Elementi di statistica descrittiva con particolare attenzione alla raccolta e sintesi dei dati. Elementi di base del calcolo delle probabilità e variabili casuali. Elementi di base della stima puntuale e per intervallo. Elementi di base della teoria dei test di ipotesi.
Contenuto del corso - Cognomi D-L
Elementi di statistica descrittiva con particolare attenzione alla raccolta e sintesi dei dati. Elementi di base del calcolo delle probabilità e variabili casuali. Elementi di base della stima puntuale e per intervallo. Elementi di base della teoria dei test di ipotesi.
Contenuto del corso - Cognomi M-P
Elementi di statistica descrittiva con particolare attenzione alla raccolta e sintesi dei dati. Elementi di base del calcolo delle probabilità e variabili casuali. Elementi di base della stima puntuale e per intervallo. Elementi di base della teoria dei test di ipotesi.
Contenuto del corso - Cognomi Q-Z
Elementi di statistica descrittiva con particolare attenzione alla raccolta e sintesi dei dati. Elementi di base del calcolo delle probabilità e variabili casuali. Elementi di base della stima puntuale e per intervallo. Elementi di base della teoria dei test di ipotesi.
P. Newbold, W.L. Carlson, B. Thorne. Statistica. 2007, Pearson / Prentice Hall.
Obiettivi Formativi - Cognomi A-C
Possedere una base teorico concettuale piuttosto ampia, anche se matematicamente poco formalizzata, e una sufficiente dimestichezza con le tecniche fondamentali di rilevazione e di elaborazione dei dati. Capacità acquisite al termine del corso: elementi di base della statistica
quale insieme di teorie, metodi e tecniche di analisi quantitativa finalizzate alla risoluzione dei problemi decisionali presenti in ambito economico e aziendale.
Obiettivi Formativi - Cognomi D-L
Possedere una base teorico concettuale piuttosto ampia, anche se matematicamente poco formalizzata, e una sufficiente dimestichezza con le tecniche fondamentali di rilevazione e di elaborazione dei dati. Capacità acquisite al termine del corso: elementi di base della statistica
quale insieme di teorie, metodi e tecniche di analisi quantitativa finalizzate alla risoluzione dei problemi decisionali presenti in ambito economico e aziendale.
Obiettivi Formativi - Cognomi M-P
Possedere una base teorico concettuale piuttosto ampia, anche se matematicamente poco formalizzata, e una sufficiente dimestichezza con le tecniche fondamentali di rilevazione e di elaborazione dei dati. Capacità acquisite al termine del corso: elementi di base della statistica
quale insieme di teorie, metodi e tecniche di analisi quantitativa finalizzate alla risoluzione dei problemi decisionali presenti in ambito economico e aziendale.
Obiettivi Formativi - Cognomi Q-Z
Possedere una base teorico concettuale piuttosto ampia, anche se matematicamente poco formalizzata, e una sufficiente dimestichezza con le tecniche fondamentali di rilevazione e di elaborazione dei dati. Capacità acquisite al termine del corso: elementi di base della statistica
quale insieme di teorie, metodi e tecniche di analisi quantitativa finalizzate alla risoluzione dei problemi decisionali presenti in ambito economico e aziendale.
Prerequisiti - Cognomi A-C
nessuno
Prerequisiti - Cognomi D-L
nessuno
Prerequisiti - Cognomi M-P
nessuno.
Prerequisiti - Cognomi Q-Z
nessuno.
Metodi Didattici - Cognomi A-C
lezioni di didattica frontale
Metodi Didattici - Cognomi D-L
lezioni di didattica frontale
Metodi Didattici - Cognomi M-P
Lezioni di didattica frontale.
Metodi Didattici - Cognomi Q-Z
Lezioni di didattica frontale.
Altre Informazioni - Cognomi A-C
pagina web del corso
Altre Informazioni - Cognomi D-L
pagina web del corso
Altre Informazioni - Cognomi M-P
piattaforma e-learning di ateneo Moodle
Altre Informazioni - Cognomi Q-Z
piattaforma e-learning di ateneo Moodle
Modalità di verifica apprendimento - Cognomi A-C
Prova scritta. Il superamento del test consente l'ammissione all'orale.
