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Oggetto:
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Statistica

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Statistics

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Anno accademico 2015/2016

Codice dell'attività didattica
SCP0126
Docenti
Cinzia Carota (Titolare del corso)
Anna Lo Presti (Titolare del corso)
Maria Franco Villoria (Titolare del corso)
Corso di studi
Laurea magistrale in Scienze Statistiche, Economiche e Manageriali - a Torino [009504]
Anno
1° anno
Tipologia
Caratterizzante
Crediti/Valenza
12
SSD dell'attività didattica
SECS-S/01 - statistica
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Fortemente consigliata/Recommended
Tipologia d'esame
Scritto
Prerequisiti

Modulo di inferenza Classica (3 cfu): conoscenze di base sulla stima e verifica di ipotesi

Modulo di statistica multivariata (6 cfu): Le lezioni presuppongono una buona conoscenza dei metodi di analisi statistica univariata e bivariata e di teoria statistica delle decisioni.

Modulo di Statistica bayesiana (3cfu): buona conoscenza del metodo di stima della massima verosimiglianza e dei ragionamenti inferenziali sottostanti alla prova delle ipotesi frequentista


Classical Inference (3 cfu): basic knowledge of estimation and hypothesis testing theory.

Multivariate Analysis (6cfu): The lectures require a good Knowledge of univariate and bivariate statistics and statistical inference.

Bayesian Statistics(3cfu): Good knowledge of the maximun likelihood estimation method and of the statistical reasoning underlying the classical hypothesis testing.

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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

Modulo di inferenza Classica (3 cfu): Approfondimento degli argomenti di teoria dell'inferenza per mettere lo studente in grado di affrontare correttamente problemi di stima anche in contesti non standard.

Modulo di statistica multivariata (6 cfu): Scopo del corso è introdurre lo studente all' utilizzo di strumenti di analisi multivariata e data mining per estrarre informazioni da dati multidimensionali a fini scientifici e applicativi.

Modulo  3°- Statistica bayesiana (3cfu) - Cinzia Carota: arricchimento degli strumenti analitici disponibili allo studente, arricchimento della sua formazione critica.

Classical Inference (3 cfu): The further treatment of theory of inference will put the student in a position to properly address the estimation problems in non-standard cases.

Multivariate Analysis (6cfu): The course aims to introduce the student to use tools for multivariate analysis and data mining to extract information from multidimensional data for scientific and applicative purposes.

Part  3°- Baysian statistics- (3cfu)-
enrichment of the analytical tools available to students; enrichment of their critical vision of statistical inference.

Oggetto:

Risultati dell'apprendimento attesi

Modulo di inferenza classica (3 cfu): conoscenza approfondita dei metodi di inferenza anche nei casi non standard

Modulo di statistica multivariata (6 cfu): Attraverso l'apprendimento degli argomenti di cui si compone il corso lo studente acquisisce le capacità di:pulire e organizzare la matrice dati, utilizzare metodi di classificazione delle unità e delle variabili, -ridurre la dimensione della matrice dati.

Modulo  3°- Statistica Bayesiana - (3cfu)-Cinzia Carota: conoscenza delle nozioni di base nell'inferenza bayesiana e acquisizione della capacità di compararli con i corrispettivi classici

Classical Inference (3 cfu): to allow the student to acquire a thorough knowledge of estimation and hypothesis testing techniques

Multivariate Analysis (6cfu): Through the learning of the subjects of the course, the
students acquire the ability to: 1) perform data cleaning, 2) use statistical classification methods, 3) use reduction data techniques.

Part  3°- Bayesian statistics- (3cfu)- Cinzia Carota: critical knowledge of basic elements in Bayesian inference in comparison with their classical counterparts.

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Modalità di insegnamento


lezioni frontali
 


frontal lectures

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Modalità di verifica dell'apprendimento


Modulo di inferenza classica (3 cfu): test scritto

Modulo di statistica multivariata (6 cfu): Al termine del corso è prevista una prova scritta, nella quale agli studenti verrà richiesto di svolgere esercizi e  rispondere a domande di carattere teorico

Part  3°- Inferenza bayesiana (3cfu):  test scritto comprendente esercizi da risolvere ed alcune domande di commento analitico e critico sulla teoria sottostante alla soluzione proposta.

