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Teoria statistica delle decisioni

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Statistical theory of decisions

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Anno accademico 2014/2015

Codice dell'attività didattica
ECM0013
Docenti
Cinzia Carota (Titolare del corso)
Dott. Consuelo Rubina Nava (Esercitatore)
Corso di studi
Laurea in Economia e Statistica per le Organizzazioni - a Torino
Anno
2° anno
Tipologia
Caratterizzante
Crediti/Valenza
6
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

Buona conoscenza teorica ed applicata degli elementi di base di statistica descrittiva e calcolo delle probabilità

Good knowledge of basic elements of Data Analysis and Probability

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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

 

Favorire l'acquisizione critica dei  principi e dellle forme del ragionamento statistico  necessarie alle seguenti tre finalità:
1. inferire sulle caratteristiche incognite di una popolazione statistica applicando i principali metodi di stima puntuale e mediante intervalli;
2. verificare ipotesi usando appropriati test statistici;
3. comparare e discutere criticamente differenti soluzioni inferenziali ad un problema assegnato.

   

This course provides the basic elements in order to:
1. infer population characteristics from sample data applying the most relevant methods of point and interval estimation;
2. evaluate hypotheses using appropriate statistical tests;
3. compare and critically discuss different inferential solutions for a given problem.

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Risultati dell'apprendimento attesi

 

 Lo studente alla fine del corso avrà sviluppato le capacità di:
1. inferire sulle caratteristiche incognite di una popolazione statistica applicando i principali metodi di stima puntuale e mediante intervalli;
2. verificare ipotesi usando appropriati test statistici;
3. comparare e discutere criticamente differenti soluzioni inferenziali ad un problema assegnato.

   

Students who complete this course will have the ability to:
1. infer population characteristics from sample data applying the most relevant methods of point and interval estimation;
2. evaluate hypotheses using appropriate statistical tests;
3. compare and critically discuss different inferential solutions for a given problem.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

 

   La verifica dell'apprendimento avviene mediante un esame scritto in cui lo studente è chiamato a risolvere due esercizi includenti alcune domande teoriche circa gli strumenti necessari alla soluzione. Il tempo assegnato è di un'ora.

   

The final exam consists of  a written test including two exercises  and theoretical questions about the statistical tools applied in the solutions (see point 3).  Time: 1 hour.

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Attività di supporto

Esercitazioni (15 ore).

Opportunità di partecipazione ad un laboratorio R.

Uno dei testi consigliati contiene la possibilità di accesso ad una piattaforma di esercizi per l'auto apprendimento.

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Programma

 

   Elenco dei temi trattati:

- forme elementari di campionamento da popolazioni statistiche
- costruzione di riassunti dei dati e loro distribuzioni
- Stima puntuale: metodo di stima basato sulla massimizzazione della verosimiglianza e metodo dei momenti; metodi bayesiani
- principali proprietà degli stimatori
- metodo della quantità pivotale per la costruzione di intervalli di confidenza,
- intervalli di confidenza per i parametri di una popolazione normale,
- intervalli di confidenza asintotici,
- verifica delle ipotesi statistiche

List of topics:

Populations and samples.
Sample mean and sample variance.
Results on sampling from the Normal distribution.
Point estimation: method of moments and method of maximum likelihood.
Bayesian methods.
Properties of point estimators.
Confidence interval: definition and pivotal-quantity method.
Confidence intervals for means and variances of Normal populations.
Large-sample confidence intervals.
Confidence intervals for proportions.
Hypothesis testing

Applicazione mediante esercizi svolti in classe alla lavagna e in laboratorio al computer con R delle nozioni acquisite a lezione.

Testi consigliati e bibliografia

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   Appunti del corso.

Testi di consultazione:
-Anna Clara Monti, «Introduzione alla statistica», Edizioni Scientifiche Italiane, 2003.
-Sheldon M. Ross Probabilità e Statistica per l’Ingegneria e le scienze McGraw-Hill, Milano, ultima edizione
-Douglas C. Montgomery, George C. Runger, Norma F. Hubele,  Statistica per l’ingegneria Egea, Milano
-Giuseppe Cicchitelli, Statistica. Principi e metodi.  Pearson Education, 2012, con piattaforma MyLab. (Seconda Edizione 2012)
-P.Newbold, W.L. Carlson, B. Thorne, Statistica, Pearson/Prentice Hall, Milano, 2010, 2a ed.
- S. M. Iacus, G. Masarotto, «Laboratorio di statistica con R», McGraw-Hill,Milano, 2003.
-S.Iacus, Statistica, McGraw-Hill, seconda edizione

   

Lecture notes.

See also:
-Anna Clara Monti, «Introduzione alla statistica», Edizioni Scientifiche Italiane, 2003.
-Sheldon M. Ross Probabilità e Statistica per l’Ingegneria e le scienze McGraw-Hill, Milano, ultima edizione
-Douglas C. Montgomery, George C. Runger, Norma F. Hubele,  Statistica per l’ingegneria Egea, Milano
-Giuseppe Cicchitelli, Statistica. Principi e metodi.  Pearson Education, 2008. (Seconda Edizione 2012)
-P. Newbold, W.L. Carlson, B. Thorne, Statistica, Pearson/Prentice Hall, Milano, 2010, 2a ed.
- S. M. Iacus, G. Masarotto, «Laboratorio di statistica con R», McGraw-Hill,Milano, 2003.
-S.Iacus, Statistica, McGraw-Hill, seconda edizione



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Note

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: 07/05/2015 13:50
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