Modalità di verifica apprendimento - Cognomi D-L
Prova scritta. Il superamento del test consente l'ammissione all'orale.
Modalità di verifica apprendimento - Cognomi M-P
Prova scritta ed orale. Il superamento della prova scritta consente l'ammissione all'orale.
Modalità di verifica apprendimento - Cognomi Q-Z
Prova scritta ed orale. Il superamento della prova scritta consente l'ammissione all'orale.
Programma del corso - Cognomi A-C
Definizione di Statistica, fenomeni collettivi e loro studio, processo decisionale in condizioni di incertezza, campionamento, statistica descrittiva e inferenziale, alcune definizioni (popolazione, unità statistiche, campione, variabili,modalità).
Grafici e tabelle: classificazione delle variabili, tabelle di frequenza, frequenze assolute e relative, percentuali, grafici per variabili qualitative, grafici per serie storiche, frequenze cumulate, grafici per variali quantitative, tabelle a doppia entrata, grafici per la descrizione della relazione tra variabili.
Misure di tendenza centrale (indici di posizione). La media aritmetica. Mediana. Moda. Media geometrica. Variabilità: range, scarto interquartile, quartili, quantili, box-plot,varianza, deviazione standard, coefficiente di variazione. Misura della relazione tra variabili: covarianza e correlazione. Relazioni lineari: regressione dei minimi quadrati.
Probabilità. Esperimento aleatorio, risultati eventi. La probabilità e i suoi assiomi, regole della probabilità. Probabilità bivariate, teorema di Bayes.
Distribuzioni di probabilità e variabili aleatorie discrete. Proprietà delle v.a. discrete. Distribuzione binomiale. Distribuzione ipergeometrica. Distribuzione congiunta di due v.a. discrete.
Variabili aleatorie continue. Valori attesi di variabili aleatorie continue. Distribuzione uniforme. Distribuzione normale. Approssimazione della distribuzione binomiale con la distribuzione normale. Distribuzione congiunta di due variabili aleatorie continue.
Campionamento da una popolazione. Distribuzione della media campionaria.Distribuzione della proporzione campionaria.
Proprietà degli stimatori puntuali.
Intervalli di confidenza per la media: varianza nota, varianza incognita.
Intervalli di confidenza per la proporzione (grandi campioni).
Determinazione dell'ampiezza campionaria.
Verifica di ipotesi su una singola popolazione.
Programma del corso - Cognomi D-L
Definizione di Statistica, fenomeni collettivi e loro studio, processo decisionale in condizioni di incertezza, campionamento, statistica descrittiva e inferenziale, alcune definizioni (popolazione, unità statistiche, campione, variabili,modalità).
Grafici e tabelle: classificazione delle variabili, tabelle di frequenza, frequenze assolute e relative, percentuali, grafici per variabili qualitative, grafici per serie storiche, frequenze cumulate, grafici per variali quantitative, tabelle a doppia entrata, grafici per la descrizione della relazione tra variabili.
Misure di tendenza centrale (indici di posizione). La media aritmetica. Mediana. Moda. Media geometrica. Variabilità: range, scarto interquartile, quartili, quantili, box-plot,varianza, deviazione standard, coefficiente di variazione. Misura della relazione tra variabili: covarianza e correlazione. Relazioni lineari: regressione dei minimi quadrati.
Probabilità. Esperimento aleatorio, risultati eventi. La probabilità e i suoi assiomi, regole della probabilità. Probabilità bivariate, teorema di Bayes.
Distribuzioni di probabilità e variabili aleatorie discrete. Proprietà delle v.a. discrete. Distribuzione binomiale. Distribuzione ipergeometrica. Distribuzione congiunta di due v.a. discrete.
Variabili aleatorie continue. Valori attesi di variabili aleatorie continue. Distribuzione uniforme. Distribuzione normale. Approssimazione della distribuzione binomiale con la distribuzione normale. Distribuzione congiunta di due variabili aleatorie continue.
Campionamento da una popolazione. Distribuzione della media campionaria.Distribuzione della proporzione campionaria.
Proprietà degli stimatori puntuali.
