- Oggetto:
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Statistics
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Statistics
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Anno accademico 2019/2020
- Codice dell'attività didattica
- ECM0199A
- Docenti
- Elena Siletti (Titolare del corso)
Andrea Scagni (Titolare del corso) - Insegnamento integrato
- Statistics and econometrics (ECM0199)
- Corso di studi
- Laurea magistrale in Economia dell'Ambiente, della Cultura e del Territorio - a Torino [0403M21]
- Anno
- 1° anno
- Tipologia
- Caratterizzante
- Crediti/Valenza
- 12
- SSD dell'attività didattica
- SECS-S/01 - statistica
- Modalità di erogazione
- Tradizionale
- Lingua di insegnamento
- Inglese
- Modalità di frequenza
- Consigliata/Recommended
- Tipologia d'esame
- Scritto
- Prerequisiti
- E' richiesta la conoscenza degli argomenti di un corso di base di Statistica (statistica descrittiva e concetti introduttivi di probabilità e inferenza)
- Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
L'obiettivo del corso è quello di fornire gli strumenti quantitativi utilizzati comunemente nella letteratura economica, necessari per affrontare i corsi successivi previsti dalla Laurea Magistrale in Economia dell'Ambiente, della Cultura e del Territorio.The objective of the course is to provide the quantitative tools commonly used in the economic literature, necessary to face the subsequent courses of the Laurea Magistrale in Environmental, Culture and Land Economics.- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Lo studente dovrà acquisire la conoscenza degli strumenti tradizionali della statistica e la capacità di utilizzare tali tecniche per la costruzione di modelli quantitativi utilizzati nella soluzione dei problemi riguardanti le scienze economiche.La formazione all'interno della Laurea Magistrale in Economia dell'Ambiente, della Cultura e del Territorio sarà quindi completata e arricchita dalle seguenti competenze:
Conoscenza e capacità di comprensione
Al termine dell'insegnamento lo studente sarà in grado di:
- Comprendere la logica e i concetti fondanti del calcolo delle probabilità
- Comprendere la logica e i concetti fondanti della stima puntuale
- Comprendere la logica e i concetti fondanti della stima per intervallo
- Comprendere la logica e i concetti fondanti della verifica di ipotesi statistiche
Conoscenza e capacità di comprensione applicate
Al termine dell'insegnamento lo studente sarà in grado di:
- Applicare le conoscenze relative al calcolo delle probabilità per studiare e valutare situazioni di incertezza
- Applicare le conoscenze relative ai metodi di inferenza statistica per comprendere il comportamento dei fenomeni osservati e prendere decisioni sulla base dell'osservazione empirica degli stessi.
Autonomia di giudizio
Al termine dell'insegnamento lo studente sarà in grado di:
- Valutare quali modelli probabilistici si adattano meglio a contesti e problematiche reali
- Valutare correttamente quali tecniche di inferenza statistica sono appropriate nei diversi contesti applicativi
Abilità comunicative
Al termine dell'insegnamento lo studente sarà in grado di:
- esporre e chiarire ad utenza non specialistica il senso e le conseguenze dei risultati delle proprie elaborazioni statistiche
Capacità di apprendere
Al termine dell'insegnamento lo studente sarà in grado di:
- utilizzare i concetti cardine relativi alla logica dell'inferenza per approfondire le relative tematiche
- utilizzare i concetti appresi sulla regressione lineare bivariata per approfondire ad estendere le conoscenze sui modelli di regressione multivariata e sui modelli non lineari
The student is expected to acquire the knowledge of the traditional instruments of statistics and the ability of using such techniques for the construction of quantitative models used in the solution of economic problems.The preparation of the student in the context of the Laurea Magistrale in Environmental, Culture and Territory Economics will therefore be completed and enriched by the following competencies:
Knowledge and understanding
At the end of the course the student will be able to:
- Understand the logic underlying the theory of probability
- Understand the logic underlying the theory of point estimation
- Understand the logic underlying the theory of interval estimation
- Understand the logic underlying the theory of statistical hypothesis testing
Applying knowledge and understanding
At the end of the course the student will be able to:
- use knowledge on probability to study and evaluate uncertainty situations
- use knowledge on inferential statistical methods to understand the behaviour of observed phenomena and take decisions based on empirical data
Making judgements
At the end of the course the student will be able to:
- Ascertain which probabilistic models can adequately describe real contexts and problems
- Correctly assess the most appropriate methods of inferential statistics in different real world contexts
Communication skills
At the end of the course the student will be able to:
- fluently use the specific terminology to explain and present results of statistical analyses and its consequences
Learning skills
At the end of the course the student will be able to:
- Use the knowledge on the foundations of probability to gain further insights into its theory and applications
- Use the knowledge on the linear bivariate regression model to expand its application to multivariate and nonlinear contexts
- Oggetto:
Modalità di insegnamento
Il corso è suddiviso in 2 moduli, ciascuno costituito da 36 ore di lezioni frontali.The course is divided into 2 modules, each formed by 36 hours of frontal lessons.- Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
Gli esami della sessione estiva 2019/20 si svolgeranno in modalità online a distanza e sorveglianza via webcam durante lo svolgimento.
Per poter sostenere l’esame è necessario disporre del seguente hardware:
-
connessione Internet stabile
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PC Windows (versione da 7 in su) o PC Mac (MacOs da 10.11 in su) dotati di microfono e webcam, incorporati o come accessori collegati al PC
L’esame, a parte la modalità online, si svolgerà in modo analogo alla sessione invernale di gennaio-febbraio 2020. Sarà composto da una prima parte obbligatoria con un test sulla piattaforma Moodle (con voto massimo 24), e una seconda parte facoltativa di risoluzione di un esercizio/caso studio da redigere su carta, a cui si può accedere avendo superato la prima (con voto massimo 30).
La commissione si riserva la facoltà, qualora lo ritenga necessario, di procedere ad una seconda verifica della preparazione dei candidati (in particolare qualora durante lo svolgimento della prova emergessero comportamenti non improntati a correttezza ed onestà da parte di questi ultimi).
Per partecipare all'esame è strettamente necessario essere iscritti tramite ESSE3.
Data la complessità organizzativa degli appelli d'esame, si raccomanda di iscriversi con largo anticipo (ALMENO dieci giorni prima dell'appello) e di cancellarsi tempestivamente nel caso non si intenda più partecipare all'esame.
I dettagli operativi della procedura d'esame saranno verificati durante una prova preliminare precedente all'appello, a cui gli studenti verranno invitati.
L'esame sarà sostenibile su richiesta anche in lingua Inglese.
The exams of the 2019/20 summer session will take place in remote online mode, with surveillance via webcam during the sessions.
In order to take the exam you need the following hardware:
- stable Internet connection
- Windows PC (version from 7 or above) or Mac PC (MacOs 10.11 or above) equipped with microphone and webcam, incorporated or as accessories connected to the PC
The exam, apart from the online mode, will take place in a similar way to the January-February 2020 winter session. It will consist of a mandatory first part with a test on the Moodle platform (with a maximum score of 24), and an optional second part with an exercise/case study to be compiled on paper, which can be accessed having passed the first (with a maximum score of 30).
The commission reserves the right, if it deems it necessary, to proceed to a second verification of the preparation of the candidates (in particular if during the test there were behaviors not marked by correctness and honesty by the latter).
To participate in the exam it is strictly necessary to register through ESSE3.
Due to the complex logistics involved, please register for exams as early as possible (at least ten days before); and remember to unsubscribe ASAP if you changed your mind and do not want to try an exam anymore.
The operational details of the examination procedure will be checked in a preliminary trial, previous to the exam, to which the registered students will be summoned by e-mail.
The exam will be available - on request - also in English.
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Programma
- Calcolo delle probabilità: concezioni probabilistiche, probabilità sugli eventi, variabili aleatorie e distribuzioni di probabilità, distribuzioni notevoli.
- Inferenza statistica: la logica del campionamento probabilistico. Statistiche campionarie. Stima puntuale. Approccio analogico alla stima puntuale. Media e varianza campionaria, loro distribuzione per campioni finiti e distribuzione asintotica. Stimatori di massima verosimiglianza. Proprietà degli stimatori.
- Stima intervallare: concetto di confidenza, intervalli di confidenza, casi particolari sulla media e la varianza
- Verifica di ipotesi: ipotesi nulla e alternativa, ipotesi semplici e composte, parametriche e non parametriche, errori di prima e seconda specie. Il concetto di statistica test. La significatività e la potenza del test. Test sulla media e varianza, sulla differenza tra medie, test di indipendenza. Test del rapporto di verosimiglianza.Tutta la parte applicativa del corso verrà svolta con il personal computer su foglio di calcolo.
- Probability: Conceptions of probability, probability of events, random variables and probability distributions, specific random variables,
- Statistical inference: the logic of probabilistic sampling. Sample statistics. Point estimate. Analogical approach to point estimation. Sample mean and variance, their distribution for finite samples and asymptotic distribution. Maximum likelihood estimators. Properties of the estimators.
- Interval estimation: concept of confidence, confidence intervals, particular cases on the mean and variance
- Hypothesis testing: null and alternative hypotheses, simple and compound hypotheses, parametric and non-parametric, first and second species errors. The concept of statistics test. The significance and power of the test. Test on the mean and variance, on the difference between averages, independence tests. Likelihood ratio tests.The computational part of the course will be delivered using a personal computer with spreadsheet software.
Testi consigliati e bibliografia
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- Borra, Di Ciaccio - Statistica - metodologie per le scienze economiche e sociali, III edizione, McGraw Hill 2014Borra, Di Ciaccio - Statistica - metodologie per le scienze economiche e sociali, III edizione, McGraw Hill 2014
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Note
Le modalità di svolgimento dell'attività didattica potranno subire variazioni in base alle limitazioni imposte dalla crisi sanitaria in corso. In ogni caso è assicurata la modalità a distanza per tutto l'anno accademico.The way the teaching activity is carried out may be subject to variations according to the evolution of the Covid-19 emergency. In any case, the distance learning is guaranteed for the entire academic year.- Oggetto:
