ANALISI DEI DATI
cod. 07520

Anno accademico 2021/22
1° anno di corso - Primo semestre
Docente
- Piero GANUGI
Settore scientifico disciplinare
Statistica economica (SECS-S/03)
Field
Attività formative affini o integrative
Tipologia attività formativa
Affine/Integrativa
96 ore
di attività frontali
12 crediti
sede:
insegnamento
in ITALIANO

Obiettivi formativi

L’obiettivo del corso è fornire allo studente una solida base di statistica descrittiva, di inferenza e la conoscenza di alcuni modelli fondamentali dell’analisi dei dati, di particolare rilevanza in ambito aziendale.

Prerequisiti

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Contenuti dell'insegnamento

ITALIANO
Statistica descrittiva univariata e bivariata.
Inferenza: variabili casuali di uso più comune, distribuzioni campionarie e stima intervallare.
La regressione bivariata e multivariata. Distanze e indici di similarità.
Il disegno degli esperimenti. L'analisi della varianza a un fattore, a due fattori, con interazione. Superfici di risposta.

Programma esteso

Primo modulo. Statistica descrittiva.

Le distribuzioni statistiche. Tipologia dei caratteri. Il grafico a barre. L’istogramma.
Dalla distribuzione di una variabile alle distribuzioni doppie.

Medie. Condizioni di equivalenza e funzione di medie potenziate. Medie di posizione. Medie nel continuo. Non esistenza della media. Il baricentro.

Indici di variabilità. Proprietà di un indice di variabilità. Indici di variabilità assoluta e relativa. Il campo di variazione. La differenza interquartile. La devianza e la sua scomposizione. La varianza e le sue proprietà. La differenza media assoluta.
La diseguaglianza.La curva di Lorenz. Il Gini.
Numeri indice. Gli indici elementari e le loro proprietà. Formule di sintesi per la costruzione dei numeri indice sintetici.
La covarianza e le sue proprietà. La matrice di varianze covarianze. Il coefficiente di correlazione lineare. Le matrici di varianze covarianze e la matrice di correlazione. Il metodo dei minimi quadrati.

Secondo modulo: Probabilità e Inferenza.

Spazio campionario, teorema della probabilità composta e teorema della probabilità totale. Le distribuzioni di Bernoulli, Binomiale e Poisson. La rettangolare discreta. dalla Binomiale al teorema del limite centrale(prima versione).
La Normale. Esponenziale. Rettangolare continua. t di Student. Chi quadrato. F. Cauchi. Pareto.
La somma di distribuzioni. la somma standardizzata di distribuzioni e il teorema del limite centrale(seconda versione).
Distribuzioni a media e varianza non finita e il teorema del limite centrale.



Distribuzioni campionarie: della media, della mediana, della semisomma del valore massimo e minimo, della varianza, della varianza campionaria corretta.
Stima intervallare.

Terzo modulo La regressione lineare.

Ipotesi alla base del modello lineare classico. La costruzione degli intervalli di confidenza per le stime dei parametri del modello lineare classico. La previsione. Il modello lineare a pi variabili.

Quarto modulo: distribuzioni doppie, somma e mistura di variabili statistiche.

Quinto modulo: l’analisi della varianza.

Il disegno completamente casualizzato e il modello ad 1 fattore. Le sue ipotesi. I parametri del modello e suoi stimatori. Il controllo delle ipotesi. Contrasti. Il piano a blocchi completi casualizzati e il modello a due fattori senza e con interazione. Quadrati latini e il suo modello. Piani fattoriali e il modello a due fattori senza e con interazione.
Superfici di risposta. Superfici lineari e di ordine due.

Sesto modulo: e distanze gli indici di similarità.

Bibliografia

Cicchitelli G., D'Urso P., Minozzo M.
Statistica: Principi e metodi. Pearson 2017, Pearson. (Alcuni capitoli segnalati durante il corso).

Montgomery D. C.
Progettazione e analisi degli esperimenti
2006 McGraw-Hill. (Alcuni capitoli segnalati durante il corso).
Zani S. Cerioli S. Analisi dei daa mining per le decisoni aziendali.2007 Giuffrè. (Alcuni capitoli segnalati durante il corso).

Metodi didattici

Lezioni on line. Le lezioni saranno anche registrate

Modalità verifica apprendimento

Prova scritta e orale.
Nella prova scritta lo studente deve risolvere alcuni esercizi applicati relativi ai moduli del corso. Nell'orale invece lo studente deve dimostrare una buona conoscenza delle proprietà e per alcuni modelli anche delle ipotesi dei diversi modelli teorici sviluppati durante il corso e indicati nel programma.

Altre informazioni

E' disponibile un eserciziario su Elly.