00914 - STATISTICA

Conoscenze e abilità da conseguire

Il corso fornisce un'introduzione ai principali metodi e strumenti di base propri dello studio quantitativo dei fenomeni collettivi, con il duplice obiettivo di sviluppare la capacità di interpretazione e valutazione critica di informazioni di natura statistica e dotare lo studente di competenze specifiche per la produzione ed elaborazione autonoma di dati statistici. Al termine del corso ci si attende che lo studente: - conosca gli elementi di base della statistica descrittiva e inferenziale, - sia in grado di leggere e comprendere articoli su riviste e/o pubblicazioni specializzate contenenti risultati di analisi quantitative, - sappia valutare in modo critico le sintesi ed elaborazioni statistiche di dati censuari o campionari, - abbia acquisito le competenze necessarie per applicare autonomamente alcuni degli strumenti propri della metodologia statistica per la descrizione e lo studio quantitativo di fenomeni economici e sociali.

Contenuti

Natura dei caratteri e scale di misura. Unità statistiche, popolazione e campione (definizioni e notazioni).

Raccolta e sistemazione dei dati: come si costruisce una matrice di dati, successioni, distribuzioni di frequenza (discreta e per classi). Distribuzioni di frequenza: univariate assolute, relative, cumulate e retrocumulate; bivariate assolute, relative e relative condizionate.

Rappresentazioni grafiche per caratteri qualitativi e quantitativi: diagramma a barre, areale, cartesiano, di dispersione, per serie storiche, cartogramma, istogramma e box-plot.

Misure di posizione: minimo, massimo, moda, mediana, quantili, media aritmetica, media ponderata e troncata (definizioni per successioni, per distribuzioni di frequenza e per classi; proprietà)

Misure di diversità: eterogeneità (indice di Gini assoluto e relativo), variabilità (campo di variazione, scarto quadratico medio, varianza, devianza, scarto interquartile) e concentrazione (indice di concentrazione) (definizioni per successioni, per distribuzioni di frequenza e per classi; proprietà).

Misure di forma: asimmetria (confronto con indici di posizione, interpretazione istogramma e box-plot, indice di Skewness per successioni, per distribuzioni di frequenza e per classi).

Distribuzione normale: definizione, proprietà e uso delle tavole.

Misure di associazione: connessione/indipendenza statistica (indice chi-quadro: definizione e proprietà), dipendenza in media (indice eta-quadro: definizione e proprietà), concordanza e discordanza (covarianza: definizione e proprietà), e dipendenza lineare (correlazione lineare: definizione e proprietà). Analisi di regressione lineare semplice: aspetti teorici, coefficienti di regressione, metodo dei minimi quadrati e proprietà. Legami tra forme di indipendenza/dipendenza.

Probabilità: definizione, spazio degli eventi, leggi, funzione di ripartizione e di probabilità, probabilità condizionata e indipendenza. Legge dei grandi numeri. Teorema di Bayes.

Variabili causali: discrete e continue (definizione e proprietà), funzione di probabilità, di densità e di ripartizione. Valore atteso e varianza di una variabile casuale. Teorema del limite centrale.

Distribuzione di Bernoulli, binomiale, ipergeometrica, uniforme (discreta e continua), di Poisson, t di Student, chi-quadro e F di Fisher (definizione, proprietà e usi).

Distribuzioni campionarie della media, di una proporzione e della varianza, della differenza tra due medie e tra due proporzioni.

Stimatore (definizione e proprietà). Stima puntuale e per intervallo di una media, di una proporzione, di una varianza; della differenza tra due medie, tra due proporzioni. Determinazione dell’ampiezza campionaria.

Verifica di ipotesi per una media (varianza nota, varianza non nota, piccoli campioni e grandi campioni), per una proporzione (solo grandi campioni) per una varianza. Test per confronto tra medie, proporzioni e varianze. Test di indipendenza statistica.

Inferenza sul modello di regressione lineare: stimatori puntuali, intervallo di confidenza e verifica di ipotesi per i coefficienti di regressione.

Testi/Bibliografia

Lo studente deve conoscere gli argomenti dettagliati nel programma, può scegliere liberamente un testo universitario di statistica. Ad esempio può utilizzare:

Borra S., Di Ciaccio A. (2014). Statistica, metodologie per le scienze economiche e sociali, McGraw-Hill.

Levine D.M., Szabat K., Stephan D.F. (2018). Statistica, Pearson.

Pacini B., Raggi M. (2009). Statistica per l'analisi operativa dei dati, Carocci Editore.

Piccolo D. (2010.) Statistica, Il Mulino.

Sullivan M., Zavarrone E. (2015). Fondamenti di statistica, Pearson.

 

Esercitazioni e testi di esami passati sono disponibili nella piattaforma di e-learning (https://iol.unibo.it).

Metodi didattici

Lezioni in aula ed esercitazioni in aula.

Uso della piattaforma di e-learning per valutare la propria preparazione.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

L'esame di statistica è composto da due prove obbligatorie: prova teorica in laboratorio e prova scritta (eventuale orale facoltativo).

La prova in laboratorio si svolge in 15 minuti, consiste in 10 domande di teoria (test a risposta multipla e domande aperte brevi). Solo chi ottiene almeno 7 punti (sui 10 massimi raggiungibili) è ammesso alla prova scritta.

La prova scritta include 4 esercizi, durante la prova verrà consegnato un formulario che è l'unico materiale consultabile. Non sono ammessi appunti di altre tipologie. È consentito l'uso della calcolatrice.

Il risultato positivo ottenuto nella prova teorica di laboratorio vale all’interno della sessione di esame (se lo studente non si presenta allo scritto nella sessione, il risultato positivo del laboratorio verrà annullato).

La prova orale è facoltativa, ma è possibile sostenerla solo nella stessa sessione di appello dello scritto.

Il voto complessivo sarà così formato: voto scritto + 1 punto se nel laboratorio si ottiene 8/10, +2 punti se nel laboratorio si ottiene 9/10, +3 punti se nel laboratorio si ottiene 10/10.

Strumenti a supporto della didattica

Link ad altre eventuali informazioni

http://www.unibo.it/docenti/meri.raggi

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Meri Raggi