- Oggetto:
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Statistica
- Oggetto:
Statistics
- Oggetto:
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 ipotesiModulo 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.
- Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
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 classiciClassical 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.- Oggetto:
Modalità di insegnamento
lezioni frontali
frontal lectures- Oggetto:
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 modelloClassical 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 choiceTesti 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 SpringerClassical 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): raccomandataFrequency:
Classical inference (3 cfu): recommended
Multivariate statistics (6 cfu): recommended
Bayesian statistics- (3cfu)- Cinzia Carota: recommendedOrario Lezioni
- Oggetto:
Altre informazioni
http://www.didattica-est.unito.it/do/home.pl/View?doc=home_appelli.html- Oggetto: