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Analisi dei dati e probabilità

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Data analysis and probability

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Anno accademico 2024/2025

Codice attività didattica
ECM0300
Docente
Alessandra Durio (Titolare del corso)
Corso di studio
Laurea in Economia e Statistica per le Organizzazioni - a Torino [0402L31]
Anno
1° anno
Periodo
Secondo semestre
Tipologia
Caratterizzante
Crediti/Valenza
12
SSD attività didattica
SECS-S/01 - statistica
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Consigliata/Recommended
Tipologia esame
Scritto
Tipologia unità didattica
corso
Prerequisiti

Le studentesse e gli studenti debbono aver frequentato e possibilmente superato il corso di Matematica per le scienze sociali del primo semestre.


Students must have attended and preferably passed the Mathematics for Social Sciences course from the first semester.
Propedeutico a

nessuna propedeuticità


no propadeutics

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Sommario insegnamento

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Avvisi

Cancellazione iscritti ai corsi sulla piattaforma del Dipartimento
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Obiettivi formativi

L'insegnamento si propone di fornire le basi metodologiche ed applicative della statistica. L'insegnamenteo è suddiviso in due moduli che verranno erogati in successione nel secondo semestre. Le conoscenze acquisite nel primo modulo, denominato "Analisi dei dati", consentiranno di pianificare e condurre analisi statistiche descrittive univariate e bivariate di dataset reali, anche di grandi dimensioni, con l'ausilio degli strumenti di Intelligenza Artificiale generativa.  Il seconod modulo, denominato "Probabilità", che introduce alla teoria del calcolo delle probabilità e alle variabili casuali, fornirà gli strumenti necessari per affrontare problemi decisionali in condizioni di incertezza.

The course aims to provide the methodological and practical foundations of statistics. The course is divided into two modules, which will be delivered sequentially in the second semester. The knowledge acquired in the first module, called "Data Analysis," will enable students to plan and conduct univariate and bivariate descriptive statistical analyses of real datasets, including large ones with the aid of generative Artificial Intelligence tools. . The second module, called "Probability," introduces the theory of probability calculus and random variables, and will provide the necessary tools to address decision-making problems under conditions of uncertainty.

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Risultati dell'apprendimento attesi

Conoscenza della terminologia scientifica e capacità di comprensione degli aspetti teorici ed applicativi contenuti nel libro di testo.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione nell’interpretazione e nella valutazione critica di risultati di analisi statistiche descrittive nonché nell’elaborazione di dati aziendali economici finanziari e sociali.

Autonomia di giudizio e conseguente possibilità di sviluppare considerazioni logiche e deduttive indispensabili per lavorare autonomamente nella ricerca e nella selezione dei dati a supporto di analisi statistiche e nell’utilizzo delle fonti statistiche ufficiali.

Abilità comunicative per divulgare in forma scritta e orale i risultati delle analisi condotte utilizzando adeguate forme comunicative a seconda degli interlocutori.

Capacità di apprendimento per essere in grado di applicare i metodi e gli strumenti acquisiti per aggiornare ed approfondire i contenuti studiati, anche in contesti professionali, e per intraprendere studi successivi.

Knowledge of scientific terminology and the ability to understand the theoretical and practical aspects contained in the textbook.

Ability to apply knowledge and understanding in the interpretation and critical evaluation of the results of descriptive statistical analyses, as well as in the processing of economic, financial, and social business data.

Autonomy in judgment and the consequent ability to develop logical and deductive reasoning essential for working independently in the research and selection of data to support statistical analyses and in the use of official statistical sources.

Communication skills to disseminate the results of the analyses conducted in written and oral form, using appropriate communication methods depending on the audience.

Learning ability to apply the acquired methods and tools to update and deepen the studied content, even in professional contexts, and to undertake further studies.

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Programma

Il programma complessivo dei due moduli:

Statistica descrittiva: Collettivo e unità statistiche. Caratteri statistici e loro modalità. Scale di misura. Mutabili e variabili statistiche. Distribuzioni di frequenza. Raggruppamento in classi. La funzione di ripartizione. Misure di posizione: medie, modo, mediana quantili. Misure di variabilità: la differenza interquartilica, le differenze medie, la varianza e lo scarto quadratico medio. Il diagramma a "scatola e baffi". La diseguaglianza di Tchebychev. Mutabili e Variabili statistiche bivariate. Distribuzione di frequenze congiunte, marginali e condizionate. Valor medio e varianza delle distribuzioni condizionate. La covarianza e il rapporto di correlazione lineare. Combinazioni lineari di variabili statistiche. L'indipendenza statistica e misure di dipendenza. L'indipendenza in media e misura della dipendenza in media. Cenni sulla regressione lineare.

Calcolo delle probabilità: Esperimenti casuali. Insieme dei possibili esiti. Eventi ed algebra degli eventi. Differenti approcci al calcolo delle probabilità. Definizione assiomatica di misura di probabilità. Probabilità condizionata. Indipendenza stocastica. Regola di Bayes. Prove ripetute. Variabili casuali discrete e continue. Funzioni di ripartizione, di distribuzione e di densità di probabilità. Momenti di una variabile casuale. Variabili casuali notevoli (Bernoulli, Binomiale, Gaussiana, ...).. Trasformazioni di variabili casuali. Variabili casuali doppie. Covarianza e correlazione tra variabili casuali. Legge dei grandi numeri. Teorema limite Centrale. 

