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Analisi dei dati e probabilità

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Data analysis and probability

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Anno accademico 2016/2017

Codice dell'attività didattica
ECM0007
Docenti
Alessandra Durio (Titolare del corso)
Dott. Nicoletta Melis (Esercitatore)
Corso di studi
Laurea in Economia e Statistica per le Organizzazioni - a Torino [0402L31]
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 ed orale
Prerequisiti
Gli Studenti debbono aver frequentato e possibilmente superato il corso di Matematica per le scienze sociali del primo semestre.
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi



Il corso si propone di fornire agli Studenti le basi metodologiche ed applicative della statistica. I contenuti prevedono l’analisi statistica descrittiva di dati univariati e bivariati e l’introduzione alla teoria del calcolo delle probabilità e agli strumenti necessari per affrontare problemi decisionali in condizioni di incertezza.


The course aims to provide students with the main methodological and application tools of statistics. The contents include the descriptive statistical analysis of univariate and bivariate data and the introduction to the theory of probability theory and tools needed to deal with decision-making problems under uncertainty.

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Risultati dell'apprendimento attesi

Conoscenza della terminologia scientifica e capacità di comprensione degli aspetti teorici ed applicativi contenuti nel libro di testo.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione nell’interpretazione e nella valutazione critica di risultati di analisi statistiche descrittive nonché nell’elaborazione di dati aziendali economici e finanziari.

Autonomia di giudizio e conseguente possibilità di sviluppare considerazioni logiche e deduttive indispensabili per lavorare autonomamente nella ricerca e nella selezione dei dati a supporto di analisi statistiche e nell’utilizzo delle fonti statistiche ufficiali.

Abilità comunicative per divulgare in forma scritta e orale i risultati delle analisi condotte utilizzando adeguate forme comunicative a seconda degli interlocutori.

Capacità di apprendimento per essere in grado di applicare i metodi e gli strumenti acquisiti per aggiornare ed approfondire i contenuti studiati, anche in contesti professionali, e per intraprendere studi successivi.

 

Knowledge of the scientific terminology and understanding capability of the theoretical and applicative aspects contained in the textbook.

The capability of applying knowledge and understanding in the interpretation and critical evaluation of the results of descriptive statistical analysis, as well as in the processing of financial technical data.

Autonomy of judgment and the subsequent possibility of developing logical and deductive considerations which are essential to work independently in the research and selection of data to support statistical analyses and to make use of the official statistical sources.

Communication capabilities to disclose in a written and oral form the results of analyses conducted making use of appropriate forms of communication according to the interlocutors.

Learning capability to enable one to apply the methods and tools acquired to update and expand on the contents studied, also in a professional framework, and to undertake further studies.

 

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Modalità di insegnamento

 Lezioni in aula per 72 ore complessive (12 cfu)

Lectures, 72 hours overall (12 cfu)

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Modalità di verifica dell'apprendimento

Lo Studente è tenuto a superare una prova scritta ed una orale (entrambe obbligatorie):

- lo scritto verte su tutti gli argomenti svolti durante il corso e consiste in una serie di 3 esercizi numerici secondo lo schema delle Autovalutazioni che saranno pubblicate sul sito del corso durante lo svolgimento delle lezioni. La durata della prova scritta è di 35 minuti circa, e l’esito sarà di ammesso o non ammesso alla prova orale;

- la prova orale verte sugli argomenti svolti durante il corso e proposti dalla Commissione con l’intento di verificare l’apprendimento degli aspetti teorici e concettuali del programma. In genere si terrà il giorno stesso della prova scritta. Se il caso, un calendario con date ed orari di giornate successive dedicate alle prove orali verrà comunicato agli Studenti e pubblicato sul sito;

- con l’intento di stimolare l’applicazione delle tecniche statistiche a situazioni reali, lo Studente potrà presentare e discutere in sede di esame un breve lavoro di analisi dati (una “tesina” su argomenti a sua scelta) a cui potrà essere attribuito un punteggio supplementare.

Al fine di accedere alla prova scritta, lo Studente deve obbligatoriamente iscriversi all’appello utilizzando il Sistema Esse3 di Ateneo e presentarsi all’appello munito di documento di identità valido. Durante le prove scritte allo Studente è consentito solo l’uso di una calcolatrice scientifica tascabile ed eventualmente delle tavole delle più comuni distribuzioni di probabilità. Pertanto non è ammesso l’utilizzo di libri di testo e appunti di ogni tipo, fogli diversi da quelli distribuiti all’inizio della prova o telefoni cellulari.


The student is required to pass a written test and an oral (both compulsory):

- the script cover all the arguments of the lectures and consists in a series of three numerical exercises according to the scheme of “self-assessments” that will be posted on the course website during the lessons. The duration of the written test is 35 minutes and the results will be admitted or not admitted to the oral test;

- the oral examination focuses on the arguments developed during the course in order to assess the learning of the theoretical and conceptual aspects of the program. It is generally held on the day of the written test. If necessary, a calendar with the dates and times of the following days for the oral tests will be communicated to students and posted on the course website;

-  with the aim of encourage the application of statistical techniques to real situations, the student will present and discuss a short work of data analysis (a "thesis" on topics of his choice) that can be assigned an extra  score.

In order to access the written exam, the student must be registered using the System Esse3 must come to the exam with a valid ID. During the written tests the student is only allowed to use a scientific calculator and eventually the tables of the most common probability distributions. Therefore it is not allowed to use: textbooks and notes of all kinds, paper other than those distributed at the beginning of the trial and mobile phones.

