STATISTICA INFERENZIALE

STATISTICA INFERENZIALE

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iten
Codice
48384
ANNO ACCADEMICO
2020/2021
CFU
11 cfu al 2° anno di 8766 STATISTICA MATEM. E TRATTAM. INFORMATICO DEI DATI (L-35) GENOVA

8 CFU al 3° anno di 8760 MATEMATICA (L-35) GENOVA

8 CFU al 1° anno di 9011 MATEMATICA (LM-40) GENOVA

SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE
SECS-S/01
LINGUA
Italiano
SEDE
GENOVA (STATISTICA MATEM. E TRATTAM. INFORMATICO DEI DATI )
periodo
2° Semestre
materiale didattico

PRESENTAZIONE

a) Introduzione all'Inferenza Statistica

b) Introduzione al Campionamento Statistico (solo per SMID)

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Fornire i principali concetti e metodologie dell’inferenza statistica per valutare in termini probabilistici gli errori commessi nell’estendere l’informazione ottenuta da un campione all'intero fenomeno. Introdurre la teoria del campionamento statistico.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Alla fine del corso lo studente:

a)

     . avrà chiari i punti chiave del passaggio da un’analisi descrittiva ad un’analisi      previsionale

     . avrà acquisito i concetti e tecniche base per calcolare e valutare la bontà di stime puntuali, di intervalli di confidenza e di test statistici d’ipotesi

     . saprà individuare la tecnica statistica opportuna per l’analisi di alcuni semplici insiemi di dati.

b) (solo per SMID)

      .  saprà riconoscere l’ambito di validità di un’indagine campionaria

      .  saprà pianificare ed analizzare una semplice indagine campionaria anche al calcolatore

      .  saprà valutare le proprietà matematiche statistiche di un campione

      .  saprà approfondire in autonomia argomenti di teoria e pratica  del campionamento

      .  saprà presentare le risultanze dell’analisi di un’indagine campionaria in un breve report

PREREQUISITI

a)

Analisi matematica: funzioni di una variabile, calcolo integrale.
Algebra: elementi di algebra vettoriale e matriciale.
Calcolo delle probabilità: probabilità elementare, variabili aleatorie discrete e continue, legge dei grandi numeri e teorema del limite centrale.

b)(solo per SMID)

Statistica Inferenziale parte a) in parallelo

Modalità didattiche

a) Lezioni ed esercitazioni in aula

b) Lezioni in aula e laboratorio informatico con l’ausilio del software R (solo per SMID)

PROGRAMMA/CONTENUTO

a)

Campionamento e stima. Popolazioni, campioni. Stimatori puntuali. Intervalli di confidenza. 
Verifica di ipotesi (ipotesi, errori di prima e seconda specie, statistiche test, regione critica). Test per parametri di v.a. con legge normale, esponenziale, ... Test per grandi campioni. Test comparativi. Cenno ai test non parametrici.
Statistiche e test per il modello lineare multiplo. Intervalli di confidenza per i parametri, i valori stimati e i residui, test di ipotesi sui singoli coefficienti e su un sottoinsieme di coefficienti. Previsione.

b)(solo per SMID)

Campionamento da popolazione finita. Stimatori della media e loro varianze nel campionamento semplice senza ripetizione e nel campionamento stratificato; casi di allocazione proporzionale e allocazione ottima.

TESTI/BIBLIOGRAFIA

a)

1. Casella G., Berger R.L. (2002), Statistical Inference, Pacific Grove, CA: Duxbury

2. Mood A.M., Graybill F.A., Boes D.C. (1991), Introduction to the Theory of Statistics, McGraw-Hill, Inc. 

3. Ross S.M. (2003), Probabilità e statistica per l’ingegneria e le scienze, Apogeo, Milano

4. Wasserman L. (2005), All of Statistics, Springer

5. Appunti dei docenti su aula web

 

b)(solo per SMID)

1. Vic Barnett Sample Survey, Principle and methods, Third Edition, John Wiley & Sons, Ltd, 2002

2. William Cochran, Sampling Techniques, John Wiley & Sons,1977

3. Sharon L.Lohr, Sampling: Design and Analysis. Second Edition, Brooks/Cole, 2010

4. Formulario ed alcuni esercizi su aula web oppure http://www.dima.unige.it/rogantin/StatI/index.htm

DOCENTI E COMMISSIONI

Ricevimento: Elda Guala Ricevimento: Su appuntamento richiesto per email all’indirizzo guala@dima.unige.it Francesca Morselli: morselli@dima.unige.it  

Ricevimento: Su appuntamento richiesto per email all’indirizzo riccomagno@dima.unige.it

Ricevimento: su appuntamento tramite e-mail

Commissione d'esame

EVA RICCOMAGNO (Presidente)

ELDA GUALA (Presidente)

EMANUELA SASSO

MARTA NAI RUSCONE

LEZIONI

Modalità didattiche

a) Lezioni ed esercitazioni in aula

b) Lezioni in aula e laboratorio informatico con l’ausilio del software R (solo per SMID)

INIZIO LEZIONI

Secondo il calendario accademico

ESAMI

Modalità d'esame

a)

L’esame consiste di una parte scritta ed una parte orale. La parte orale segue la parte scritta e su di essa potrà essere basata.

Durante l'anno si svolgono tre esercitazioni guidate (senza valutazione) e la lezione successiva ciascuna esercitazione guidata viene effettuato un compitino (un esercizio in 15 minuti senza libri né appunti).

I primi due compitini vengono valutati al massimo 3 punti ciascuno e il terzo compitino al massimo 2 punti, per un totale al massimo di 8 punti.

Per chi ha svolto tutti e tre i compitini, la prova d'esame (della durata di 2 ore, in cui è possibile tenere appunti e libri di testo) è costituita da esercizi più calcolativi  e viene valutata al massimo 23 punti, da aggiungere al punteggio totale acquisito nei tre compitini.

Chi non ha svolto i tre compitini o rifiuta il voto totale di tre compitini, oltre alla prova scritta più calcolativa, farà una prima prova più teorica, della durata di tre quarti d'ora, senza appunti nè libri di testo, con valutazione massima di 8 punti da aggiungere a quelli della prova scritta calcolativa.

 

 

 

b)(solo per SMID)

Domande scritte a risposta multipla e a risposta aperta. Una relazione scritta elaborata in gruppo e con l’ausilio di software statistico su argomenti concordati con i docenti. Discussione orale della relazione e della prova scritta.

Modalità di accertamento

a)

Nei compitini o nella prima parte della prova scritta d’esame si valuta la comprensione dei concetti.

Nella seconda parte si valuta la capacita’ dello studente di utilizzare le nozioni acquisite per affrontare semplici analisi di dati.

b)(solo per SMID)

Saranno valutati il livello di acquisizione degli obiettivi di apprendimento e la capacità di comunicare in una relazione scritta le analisi dati svolte con tecniche acquisite durante il corso.