72534 - STATISTICA NUMERICA

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso, lo studente possiede: - la conoscenza di strumenti software per l'analisi dei dati; - la definizione e le caratteristiche di distribuzioni discrete e continue con i loro momenti; - alcuni metodi numerici per i test di ipotesi; - alcuni metodi numerici per la regressionecon applicazioni in campo economico; - l'algoritmo di PageRank per il data mining.

Contenuti

Definizione di probabilità ed esempi. Distribuzioni discrete e continue di probabilità. Statistica descrittiva.  Stime puntuali e di intervalli. Test di ipotesi.  Approssimazione dati ai minimi quadrati: regressione lineare, funzioni polinomiali di grado superiore, minimi quadrati non lineari. Metodi numerici per il calcolo della soluzione del problema discreto dei minimi quadrati.
Ambiente di simulazione e programmazione R.Principali funzioni grafiche e di analisi statistica dati. Esercitazioni guidate su esempi con dati simulati e reali.

Testi/Bibliografia

1) E. Loli Piccolomini, A. Messina, Statistica e calcolo con R, McGraw-Hill Education, settembre 2015

Metodi didattici

Lezioni in aula ed esercitazioni guidate con portatile. Le esercitazioni consistono in brevi programmi in ambiente R sui metodi numerici trattati a lezione.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Alcuni esercizi di Laboratorio vengono assegnati per l'esame. Se lo studente NON consegna gli esercizi di Laboratorio non può sostenere l'esame.

Esame in Laboratorio e orale sugli esercizi assegnati.

Il voto finale è la somma di:

• una valutazione dell'esame di Laboratorio (max. 27/30)
• una valutazione degli esercizi Laboratorio svolti (max. 5/30)

Se il voto finale supera 30 viene assegnata la lode.

 

Strumenti a supporto della didattica

Programmi test forniti dal docente,

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Elena Loli Piccolomini