Descriptive Statistics: Population and statistical units. Statistical characteristics and their modalities. Measurement scales. Qualitative and quantitative statistical variables. Frequency distributions. Grouping into classes. The cumulative distribution function. Measures of central tendency: means, mode, median, and quantiles. Measures of variability: interquartile range, mean differences, variance, and standard deviation. The "box and whiskers" diagram. Chebyshev's inequality. Bivariate qualitative and quantitative statistical variables. Joint, marginal, and conditional frequency distributions. Mean and variance of conditional distributions. Covariance and the linear correlation coefficient. Linear combinations of statistical variables. Statistical independence and measures of dependence. Independence on average and measures of average dependence. Introduction to linear regression.

Probability Calculus: Random experiments. Set of possible outcomes. Events and the algebra of events. Different approaches to probability calculus. Axiomatic definition of probability measure. Conditional probability. Stochastic independence. Bayes' rule. Repeated trials. Discrete and continuous random variables. Cumulative distribution functions, distribution functions, and probability density functions. Moments of a random variable. Notable random variables (Bernoulli, Binomial, Gaussian, etc.). Transformations of random variables. Joint random variables. Covariance and correlation between random variables. Law of large numbers. Central limit theorem.

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Modalità di insegnamento

Lezioni in aula per 80 ore complessive (12 cfu). Le lezioni conterranno momenti di introduzione agli aspetti teorici affiancati da discussioni tra i presenti, moderate dalla docente, sugli aspetti applicativi degli strumenti introdotti. Per tali attività di dibattito d'aula potranno essere eventualmente utilizzati strumenti innovativi di interazione quali Wooclap, Slido e le più moderne app basate sull' intelligenza artificiale.

Classroom lectures for a total of 80 hours (12 credits). The lectures will include moments of introduction to theoretical aspects, accompanied by discussions among the attendees, moderated by the teacher, on the practical aspects of the introduced tools. For these in-class debate activities, innovative interaction tools such as Wooclap, Slido, and the latest AI-based apps may be used.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

Le studentesse e gli studenti sono tenuti a superare una prova scritta OBBLIGATORIA ed eventualmente una orale FACOLTATIVA:

- lo scritto verte su tutti gli argomenti svolti durante il corso e consiste in una serie di  esercizi numerici e teorici secondo lo schema delle Autovalutazioni che saranno pubblicate sul sito Moodle del corso durante lo svolgimento delle lezioni. La durata della prova scritta è di 60 minuti circa e consente il raggiungimento del voto massimo di 30/30.

-la prova orale facoltativa può essere richiesta solo da coloro che ottengono una votazione sufficiente alla prova scritta (voto scritto >= 18). Consiste in domande e richiesta di approfondimenti sugli aspetti teorici di tutto il programma (non solamente su quanto incluso nella prova scritta sostenuta). La Commissione ha facoltà di modificare il voto conseguito nello scritto, in termini sia negativi che positivi, senza limite alcuno fino ad un massimo di 30/30 con Lode.

Al fine di accedere alla prova scritta ci si deve obbligatoriamente iscrive all'appello utilizzando il Sistema Esse3 di Ateneo e ci si deve presentare all'appello muniti di documento di identità valido. Solamente chi risulta nell'elenco degli iscritti all'appello sarà ammesso a sonstenere la prova scritta.

Durante le prove scritte è consentito solo l'uso di una calcolatrice scientifica tascabile ed eventualmente delle tavole delle più comuni distribuzioni di probabilità che verranno distribuite insieme al testo della prova. Pertanto non è ammesso l'utilizzo di libri di testo e appunti di ogni tipo, fogli diversi da quelli distribuiti all'inizio della prova o telefoni cellulari o qualsiasi altro strumento elettronico che consenta il contatto con l'esterno e/o il web.

Gli appelli invernali (dicembre 2024-febbraio 2025) si terranno, per gli/le immatricolati/e in anni precedenti all'a.a. 2024-25, secondo modalità e programma dell'a.a. 2023-24. Si invitanop gli studenti e le studentesse interessati a far riferimento alla pagina campusnet e al sito Moodle dello scorso a.a.2023-24.

Students are required to pass a MANDATORY written exam and optionally an ORAL exam:

  • The written exam covers all topics covered during the course and consists of a series of numerical and theoretical exercises following the format of the Self-Assessments that will be published on the Moodle course website during the lectures. The duration of the written exam is approximately 60 minutes and allows for a maximum score of 30/30.

  • The optional oral exam can be requested only by those who obtain a sufficient score in the written exam (written score >= 18). It includes questions and requests for further insights on the theoretical aspects of the entire program (not just those included in the written exam). The Board has the authority to adjust the score obtained in the written exam, both positively and negatively, up to a maximum of 30/30 with honors.

