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Oggetto:
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Statistica (non attivo nell'a.a. 2016/2017)

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Statistics

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Anno accademico 2016/2017

Codice dell'attività didattica
SCP0126
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.

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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.

 

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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



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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

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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: 29/06/2016 09:53
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