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Analisi dei dati e probabilità

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Data analysis and probability

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Anno accademico 2019/2020

Codice dell'attività didattica
ECM0007
Docenti
Nicoletta Melis (Titolare del corso)
Dalit Contini (Titolare del corso)
Anna Lo Presti (Titolare del corso)
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
Prerequisiti

Gli Studenti devono aver frequentato il corso di Matematica per le scienze sociali del primo semestre.

Students should have attended the course in Mathematics for the social sciences delivered in the first semester.


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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, affrontando i temi della statistica descrittiva univariata e bivariata e i fondamenti teorici del calcolo delle probabilità. 

The course aims to provide the methodological and applied fundamentals of statistical analysis, covering descriptive univariate and bivariate statistics, and an introduction to probability theory.

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Risultati dell'apprendimento attesi

Conoscenza della terminologia scientifica e capacità di comprensione degli aspetti teorici ed applicativi della stastistica di base.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione nella lettura, interpretazione e valutazione critica di risultati di analisi statistiche descrittive e dei modelli probabilistici.
Capacità di decidere in modo autonomo quali analisi effettuare per descrivere sinteticamente le caratteristiche delle popolazioni e la loro relazione.  
Capacità di divulgare i risultati delle analisi statistiche e dei ragionamenti logici sottostanti in forma scritta e orale.
Acquisizione delle competenze necessarie per affrontare corsi più avanzati, e in particolare sull'inferenza statistica e i modelli di regressione multivariata.

 

Knowledge of the scientific terminology and capability of understanding the theoretical and applicative topics of introductory statistics.
The capability of applying knowledge and understanding to read, interpret and critically evaluate the results of descriptive statistical analyses and probabilitstic models.
The ability to decide autonomously what analyses to undertake to describe the characteristics of a population and their relationship.
The ability to communicate effectively the results of statistical analyses and their logical foundations in written and oral form.
The acquisition of the competences needed to study more advanced statistical concepts, related to statistical inference and multivariate regression.

 

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Modalità di insegnamento

Causa emergenza coronavirus, le lezioni si tengono in forma di presentazioni in power point commentate con registrazione audio, caricate sulla piattaforma Moodle. Saranno possibili alcuni lezioni in diretta streaming, tramite la piattaforma Webex. Tutte le comunicazioni saranno effettuate tramite annunci su Moodle.

Due to the coronavirus emergency, the lectures are delivered as power point presentations, with audio comments, uploaded on the Moodle platform. Some lectures could be delivered via streaming, on the Webex platform. All the notices will be published on Moodle.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

PROVA SCRITTA

In relazione all’emergenza coronavirus, in ottemperanza alle indicazioni rettorali, la prova scritta di LUGLIO verrà effettuata per via telematica tramite la piattaforma Moodles e sotto sorveglianza Webex. La prova scritta di SETTEMBRE verrà invece effettuata in presenza e in modalità telematica, in ottemperanza alle indicazioni del rettorato.

Qualora la connessione di una persona cada durante la prova, sarà impossibile riconnettersi. Lo studente dovrà sostenere l’esame in forma orale al termine dell’appello.

Per motivi organizzativi, gli studenti prenotati all’esame che non intendono sostenere la prova in quell’appello, sono caldamente invitati a cancellare la propria iscrizione almeno 3 giorni prima dell’esame.

La prova consiste di due parti:

- Parte prima: 16 domande a risposta multipla sui concetti di base.
- Parte seconda: 4 esercizi da svolgere o domande di teoria riguardanti tutti gli argomenti del programma.

Per accedere alla seconda parte sarà necessario rispondere correttamente a 12 domande. Le prove che non raggiungono questo punteggio verranno considerate insufficienti.

Coloro che superano la prima parte sosterranno la seconda parte, che avrà luogo subito dopo la conclusione della prima.

Valutazione finale. Alla prima parte verrà attribuito un punteggio corrispondente al numero di domande con risposta corretta (quindi massimo 16 punti). Per la seconda parte i docenti avranno a disposizione altri 14 punti, suddivisi in 7 punti per modulo. Per il superamento dell’esame sarà necessario aver ottenuto un minimo di 2.5 punti per ogni modulo.