To access the written exam, students must register for the exam using the University's Esse3 System and must present a valid identification document at the exam. Only those listed in the exam registration will be admitted to take the written exam.

During the written exams, only the use of a pocket-sized scientific calculator and possibly tables of common probability distributions distributed with the exam text is permitted. Therefore, the use of textbooks, notes of any kind, papers other than those distributed at the beginning of the exam, mobile phones, or any other electronic device that allows contact with the outside and/or the web is not allowed.

The winter exams (December 2024 - February 2025) for students enrolled in years prior to the 2024-25 academic year will be conducted according to the methods and syllabus of the 2023-24 academic year. Interested students are advised to refer to the campusnet page and the Moodle site of the past academic year 2023-24.

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Attività di supporto

Un esercitatore sarà a disposizione settimananlmente in una aula del campus con orario come previsto da calendario ufficiale per tutte le settimane di lezione del secondo semestre per colororo che avranno interesse ad approffondire gli aspetti pratici di esercitazione degli argomenti introdotti. alezione.

Sono altresì offerti incontri settimanali online con un Tutor didattico durante lo svolgimento delle lezioni nel secondo semestre per approfondimenti e risulozioni dubbi sugli argomenti introdotti a lezione. Incontri, sempre in modalità on-line, programmati in prossimità delle date di appello per ripasso e chiarimenti. Le date dei primi incontri verranno rese note sul sito Moodle dell'insegnamento a metà febbraio.

A tutor will be available weekly in a campus classroom during the official schedule for all weeks of classes in the second semester for those interested in further exploring the practical aspects of the topics covered.

Additionally, weekly online meetings with an educational tutor will be offered during the lectures in the second semester for deeper insights and resolution of doubts regarding the topics introduced in class. These online meetings are scheduled around exam dates for review and clarifications. The dates of the initial meetings will be announced on the Moodle course website by mid-February.

Testi consigliati e bibliografia

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Libri di testo:

A. Durio, E.D. Isaia, 2009, Elementi di statistica descrittiva, su questo sito  in Materiali e in Moodle.

A. Durio, E.D. Isaia, 2009, Elementi di calcolo delle probabilità,su questo sito  in Materiali in Moodle.

inoltre: Dispense fornite dal docente.

Textbooks:

A. Durio, E.D. Isaia, 2009, Elementi di statistica descrittiva, on this page in Materila and on the Moodle website.

A. Durio, E.D. Isaia, 2009, Elementi di calcolo delle probabilità, on this page in Materila and on the Moodle website.

handouts provided by the Teacher.



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Note

1- ISCRIZIONE MOODLE

Si invitano le studentesse e gli studenti a registrarsi sia a questa pagina dell'insegnamento che a quella dedicata sulla piattaforma Moodle (accesso tramite l'icona qui in basso sulla destra) e a consultarne periodicamente le pagine. (la pagina Moodle sarà attiva a partire da metà settembre)

2-ORARIO: 

Secondo semestre, Lunedì, Martedì, Giovedì e Venerdì ore 10-12 

3- RICEVIMENTO: su appuntamento previa richiesta inviata sul forum del corso in MOODLE. Il ricevimento del mese di agosto è sospeso, riprenderà a partire da lunedì 9 settembre.

-DSA e disabilità

Gli/le studenti/esse con DSA o disabilità, sono pregati/e di prendere visione delle modalità di supporto (https://www.unito.it/servizi/lo-studio/studenti-con-disabilitaopen_in_new) e di accoglienza (https://www.unito.it/accoglienza-studenti-con-disabilita-e-dsaopen_in_new) di Ateneo, e in particolare delle procedure necessarie per il supporto in sede d’esame (https://www.unito.it/servizi/lo-studio/studenti-con-disabilita/supporto-open_in_new
agli-studenti-con-disabilita-sostenere-gli-esami).

Qualsiasi richiesta che arrivi alla docente in termini e forme non contemplati dai regolamenti illustrati in queste pagine di ateneo non sarà presa in considerazione.

 

Students are invited to register both on this course page and on the dedicated Moodle platform page (access through the icon at the bottom right) and to periodically consult the pages. (The Moodle page will be active starting mid-September)

2- SCHEDULE:

Second semester, Monday, Tuesday, Thursday, and Friday, 10-12 AM

3- OFFICE HOURS:

By appointment upon request sent via the course forum on MOODLE. Office hours in August are suspended and will resume starting Monday, September 9th.

- LEARNING DISABILITIES AND DISABILITIES

Students with learning disabilities (LDS) or disabilities are kindly requested to review the support procedures (https://www.unito.it/servizi/lo-studio/studenti-con-disabilitaopen_in_new) and accommodations (https://www.unito.it/accoglienza-studenti-con-disabilita-e-dsaopen_in_new) offered by the University, particularly the procedures necessary for support during exams (https://www.unito.it/servizi/lo-studio/studenti-con-disabilita/supporto-open_in_new agli-studenti-con-disabilita-sostenere-gli-esami). Any request that does not comply with the regulations outlined on these university pages will not be considered by the instructor.

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Moduli didattici

Registrazione
  • Aperta
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    Ultimo aggiornamento: 04/07/2024 17:08
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