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Oggetto:
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Teoria statistica delle decisioni

Oggetto:

Statistical theory of decisions

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Anno accademico 2023/2024

Codice attività didattica
ECM0013
Docente
Cinzia Carota (Titolare del corso)
Corso di studio
Laurea in Economia e Statistica per le Organizzazioni - a Torino [0402L31]
Anno
2° anno
Periodo
Primo semestre
Tipologia
Caratterizzante
Crediti/Valenza
6
SSD attività didattica
SECS-S/01 - statistica
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Fortemente consigliata/Recommended
Tipologia esame
Scritto
Prerequisiti

Buona conoscenza teorica ed applicata degli elementi di base di statistica descrittiva e calcolo delle probabilità (v. insegnamento di Analisi dei dati e Probabilità).

Più dettagliatamente sono richieste le nozioni di:

-variabile casuale (continua e discreta)
-valore atteso
-varianza
-distribuzione uniforme
-distribuzione bernoulliana
-distribuzione binomiale
-distribuzione gaussiana
-distribuzione esponenziale
-indipendenza stocastica
-somme di variabili casuali indipendenti
-teorema centrale del limite

Bisogna inoltre saper ottimizzare una funzione di una o più variabili reali (v. programma dettagliato dell'insegnamento "Matematica per le Scienze Sociali").

Good knowledge of basic elements of Data Analysis and Probability.
Going in more details:

-Discrete and continuous random variables
-Expected value
-Variance
-Discrete and continuous Uniform distribution
-Bernoulli distribution
-Binomialdistribution
-Gaussian distribution
-Exponential distribution
-Stocastic independence
-Sum of random variables
-Central limit theorem

In addition:
Unconstrained optimization for functions of several real variables (Matematica per le Scienze Sociali).

Propedeutico a

L'insegnamento è utile a seguire con successo "Metodi Quantitativi per le Analisi Economiche" e tutti i corsi specifici dell'indirizzo statistico previsti al terzo anno di CLEST.

The course is useful for attending the course "Metodi Quantitativi per le Analisi Economiche" and all courses specific of the Statistical Programme at the third years of CLEST.
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

 

- Favorire l'acquisizione critica dei  principi che governano il ragionamento statistico induttivo;

- formare la  capacità di sviluppare analisi inferenziali in autonomia e di interpretare correttamente le analisi inferenziali di base sviluppate da altri in letteratura, in report aziendali, nei media e in generale nel mondo esterno;

- stimolare l'attitudine ad una efficace e corretta comunicazione dei risultati dei  processi inferenziali.

   

This course provides the basic elements in order to:


1. favour a deep understanding of principles underlying the inferential statistical reasoning;

2. perform basic inferential statistical analyses and interpret common inferential results presented in the literature or in standard reports externally produced;

3. stimulate a correct and effective communication of the results of the inferential statistical reasoning.

Oggetto:

Risultati dell'apprendimento attesi

 

 Lo studente alla fine dell'insegnamento avrà sviluppato le capacità di:


1. inferire sulle caratteristiche incognite di una popolazione statistica applicando i principali metodi di stima puntuale e mediante intervalli;


2. verificare ipotesi usando appropriati test statistici;


3. comparare e discutere criticamente differenti soluzioni inferenziali ad un problema assegnato.

   

Students who complete this course will have the ability to:


1. infer population characteristics from sample data applying the most relevant methods of point and interval estimation;


2. evaluate hypotheses using appropriate statistical tests;


3. compare and critically discuss different inferential solutions for a given problem.

 

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Programma

 

   Elenco dei temi trattati:

- forme elementari di campionamento da popolazioni statistiche
- costruzione di riassunti dei dati e loro distribuzioni
- introduzione alla stima puntuale: metodo di stima basato sulla massimizzazione della verosimiglianza e metodo dei momenti.
- principali proprietà degli stimatori
- metodo della quantità pivotale per la costruzione di intervalli di confidenza,
- intervalli di confidenza per i parametri di una popolazione normale,
- intervalli di confidenza asintotici,
- verifica delle ipotesi statistiche

 

Il programma è lo stesso per student* che possono partecipare a tutte o alla maggior parte delle lezioni  e per coloro che non possono.

Dettagli settimanali sullo svolgimento del programma possono essere trovati nelle pagina Moodle del corso:

https://elearning.unito.it/scuolacle/enrol/index.php?id=2533 

List of topics:

Populations and samples.
Sample mean and sample variance.
Results on sampling from the Normal distribution.
Introduction to point estimation: method of moments and method of maximum likelihood. 
Properties of point estimators.
Confidence interval: definition and pivotal-quantity method.
Confidence intervals for means and variances of Normal populations.
Large-sample confidence intervals.
Confidence intervals for proportions.
Hypothesis testing

The list of topics is the same for both those students attending the lectures and those who do not.

