018


    Obiettivi

    Il corso si prefigge lo scopo di fornire allo studente le nozioni di base della statistica descrittiva e inferenziale. Al termine del corso lo studente sarà in grado di leggere ed interpretare le informazioni statistiche prodotte da istituzioni pubbliche e private, nonché di effettuare l'analisi di dati inerenti fenomeni economici e sociali.


    Programma

    Parte I Analisi descrittiva dei dati
    Statistica descrittiva: nozioni introduttive. Caratteri e modalità, unità statistiche e collettivo. Classificazione dei caratteri statistici. Modalità di raccolta dei dati (cenni). Distribuzioni unitarie e di frequenza. Rappresentazioni grafiche di distribuzioni statistiche. Le medie: definizione e proprietà formali. Media aritmetica, geometrica e quadratica. Mediana, moda, percentili. Variabilità: definizione e concetti introduttivi. Indici di variabilità: varianza, deviazione standard, coefficiente di variazione, campo di variazione, differenza interquartile. Concentrazione. Omogeneità ed eterogeneità. Indici di asimmetria. Standardizzazione dei dati.
    Rapporti statistici e numeri indici. Numeri indici semplici e complessi (Laspeyres e Paasche). Cambiamento di base dei numeri indici. Indici Istat dei prezzi.
    Associazione tra due caratteri: concetti introduttivi. Distribuzioni doppie di frequenze: indici di indipendenza. Il coefficiente di correlazione lineare.

    Parte II Probabilità e Inferenza
    Elementi di calcolo delle probabilità. Variabili casuali e distribuzioni di probabilità. Valore atteso e varianza. Modelli probabilistici nel discreto: uniforme, Bernoulli, binomiale. Modelli probabilistici nel continuo: uniforme, normale, t di Student, Chi-quadrato. Distribuzione di somme di variabili casuali. Teorema del limite centrale.
    Inferenza statistica: nozioni introduttive. Concetto di campione, statistiche campionarie e distribuzioni campionarie. Stima puntuale e proprietà degli stimatori. Stima per intervallo: concetti introduttivi. Intervalli di confidenza per la media (sigma noto e non noto) e la frequenza relativa (grandi campioni). Verifica delle ipotesi: concetti introduttivi. Verifica di ipotesi per la media (sigma noto e non noto) e la frequenza relativa (grandi campioni). Test di indipendenza.
    Modelli statistici: il modello di regressione lineare semplice. Stima dei coefficienti di regressione tramite il metodo dei minimi quadrati. Decomposizione della varianza totale e il coefficiente di determinazione. Normalità degli errori e inferenza sui parametri del modello di regressione. Analisi dei residui e valori anomali. Inferenza per la risposta media e per la previsione.


    Testi di riferimento

    Borra S. e Di Ciaccio A. (2014) Statistica: Metodologie per le Scienze Economiche e Sociali. McGraw-Hill, 3a ed.


    Sito web del corso

    Il sito web è ospitato sulla piattaforma d'Ateneo UniStudium all'indirizzo: https://www.unistudium.unipg.it/unistudium/course/view.php?id=12137
    Le slides delle lezioni, le esercitazioni con soluzione e altro materiale didattico saranno resi disponibili su questo sito.

  • Collaboratori

  • Note
    La frequenza attiva delle lezioni e lo svolgimento delle esercitazioni che verranno proposte settimanalmente è fortemente consigliata.