Intervalli di confidenza per la media: varianza nota, varianza incognita.
Intervalli di confidenza per la proporzione (grandi campioni).
Determinazione dell'ampiezza campionaria.
Verifica di ipotesi su una singola popolazione.
Programma del corso - Cognomi M-P
Definizione di Statistica, fenomeni collettivi e loro studio, processo decisionale in condizioni di incertezza, campionamento, statistica descrittiva e inferenziale, alcune definizioni (popolazione, unità statistiche, campione, variabili,modalità).
Grafici e tabelle: classificazione delle variabili, tabelle di frequenza, frequenze assolute e relative, percentuali, grafici per variabili qualitative, grafici per serie storiche, frequenze cumulate, grafici per variali quantitative, tabelle a doppia entrata, grafici per la descrizione della relazione tra variabili.
Misure di tendenza centrale (indici di posizione). La media aritmetica. Mediana. Moda. Media geometrica. Variabilità: range, scarto interquartile, quartili, quantili, box-plot,varianza, deviazione standard, coefficiente di variazione. Misura della relazione tra variabili: covarianza e correlazione. Relazioni lineari: regressione dei minimi quadrati.
Probabilità. Esperimento aleatorio, risultati eventi. La probabilità e i suoi assiomi, regole della probabilità. Probabilità bivariate, teorema di Bayes.
Distribuzioni di probabilità e variabili aleatorie discrete. Proprietà delle v.a. discrete. Distribuzione binomiale. Distribuzione ipergeometrica. Distribuzione congiunta di due v.a. discrete.
Variabili aleatorie continue. Valori attesi di variabili aleatorie continue. Distribuzione uniforme. Distribuzione normale. Approssimazione della distribuzione binomiale con la distribuzione normale. Distribuzione congiunta di due variabili aleatorie continue.
Campionamento da una popolazione. Distribuzione della media campionaria.Distribuzione della proporzione campionaria.
Proprietà degli stimatori puntuali.
Intervalli di confidenza per la media: varianza nota, varianza incognita.
Intervalli di confidenza per la proporzione (grandi campioni).
Determinazione dell'ampiezza campionaria.
Verifica di ipotesi su una singola popolazione.
Programma del corso - Cognomi Q-Z
Definizione di Statistica, fenomeni collettivi e loro studio, processo decisionale in condizioni di incertezza, campionamento, statistica descrittiva e inferenziale, alcune definizioni (popolazione, unità statistiche, campione, variabili,modalità).
Grafici e tabelle: classificazione delle variabili, tabelle di frequenza, frequenze assolute e relative, percentuali, grafici per variabili qualitative, grafici per serie storiche, frequenze cumulate, grafici per variali quantitative, tabelle a doppia entrata, grafici per la descrizione della relazione tra variabili.
Misure di tendenza centrale (indici di posizione). La media aritmetica. Mediana. Moda. Media geometrica. Variabilità: range, scarto interquartile, quartili, quantili, box-plot,varianza, deviazione standard, coefficiente di variazione. Misura della relazione tra variabili: covarianza e correlazione. Relazioni lineari: regressione dei minimi quadrati.
Probabilità. Esperimento aleatorio, risultati eventi. La probabilità e i suoi assiomi, regole della probabilità. Probabilità bivariate, teorema di Bayes.
Distribuzioni di probabilità e variabili aleatorie discrete. Proprietà delle v.a. discrete. Distribuzione binomiale. Distribuzione ipergeometrica. Distribuzione congiunta di due v.a. discrete.
Variabili aleatorie continue. Valori attesi di variabili aleatorie continue. Distribuzione uniforme. Distribuzione normale. Approssimazione della distribuzione binomiale con la distribuzione normale. Distribuzione congiunta di due variabili aleatorie continue.
Campionamento da una popolazione. Distribuzione della media campionaria.Distribuzione della proporzione campionaria.
Proprietà degli stimatori puntuali.
Intervalli di confidenza per la media: varianza nota, varianza incognita.
Intervalli di confidenza per la proporzione (grandi campioni).
Determinazione dell'ampiezza campionaria.
Verifica di ipotesi su una singola popolazione.