Details can be found here: https://elearning.unito.it/scuolacle/enrol/index.php?id=2533 

 

Oggetto:

Modalità di insegnamento

 Lezioni frontali di due ore ciascuna (Aula 7-Palazzina Einaudi) al giovedì e venerdì dalle h.14 alle h.16.

Tutte i file pdf delle lezioni saranno successivamente disponibili alla pagina Moodle dell'insegnamento (v. tasto sotto).

In caso di dubbi, scrivetemi: cinzia.carota@unito.it

 

Frontal lectures in Aula 7-Palazzina Einaudi (Thursday and Friday, h. 2.00-4.00 p.m.) 

 

All pdf files of videolectures will be then available from the Moodle page:

(see the button below).

If you have any question please write an email to cinzia.carota@unito.it

 

 

   

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Modalità di verifica dell'apprendimento

 

La verifica dell'apprendimento in presenza avviene mediante un esame scritto in cui lo studente è chiamato a risolvere  esercizi includenti anche domande teoriche circa gli strumenti necessari alla soluzione. A ciascun esercizio è associato un punteggio la cui somma ammonta a 30. In questo modo si verificano:

 

-la conoscenza estensiva del programma del corso,

 

-la  capacità di applicare strumenti opportuni per la soluzione di un dato problema, e

 

-la capacità di comunicare sinteticamente, in forma scritta,  la natura e le proprietà dello strumento adottato per la soluzione.

 

Il tempo assegnato è di un'ora.

La valutazione avviene in trentesimi.

La sufficienza è raggiunta raggiungendo almeno un punteggio di 18 trentesimi. 

 

Saranno resi disponibili esercizi di autoverifica sulla pagina Moodle dell'insegnamento.  Saranno inoltre messe a disposizione prove di esame passate al fine di calibrare il tempo e familiarizzare con la struttura degli esercizi proposti.

 

 

  

The final exam consists of a written test consisting of exercises also including theoretical questions about the statistical tools applied in the solution. This is the way we simultaneously check the student's ability to solve the problem and provide a sharp and clear description, in a written form, of the theoretical reasons underlying the proposed solution.

Time: 1 hour.

The exam score is evaluated over a range of 30 points. 

Examples of tests and further useful exercises can be found in the course material.

 

 

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Attività di supporto

 

Esercitazioni e tutorato disciplinare (si vedano le rispettive pagine Moodle).

Le esercitazioni iniziano il 2 ottobre e si svolgono tutti i lunedì, h.18-20, in aula D1 (prof. Giuseppe De Donno: https://elearning.unito.it/scuolacle/course/view.php?id=2088) e tutti i martedì, h.18-20, in aula D1 (prof. Daniele Grossi:https://elearning.unito.it/scuolacle/course/view.php?id=982).

 

Il tutorato disciplinare inizierà nel corso del mese di ottobre (prof. Daniele Grossi).

"Esercitazioni" : Monday, h.18-20, Aula D1 (prof. Giuseppe De Donno: https://elearning.unito.it/scuolacle/course/view.php?id=2088) and Tuesday, h.18-20, Aula D1 (prof. Daniele Grossi:https://elearning.unito.it/scuolacle/course/view.php?id=982) from Monday 2 October. See the corresponding Moodle pages. 

 

and "tutorato disciplinare" (see the corresponding Moodle pages after September 30th) 

Testi consigliati e bibliografia



Oggetto:
Libro
Titolo:  
Statistica: principi e metodi
Anno pubblicazione:  
2018
Editore:  
Pearson Education
Autore:  
Cicchitelli G., D'Urso P., Minuzzò M.
Capitoli:  
17-20
Obbligatorio:  
Si


Oggetto:
Altro
Titolo:  
appunti delle lezioni
Obbligatorio:  
Si
Oggetto:

 

In aggiunta a

- Appunti delle lezioni.