 

WRITTEN EXAM

Due to the coronavirus emergency, the exam in the month of July will be done online, on the Mooddle platform, in connection with the exam comission via Webex platform. The exam in the month of September will be delivered in face-to-face and remote modes, following the indications of the univeristy rectorship.

Il the internet connection falls during the exam, it will not be possible to re-connect. In this case the students will take the exam in oral form, if possible at the end of the same day of the written exmination.

Due to organizational reasons, the students registered to the exam who decide not to take the exam in that date are warmly invited to cancel their name at least 3 days before the exam.

the exam consists in two parts:

- First part: 16 multiple choice questions on the basic concepts

- Second part: 4 exercises or theoretical questions on the entire program of the course.

If the student answers correctly to at least 12 questions, she will have sccess to the second part. Below this score the exam will be considered failed. 

The students who pass the first part will take part to the second section of the exam, right after the end of the first part.

Final evaluation. The score of the first part will be equal to the number of correct questions (thus, with a macìximum of 16 points). The second part can add up to 14 points (7 for each module of the course). To pass the exam it is required to obtain at least 2.5 points per module.

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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.

There will be 20 additional hours of exercise sessions, dedicated to presenting and solving exercises  on the main topics of the course.

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Programma



STATISTICA DESCRITTIVA (MOD 1)
La rilevazione dei caratteri statistici: indagini e rilevazione dei dati, caratteri, collettivo e unità statistiche.
Distribuzione dei caratteri e loro rappresentazione grafica, serie storiche e serie territoriali.
Misure di posizione: medie e medie troncate, moda, mediana, percentili, quantili.
Variabilità e indici di variabilità,  teorema di Markov, disuguaglianza di Tchebychev, boxplot, standardizzazione, eterogeneità, indici di asimmetria.
Associazione tra due caratteri: Distribuzioni doppie, indici di associazione, di dipendenza in media e di interdipendenza; cograduazione.

Rapporti statistici, numeri indici semplici e complessi.

PROBABILITA' E VARIABILI CASUALI (MOD 2)
Eventi e algebra degli eventi
Postulati
Probabilità nell'approccio classico 
Probabilità condizionata
Teorema di Bayes
Probabilità secondo altri approcci.
Variabili casuali discrete
Funzione di probabilità e funzione di ripartizione
Variabili casuali continue
Funzione di densità
Valore atteso e varianza di una v.c.
Variabili casuali discrete: uniforme, Bernoulli, binomiale, di Poisson, geometrica
Variabili continue: uniforme, esponenziale, Normale
Teorema del limite centrale
Variabili casuali doppie
Normale bivariata

 

DESCRIPTIVE STATISTICS (MOD 1)

Descriptive statistics: the statistical population and the statistical units.
Frequency distributions and grafical representation
Measures of position: mean and trimmed mean, mode, median, percentiles.
Measures of dispersion, Tchebychev's inequality.
Bivariate analysis and analysis of depencence, statistical dependence and interdependence (and their measures), dependence in mean (and its measures).
Simple and composite index numbers.

PROBABILITY AND RANDOM VARIABLES (MOD 2)
Events and algebra of events
Postulates
Classical probability  
Conditional probability
Bayes' theorem
Probability concepts under other approaches.
Discrete random variables
Probability and cumulative probability functions 
Continuous random variables
Density functions
Expected value and variance of a random variable
Important discrete random variables: uniform, Bernoulli, binomial, Poisson, geometric
Important continuous random variables: uniform, exponential, Normal
Central limit theorem
Bivariate random variables
Bivariate normal distribution

 

Testi consigliati e bibliografia

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Libri di testo:

Simone Borra, Agostino di Ciaccio Statistica, Metodologie per le scienze economiche e sociali - McGraw-Hill

Textbooks:

Simone Borra, Agostino di Ciaccio Statistica, Metodologie per le scienze economiche e sociali - McGraw-Hill



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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: 04/07/2020 13:07
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