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Attività di supporto


Il corso è accompagnato da 20 ore di esercitazione dedicate a discutere e risolvere  esercizi sui principali argomenti trattati nel corso.


Durante tutto il corso le lezioni frontali saranno affiancate da attività in laboratorio informatico, tese a sviluppare la capacità di applicare gli strumenti acquisiti in modo appropriato tramite l’utilizzo di software statistico e l’analisi di dati reali. 

 20 hours of exewill be spent in discussing and solving exercises  on the main topics of the course.

The lectures will be complemented by activities in the computer lab, aimed at developing the ability to apply in a suitable way the tools acquired through the use of statistical software and analysis of real data.

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Programma



Statistica descrittiva: Collettivo e unità statistiche. Caratteri statistici e loro modalità. Scale di misura. Mutabili e variabili statistiche. Distribuzioni di frequenza. Raggruppamento in classi. La funzione di ripartizione. Misure di posizione: medie, modo, mediana quantili. Misure di variabilità: la differenza interquartilica, le differenze medie, la varianza e lo scarto quadratico medio. Il diagramma a "scatola e baffi". La diseguaglianza di Tchebychev. Mutabili e Variabili statistiche bivariate. Distribuzione di frequenze congiunte, marginali e condizionate. Valor medio e varianza delle distribuzioni condizionate. La covarianza e il rapporto di correlazione lineare. Combinazioni lineari di variabili statistiche. L'indipendenza statistica e misure di dipendenza. L'indipendenza in media e misura della dipendenza in media. Cenni sulla regressione lineare. Calcolo delle probabilità: Esperimenti casuali. Insieme dei possibili esiti. Eventi ed algebra degli eventi. Differenti approcci al calcolo delle probabilità. Definizione assiomatica di misura di probabilità. Probabilità condizionata. Indipendenza stocastica. Regola di Bayes. Prove ripetute. Variabili casuali discrete e continue. Funzioni di ripartizione, di distribuzione e di densità di probabilità. Momenti di una variabile casuale. Variabili casuali notevoli (Bernoulli, Binomiale, Gaussiana, ...).. Trasformazioni di variabili casuali. Variabili casuali doppie. Covarianza e correlazione tra variabili casuali. Legge dei grandi numeri. Teorema limite Centrale. 

Descriptive statistics: the statistical population and the statistical units. Characters and their statistical modes. Measurement scales. Univariate analysis. Frequency distributions. Grouping into classes. The frequencies cumulative function of a statistical variable. Measures of position: mean, mode, median, quantiles. Measures of dispersion: interquartile range, variance, standard deviation. Box-plot diagram. Tchebychev's inequality. Bivariate analysis. Bivariate statistical variates and bivariate statistical variables. Definitions, conjoint frequencies distribution, marginal distributions and conditional distributions. Mean and variance of a conditional variable. The covariance and its properties. The analysis of depencence. Statistical dependence (and its measures). Dependence in mean (and its measures). Elements of linear regression. Probability: random experiments and their nature. The set of all the possible outcomes of a random experiment and the Algebra of events. The axiomatic definition of probability. Conditional probability. Independent and dependent events. The Bayes' rule. Repeated trials of a random experiment. Random variables, definitions and classifications. Expected values of a random variable, the moments and the moments generating function of a random variable. Some outstanding random variables (Bernoulli, Binomial, Gaussian, ...). Random variable transformations. Bivariate random variables. Covariance and correlation. Central limit theorem.

 

Testi consigliati e bibliografia

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Libri di testo:

Durio, E.D. Isaia, 2009, Elementi di statistica descrittiva, sul sito del corso (http://www.didattica-est.unito.it/do/didattica.pl/Quest?corso=p0eb).

Durio, E.D. Isaia, 2009, Elementi di calcolo delle probabilità, sul sito del corso (http://www.didattica-est.unito.it/do/didattica.pl/Quest?corso=p0eb).

Dispense fornite dal docente.

Letture suggerite:

H. Darrel, 2007, Mentire con le Statistiche, Monti & Ambrosini.

A.M. Paganoni, F. Ieva, V. Vitelli, 2012, Laboratorio di statistica con R. Eserciziario, Pearson. G. Espa, R. Micciolo, 2012, Analisi esplorativa dei dati con R, Apogeo.

Textbooks

Durio, E.D. Isaia, 2009, Elementi di statistica descrittiva, sul sito del corso (http://www.didattica-est.unito.it/do/didattica.pl/Quest?corso=p0eb).

Durio, E.D. Isaia, 2009, Elementi di calcolo delle probabilità, sul sito del corso (http://www.didattica-est.unito.it/do/didattica.pl/Quest?corso=p0eb)

Lecture notes.

Suggested readings:

H. Darrel, 2007, Mentire con le Statistiche, Monti & Ambrosini.

A.M. Paganoni, F. Ieva, V. Vitelli, 2012, Laboratorio di statistica con R. Eserciziario, Pearson.

G. Espa, R. Micciolo, 2012, Analisi esplorativa dei dati con R, Apogeo.



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Note



Si invitano gli Studenti a consultare periodicamente le pagine di questo sito nella sezione Moodle all’indirizzo:

Students are invited to consult on a regular basis the pages of the course’s Moodle website:

 

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: 14/07/2017 11:04
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