- Cicchitelli G., D'Urso P., Minuzzò M., Statistica: principi e metodi,  2018. Pearson Education, cap. 17-20.

si possono consultare i capitoli corrispondenti in:

-Simone Borra, Agostino di Ciaccio Statistica, Metodologie per le scienze economiche e sociali - McGraw-Hill (textbook for "Analisi dei dati e Probabilità")
-Anna Clara Monti, Introduzione alla statistica, Edizioni Scientifiche Italiane, 2003.
-Sheldon M. Ross Probabilità e Statistica per l’Ingegneria e le scienze McGraw-Hill, Milano, ultima edizione
-Douglas C. Montgomery, George C. Runger, Norma F. Hubele, Statistica per l’ingegneria Egea, Milano
-Cicchitelli G., Statistica. Principi e metodi. Pearson Education, (Seconda Edizione, 2012 )     
-P. Newbold, W.L. Carlson, B. Thorne, Statistica, Pearson/Prentice Hall, Milano, 2010, 2a ed. (Chap. 7-11).
-Iacus S.M., G. Masarotto, «Laboratorio di statistica con R», McGraw-Hill,Milano, 2003.
-Iacus S.M., Statistica, McGraw-Hill, seconda edizione.

 

   

In addition to: 

- Lecture notes.
-Cicchitelli G., D'Urso P., Minuzzò M., Statistica: principi e metodi,  2018. Pearson Education. Chap.17-20.

you can also read the corresponding Chapters in:

-Simone Borra, Agostino di Ciaccio Statistica, Metodologie per le scienze economiche e sociali - McGraw-Hill (textbook for "Analisi dei dati e Probabilità")
-Anna Clara Monti, Introduzione alla statistica, Edizioni Scientifiche Italiane, 2003.
-Sheldon M. Ross Probabilità e Statistica per l’Ingegneria e le scienze McGraw-Hill, Milano, ultima edizione
-Douglas C. Montgomery, George C. Runger, Norma F. Hubele, Statistica per l’ingegneria Egea, Milano
-Cicchitelli G., Statistica. Principi e metodi. Pearson Education, (Seconda Edizione, 2012 ).

-P.Newbold, W.L. Carlson, B. Thorne, Statistica, Pearson/Prentice Hall, Milano, 2010,2a ed. (Chap. 7-11)     
-Iacus S.M., G. Masarotto, «Laboratorio di statistica con R», McGraw-Hill,Milano, 2003.
-Iacus S.M., Statistica, McGraw-Hill, seconda edizione.

 

 

 



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Note

- Gli studenti Erasmus possono chiedere di sostenere l'esame in Inglese. La richiesta deve raggiungere il docente almeno 30 giorni prima della data dell'esame.

-Si raccomanda l'iscrizione all'insegnamento su Campusnet, poichè ogni comunicazione con gli iscritti avverrà attraverso la funzione "Invia una mail agli studenti registrati".

-DSA E DISABILITA'

 

 

-CONTATTI CON IL DOCENTE

La docente risponde alle e-mail di studenti solo se provengono da indirizzo di posta UniTo. La docente non risponde a e-mail non firmate e/o che chiedono informazioni già pubblicate sul sito di dipartimento, sulla scheda e/o sulla pagina Moodle dell'insegnamento.

 

-RICEVIMENTO

Il ricevimento della Prof.ssa Carota sarà erogato in presenza oppure online, nella sua stanza 3D1 n.12 al giovedì h.13 o nella stanza webex (https://unito.webex.com/meet/cinzia.carota), su appuntamento (prenotazione via mail con oggetto: RICEVIMENTO TSD).


- Erasmus students can ask to take the exam in English. Requests must reach the teacher no later than 30 days from the date of the exam.  

-All students must sign in Campusnet (page of Teoria Statistica delle Decisioni) since the teacher will contact them only through the button "Invia una mail agli studenti registrati" .

-Students affected by Specific Learning Disorders (SLD) or disability are invited to read carefully the supporting tools (https://en.unito.it/services/students-special-needs-0) and facilities made available by the University of Turin (SLD: https://en.unito.it/services/students-special-needs/students-specific-learning-disability-sld/services-students-sld; disability: https://en.unito.it/services/students-special-needs/disabled-students/services-disabled-students), and, in particular, the procedures to follow in order to receive support for the exams (SLD: https://en.unito.it/services/students-special-needs/students-specific-learning-disability-sld/support-taking-exams; disability: https://en.unito.it/services/students-special-needs/disabled-students/support-taking-exams-disabled-students). 

 

Teachers reply to student emails only if they come from UniTo email addresses. Teachers do not reply to unsigned emails and / or requesting information already published on the department website, on the course sheet and / or on its Moodle page.

The office meeting of Prof. Carota  will be provided in person or online, on her webex page (https://unito.webex.com/meet/cinzia.carota), by reservation via e-mail (object: RICEVIMENTO TSD).

 

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Altre informazioni

http://www.didattica-est.unito.it/do/home.pl/View?doc=home_appelli.html
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    Ultimo aggiornamento: 12/10/2023 13:49
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