- Docente: Simone Tiberi
- Crediti formativi: 9
- SSD: SECS-S/01
- Lingua di insegnamento: Inglese
- Modalità didattica: Lezioni in presenza (totalmente o parzialmente)
- Campus: Bologna
- Corso: Laurea in Business and Economics (cod. 8965)
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dal 11/02/2026 al 15/05/2026
Conoscenze e abilità da conseguire
By the end of this course students are able to: - analyze a dataset using numerical indexes and graphical representations; - apply basic tools of probability theory; - produce estimates of population parameters from sample data; - evaluate statistical hypotheses; - apply least square regression analysis.
Contenuti
- Introduction to data: Data basics; Sampling principles; Experiments and observational studies
- Summarizing data: Examining numerical data; Considering categorical data
- Probability: Defining probability; Conditional probability; Bayes theorem
- Random variables: Discrete and continuous; Expectation;
- Distributions of random variables: Normal; Geometric; Bernoulli; Binomial
- Foundations for inference: Point estimates; Confidence intervals; Hypothesis testing
- Linear Regression
Testi/Bibliografia
David M Diez, Christopher D Barr, Mine C ̧etinkaya-Rundel (2015). OpenIntro Statistics (Fourth Edition).
You can download a free pdf version here: https://openintro.org/book/os/
Metodi didattici
Lectures.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
Written exam, with multiple open questions about all topics covered.
Strumenti a supporto della didattica
Virtuale (virtuale.unibo.it) contains all the material used during the classes.
Link ad altre eventuali informazioni
https://www.unibo.it/sitoweb/monica.chiogna2/
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Simone Tiberi
SDGs
L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.