- Oggetto:
- Oggetto:
Precorso di Statistica (Introduzione al corso di Probabilità ed Inferenza Statistica)
- Oggetto:
Pre-course of Statistics
- Oggetto:
Anno accademico 2023/2024
- Codice attività didattica
- PRESEED01
- Docente
- Elena Siletti (Titolare del corso)
- Corso di studio
- Laurea magistrale in Metodi statistici ed economici per le decisioni - a Torino [0402M21]
- Anno
- 1° anno
- Periodo
- Primo semestre
- Tipologia
- Di base
- Crediti/Valenza
- 0
- SSD attività didattica
- SECS-S/01 - statistica
- Erogazione
- Tradizionale
- Lingua
- Italiano
- Frequenza
- Consigliata/Recommended
- Tipologia esame
- Quiz
- Prerequisiti
-
Lo studente deve possedere delle conoscenze di base di matematica, quali le operazioni di somma, differenza, prodotto e rapporto (con le relative generalizzazioni di sommatoria e produttoria), equazioni e disequazioni, rappresentazioni grafiche sul piano cartesiano. Tali argomenti posso essere ripassati in autonomia.
The student must have basic knowledge of mathematics, such as the operations of sum, difference, product and ratio (with the related generalizations of summation and production), equations and inequalities, graphic representations on the Cartesian plane. These topics can be reviewed by yourself. - Propedeutico a
-
E' un corso di preparazione ai corsi del primo anno.
Il corso è utile per affrontare il corso di "Probabilità e Inferenza Statistica" che sarà successivamente tenuto dai prof.ri Andrea Scagni e Rosalba Ignaccolo.
It is a training class for the first year courses.
The course is useful for tackling the course "Probability and Statistical Inference" that will subsequently be held by Prof. Andrea Scagni e Rosalba Ignaccolo. . - Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
Il precorso ha l'obiettivo di rivedere i concetti di base della statistica descrittiva, del calcolo delle probabillità, delle variabili casuali e dell'inferenza statistica, omogeneizzando al tempo stesso le competenze della classe a prescindere dai corsi triennali di provenienza.
The preliminary course will help students to refresh and revise the basic competences in of descriptive statistics, probability, random variables, and statistical inference- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Coerentemente con gli obiettivi formativi del Corso di Laurea, l’insegnamento si propone di rinfrescare agli studenti le conoscenze teoriche e applicative della statistica di base. Le capacità acquisite consentiranno di affrontare con consapevolezza i corsi più avanzati previsti nel percorso del corso di studi
Consistent with the educational objectives of the degree, the teaching aims to refresh students with the theoretical and applied knowledge of the bac statistics. The skills acquired will enable students to face the more advanced courses envisaged in the degree with awareness
- Oggetto:
Programma
1. Breve ripasso di Statistica Descrittiva
2. Probabilità
- Esperimenti casuali, spazio campionario, eventi
- Cenni di calcolo combinatorio
- Il concetto di probabilità
- Probabilità condizionata ed indipendenza
- Il teorema di Bayes
3. Variabili Casuali
- Distribuzioni di probabilità discrete: binomiale o di Bernoulli e Poisson
- Distribuzioni di probabilità continue: normale o di Gauss, t, chi-quadro, F
4. Stima puntuale
- Stimatori e loro proprietà
- Media e proporzione
5. Stima intervallare
- Media e differenza tra le medie
- Proporzione e differenza tra le proporzioni
6. Verifica d’ipotesi
- Media e differenza tra le medie
- Proporzione e differenza tra le proporzioni
1. Tips of Descriptive Statistics
2. Probability
- Random experiments, sample space, events
- Elements of combinatorics
- The concept of probability
- Conditional probability and independence
- The Bayes' theorem
3. Random Variables
- Discrete probability distributions: binomial or Bernoulli and Poisson
- Continuous probability distributions: normal or Gaussian, t, chi-square, F
4. Point estimate
- Estimators and their properties
- Average and proportion
5. Interval estimation
- Mean and difference between means
- Proportion and difference between proportions
6. Hypothesis testing
- Mean and difference between means
- Proportion and difference between proportions
- Oggetto:
Modalità di insegnamento
Lezioni in presenza che saranno svolte prima dell'inizio delle lezioni del primo semestre
Le lezioni sono state pianificate con il seguente calendario:
- mercoledì 13 settembre: 10-13 (Aula C4) e 14-16 (Aula A4)
- venerdì 16 settembre: 10-13 (Aula Einaudi 2) e 14-16 (Aula Einaudi)
Gli studenti che non potranno raggiungere il campus possono contattare la docente (elena.siletti@unito.it), saranno autorizzati a seguire le lezioni online
Lectures in class which will be held before the start of first semester classes
The lessons have been planned with the following schedule:
- Wednesday 13 September: 10-13 (Room C4) and 14-16 (Room A4)
- Friday 16 September: 10-13 (Aula Einaudi 2) and 14-16 (Aula Einaudi)
Students who cannot reach the campus can contact the teacher (elena.siletti@unito.it), they will be authorized to follow the online lessons
- Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
Italiano]]
Non è prevista una verifica dell'apprendimento
There is no examTesti consigliati e bibliografia
- Oggetto:
Verrà distributio il materiale necessario durante il corso.Come riferimento bibliografico si può utilizzare un qualsiasi libro che tratti gli stessi argomenti
The necessary material will be shared during the class.
As a bibliographic reference, any book dealing with the same topics can be used- Oggetto:
Note
DSA e Disabilità
Gli studenti DSA o con disabilità sono invitati a contattare tempestivamente l'ufficio "Studenti con disabilità" ufficio.disabili@unito.it per essere appropriatamente presi in carico. Successivamente sono invitata a contattare i docenti, mettendo sempre il cc nelle comunicazioni l'ufficio "Studenti con disabilità".
Per la tutela della privacy, si invitano gli studenti DSA e con disabilità a NON inviare per nessun motivo ai docenti i certificati medici attestanti la disabilità.
Gli studenti DSA e con disabilità possono fare richiesta per sostenere gli esami con il supporto degli strumenti compensativi e/o delle misure dispensative consultando la seguente pagina Studenti DSA e con disabilità e compilando il corrispondente modulo Modulo.
Le richieste di strumenti compensativi e/o delle misure dispensative per l'esame devono pervenire ai docenti non oltre 30 giorni dalla data dell'appello.
Contatti con la Docente e Ricevimento
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.
La docente riceve sia in presenza che in videoconferenza, per fissare un appuntamento inviare una email a elena.siletti@unito.it
SLD and Disability
Students with learning disabilities or disabilities are invited to promptly contact the "Students with disabilities" office ufficio.disabili@unito.it to be properly taken care of. Subsequently, you are invited to contact the teachers, considering as cc in communications with the "Students with disabilities" office.
For the protection of privacy, SLD and disabled students are invited NOT to send the medical certificates attesting the disability to the teachers for any reason.
SLD and disabled students can apply to take exams with the support of compensatory tools and/or dispensatory measures by consulting the following page SLD and disabled students and filling in the corresponding form Form.
Requests for compensatory tools and/or dispensatory measures for the exam must be received by the teachers no later than 30 days from the date of the exam.
Contacts with Teachers and Meeting
Teacher responds to student emails only if they come from a UniTo email address. Teacher does not respond to unsigned e-mails and/or emails requesting information already published on the department website, on the form and/or on the course Moodle page.
The teacher receives both in presence and by videoconference, to make an appointment send an email to elena.siletti@unito.it
- Oggetto:
