- Docente: Fedele Pasquale Greco
- Crediti formativi: 10
- SSD: SECS-S/01
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Moduli: Aldo Gardini (Modulo 1) Fedele Pasquale Greco (Modulo 2)
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 1) Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 2)
- Campus: Rimini
- Corso: Laurea in Finanza, assicurazioni e impresa (cod. 8872)
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine del corso lo studente possiede le conoscenze di base dell'inferenza statistica. In particolare lo studente è in grado di: -definire e controllare una ipotesi statistica parametrica per semplici problemi -derivare uno stimatore e valutarne le proprietà - stimare e interpretare il modello lineare multiplo - stimare e interpretare il modello di regressione logistica.
Contenuti
Modulo 1 (il modulo costituisce anche il crash course di STATISTICA della Laurea Magistrale in Scienze Statistiche Finanziarie e Attuariali)
Introduzione alla statistica inferenziale: universo dei campioni; statistiche e stimatori.
Problema della stima: metodi di stima puntuale; metodo della massima verosimiglianza; proprietà degli stimatori; intervalli di confidenza. Applicazioni in R.
Controllo di ipotesi: test statistici parametrici (ipotesi su media, proporzione e varianza); test non parametrici (test di indipendenza). Proprietà dei test statistici. Applicazioni in R.
Modulo 2
Regressione lineare semplice: stimatori dei minimi quadrati e stimatori di massima verosimiglianza; indice di determinazione lineare. Applicazioni in R.
Regressione lineare multipla: stima e interpretazione dei parametri; proprietà degli stimatori dei minimi quadrati; analisi dei residui; test di ipotesi sul modello e sui coefficienti; selezione dei regressori. Applicazioni in R
Analisi della varianza.
Testi/Bibliografia
Il seguente libro di testo è necessario per la preparazione dell'esame:
D. Piccolo, Statistica per le decisoni, Il Mulino, Bologna, 2010, PARTE III e IV.
Metodi didattici
La parte teorica di introduzione ai concetti di base sarà affiancata da una parte dedicata agli esercizi svolti anche con l’ausilio del software statistico R.
In considerazione della tipologia di attività e dei metodi didattici adottati, la frequenza di questa attività formativa richiede la preventiva partecipazione di tutti gli studenti ai moduli 1 e 2 di formazione sulla sicurezza nei luoghi di studio, [https://elearning-sicurezza.unibo.it/] in modalità e-learning.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
La prova d'esame ha lo scopo di verificare il raggiungimento dei seguenti obiettivi didattici:
- Conoscenza approfondita delle basi dell'inferenza statistica e del modello di regressione lineare.
- Capacità di analizzare criticamente insiemi di dati univariati e multivariati.
PROVE PARZIALI. È possibile sostenere due prove parziali: gli studenti che sosterranno le prove parziali potranno accettare il voto risultante dalla media delle valutazioni conseguite. Potranno inoltre decidere di sostenere una prova orale facoltativa.
ESAME TOTALE. L'accertamento dell'apprendimento avviene mediante una prova scritta ed una prova orale facoltativa.
La durata delle prove scritte (sia parziali che totali) è di due ore. Le prove si svolgono in laboratorio e prevedono l'uso del software R.
Durante le prova scritte è consentito consultare dei formulari che ogni candidato provvederà a preparare da sé. I formulari devono essere contenuti in 4 facciate A4. Oltre ai formulari è consentito consultare gli script di R forniti a lezione. I formulari devono essere consegnati unitamente all'elaborato.
Strumenti a supporto della didattica
Slide e materiale di laboratorio disponibili sulla piattaforma virtuale; software R.
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Fedele Pasquale Greco
Consulta il sito web di Aldo Gardini