Classical Inference (3 cfu): written test

Multivariate Analysis (6 cfu): Written examination, with open questions. Students will have to solve  exercises and answer questions on the theory.

Part  3°- Bayesian statistics(3 cfu): written test including  exercises and analytical and critical comments on the theorethical aspects underlying the provided solutions. Time:  30 minuts.

 

Oggetto:

Programma

Modulo di inferenza classica:
- Variabili casuali appartenenti alla famiglia esponenziale;
- approfondimento della teoria della stima puntuale;
- approfondimento della teoria dei test statistici.


Modulo di statistica multivariata (6 cfu) :
- Misure di variabilità multidimensionale;
- cograduazione, trattamento preliminare dei dati,
- rappresentazione grafica di dati multidimensionali;
- metodi di classificazione dei dati;
- metodi di riduzione delle dimensioni della matrice dati.

Modulo 3°- Inferenza bayesiana (3cfu)- Cinzia Carota
Temi trattati:
- logica induttiva bayesiana
- distribuzioni a priori
- funzione di verosimiglianza
- distribuzioni a posteriori
- stima puntuale e intervalli di credibilità
- prova delle ipotesi bayesiana
- scelta del modello

 

Classical inference:
- Random variables belonging to the exponential family;
- Advanced topics in point estimation theory;
- Advanced topics in hypothesis testing theory

Multivariate Analysis (6cfu): Measures of multidimensional variability, data cleaning, graphic representation of multidimensional data; methods of statistical classification and data reduction.

Part 3°: Bayesian statistics(3cfu)- Cinzia Carota
List of topics:
- Bayesian approach to inference
- prior distributions
- likelihood function
- posterior distributions
- point estimation and credible intervals
- Bayesian hypothesis testing
- model choice

Testi consigliati e bibliografia

Oggetto:

Modulo di Inferenza classica (3 cfu):

- AZZALINI A., 1992, Inferenza Statistica, Springer-Verlag, Berlin

- MOOD A.M., GRAYBILL F.A., BOES D.C., 1991, Introduzione alla statistica, McGraw-Hill, Milano


Modulo di statistica multivariata (6 cfu):

-S. Zani A. Cerioli Analisi dei dati e data mining per le decisioni aziendali Giuffrè editore Milano

-M.Fraire A.Rizzi Analisi dei dati per il Data Mining Carocci Editore.

- Inviare una email per essere collegati alla cartella condivisa contenente il materiale didattico.

Part  3°- Bayesian statistics (3 cfu)-Cinzia Carota:
- L. Piccinato, Metodi per le decisioni statistiche,
2009, XIII-470, 2 ed.
Editore Springer Verlag  
- B. Liseo Introduzione alla statistica bayesiana
2008 Springer

Classical Inference (3 cfu) MOOD A.M., GRAYBILL F.A., BOES D.C., 1991, Introduzione alla statistica, McGraw-Hill, Milano


Multivariate Analysis (6 cfu): Textbook will be indicate at the first lesson.

Part  3°- Bayesian statistics (3 cfu)- Cinzia Carota:
- L. Piccinato, Metodi per le decisioni statistiche,
2009, XIII-470, 2 ed.
Editore Springer Verlag  
- B. Liseo Introduzione alla statistica bayesiana
2008 Springer



Oggetto:

Note

Frequenza:

Modulo di inferenza classica (3 cfu): raccomandata

Modulo di statistica multivariata (6 cfu): raccomandata

Modulo di statistica bayesiana (3cfu): raccomandata

Frequency:

Classical inference (3 cfu): recommended

Multivariate statistics (6 cfu): recommended

Bayesian statistics- (3cfu)- Cinzia Carota: recommended

Orario Lezioni

Oggetto:

Altre informazioni

http://www.didattica-est.unito.it/do/home.pl/View?doc=home_appelli.html
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Ultimo aggiornamento: 23/12/2015 13:23
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