Vai al contenuto principale
Oggetto:
Oggetto:

Teoria statistica delle decisioni

Oggetto:

Statistical theory of decisions

Oggetto:

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

Oggetto:

Sommario insegnamento

Oggetto:

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.

Oggetto:

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.

Oggetto:

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.

Oggetto:

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.

Oggetto:

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

Oggetto:

 

   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



Oggetto:

Note

Orario Lezioni

Oggetto:

Altre informazioni

http://www.didattica-est.unito.it/do/home.pl/View?doc=home_appelli.html
Oggetto:
Ultimo aggiornamento: 07/05/2015 13:50
Location: https://www.didattica-est.unito.it/robots.html
Non cliccare qui!