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Metodi quantitativi per le scienze economico-sociali (non attivo nell'a.a. 2021/2022)

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Quantitative methods for economic and social sciences

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Anno accademico 2022/2023

Codice dell'attività didattica
ECM0108
Docente
Rosaria Ignaccolo (Titolare del corso)
Corso di studi
Laurea magistrale in Cooperazione, Sviluppo e Innovazione nell'Economia Globale - a Torino [0401M21]
Anno
1° anno
Periodo didattico
Da definire
Tipologia
Caratterizzante
Crediti/Valenza
12
SSD dell'attività didattica
SECS-S/01 - statistica
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Inglese
Modalità di frequenza
Obbligatoria/Compulsory
Tipologia d'esame
Scritto
Prerequisiti
Previous knowledge of basics mathematics and statistics
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi


Fornire gli strumenti quantitativi necessari a capire gli articoli socio-economici, pubblicati su riviste internazionali, che saranno oggetto di analisi nei successivi corsi previsti dalla laurea magistrale in Cooperazione, Sviluppo e Innovazione. 


To provide quantitative tools to understand papers published on socio-economic journals which will be reading material of the Laurea Magistrale in Cooperation, Development and Innovation. 

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Risultati dell'apprendimento attesi

Alla fine del corso lo studente conoscerà gli strumenti di base di statistica ed econometria e sarà in grado di leggere e capire articoli di scienze sociali ed economia pubblicati sulle maggiori riviste internazionali. Potrà applicare a situazioni concrete le conoscenze acquisite con autonomia e saprà valutare quali siano gli strumenti più adatti nelle specifiche situazioni da sottoporre ad analisi.

At the end of this course students will know basic tools of  statistics and econometrics and will be able to read and understand socio-economic papers published in international journals. Students will be able to apply the learned lessons to real cases in an autonomous way and to choose suitable tools in specific situations to be analyzed.

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Modalità di insegnamento

Lezione frontale, esercitazioni e laboratorio informatico con utilizzo del software R.  

Lectures, exercises sessions and practice in computer labs with R.

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Modalità di verifica dell'apprendimento


Prova scritta con domande aperte ed esercizi. 

Written exam with questions and exercises. 


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Programma

Statistica descrittiva. Sintesi grafica e numerica (distribuzioni di frequenze, indicatori di posizione, variabilità e forma) di singole variabili statistiche. Sintesi grafica e numerica (indicatori di indipendenza in probabilità e in media, indicatori legame lineare) della relazione tra due variabili statistiche.

Introduzione al Calcolo delle Probabilità. Variabili casuali discrete e continue. Introduzione all'inferenza statistica. Campionamento e distribuzioni campionarie. Teoria della stima puntuale. Intervalli di confidenza. Test delle ipotesi statistiche.

Introduzione all'Econometria. Modello di regressione lineare semplice.

 

Descriptive statistics. Numerical (distribution of frequencies, indicator of position, dispertion and shape) and grafichal summary of a statistical variable. Numerical (indicator of independence in probability and in mean, indicator of linear relationship) and graphical summary of a couple of variables.

 Introduction to probability. Discrete and continuous random variables. Introduction to inferential statistics. Sampling procedure and sample distributions. Point Estimation. Interval Estimation. Hypothesis Testing.

Introduction to Econometrics. The simple linear regression model.

 

 

Testi consigliati e bibliografia

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R. Carter Hill, William E. Griffiths, Guay C. Lim,Principles of Econometrics, Fourth Edition, Wiley

J.H. Stock, M.W. Watson (2010) Introduction to Econometrics, 3rd ed, Addison-Wesley

A. Agresti, B. Finlay (2009) Statistical Methods for the Social Sciences, 4th ed, Pearson Education


R. Carter Hill, William E. Griffiths, Guay C. Lim,Principles of Econometrics, Fourth Edition, Wiley

J.H. Stock, M.W. Watson (2010) Introduction to Econometrics, 3rd ed, Addison-Wesley

A. Agresti, B. Finlay (2009) Statistical Methods for the Social Sciences, 4th ed, Pearson Education



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Note


Gli studenti che reputano di non avere basi di matematica o statistica sufficienti devono ripassare (prima di iniziare a studiare per l'esame) un testo di matematica delle scuole superiori e un testo di statistica di una laurea triennale in scienze socio-economiche. 

Students without suitable knowledge of mathematics and statistics should review (before studying) high school mathematics and introductory statistics (as in Laurea Triennale). 

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Moduli didattici

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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: 02/11/2021 12:16
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