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Dipartimento di Management "Valter Cantino"

Corso di studio in Management dell'Informazione e della Comunicazione Aziendale

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Oggetto:
Oggetto:

STATISTICA - (STATISTICS)

Oggetto:

Anno accademico 2012/2013

Codice dell'attività didattica
SAA0038
Docenti
Elena Siletti (Titolare del corso)
Dott. Marco Bosco (Titolare del corso)
Corso di studi
Laurea interfacoltà in Management dell'informazione e della comunicazione aziendale (D.M. 270/04)
Anno
1° anno
Periodo didattico
Secondo semestre
Tipologia
Di base - Statistico-Matematico
Crediti/Valenza
8
SSD dell'attività didattica
SECS-S/01 - statistica
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Obbligatoria
Tipologia d'esame
Scritto ed orale
Oggetto:

Sommario insegnamento

Oggetto:

Obiettivi formativi

Lo studente dovrà essere in grado, al termine del corso, di utilizzare gli strumenti metodologici adeguati a descrivere, mediante rappresentazioni grafiche e opportuni indici, una popolazione statistica, oltre che analizzare i legami intercorrenti tra mutabili o variabili statistiche. Allo studente verranno fornite anche le nozioni basilari sull’inferenza statistica in modo che, basandosi su informazioni campionarie, sappia stimare i parametri della popolazione di interesse.

At the end of the course the students should be able to use the methodological tools necessary to describe, by means of graphs and suitable indexes, a statistical population. They should also be able to analyze the underlying links between mutable or variable statistics. Students will be given the basic notions on statistic inference so that they will be capable of estimating parameters of the population under examination using samples.


Oggetto:

Risultati dell'apprendimento attesi

Capacità di pianificare un’indagine statistica e di elaborare e analizzare i dati ottenuti.

Capacity to plan and carry out a statistic survey and analyze the results obtained

 

Oggetto:

Attività di supporto

Durante il corso, verranno svolte attività di tutorato durante le quali gli studenti sono invitati a porre quesiti su quanto non compreso durante le lezioni.

 

Oggetto:

Programma

Metodi didattici

L'attività didattica si svolgerà principalmente attraverso tre fasi:
- Lezioni frontali in aula:durante le ore di lezione in aula verranno affrontati tutti gli argomenti teorici previsti dal programma di Statistica.
- Esercitazioni in aula: verranno applicati gli argomenti teorici affrontati in aula a problemi reali.
- Esercitazioni individuali: soluzioni di esercizi proposti dal docente da svolgere in autonomia ai fini di stimolare la capacità di analisi dei dati e l’autonomia di giudizio di ciascuno studente.
- Partecipazione attiva alle attività proposte sulla piattaforma multimediale Moodle (risoluzione di quiz proposti, forum,…).
-Elaborazione facoltativa di dati attraverso l’utilizzo di Excel.

Programma

- Oggetto e fonti della Statistica. Collettivo e caratteri statistici. Scale di misura. Rilevazione dei dati e costruzione della matrice dei dati.
Mutabili e variabili statistiche. Richiami sull’utilizzo delle sommatorie

- Distribuzioni di frequenza. Principali rappresentazioni grafiche. Raggruppamento in classi

- Funzione di ripartizione e quantili. Mediana, quartili e percentili. Il box plot.

- Misure di posizione. Medie e loro applicazioni. Principali proprietà della media aritmetica

- Misure di variabilità.
Indici di eterogeneità e di entropia. Varianza e scarto quadratico medio.

- Disuguaglianza di Tchebychev.
Indici di forma

- Confronti fra grandezze: rapporti statistici e numeri indice.

- Analisi delle distribuzioni doppie: distribuzioni di frequenze congiunte, marginali e condizionate. Variabili statistiche bivariate. Media e varianza condizionate.

- Dipendenza statistica e connessione. Tavole di contingenza e indici di connessione.

- Dipendenza in media. Scissione della varianza. Misure della dipendenza in media.

- Covarianza e coefficiente di correlazione lineare.

- Metodo dei minimi quadrati. Retta di regressione. Verifiche del modello e indici di bontà di adattamento

- Introduzione al calcolo delle probabilità. Esperimenti casuali, spazio campionario ed eventi. Differenti definizioni di calcolo delle probabilità. L’approccio assiomatico.

- Calcolo delle probabilità. Probabilità condizionata. Indipendenza stocastica. Formula di Bayes

- Variabili casuali univariate. Funzione di probabilità e funzione di densità di probabilità. Funzione di ripartizione. Momenti.

- Particolari modelli probabilistici discreti. Distribuzione di Bernoulli e Binomiale.

- Particolari modelli probabilistici continui. V.c. uniforme, normale, t di Student, c2

- Calcolo delle aree della distribuzione normale e utilizzo delle tavole.

- Campione casuale, stimatore e statistiche campionarie. Variabili casuali media e varianza campionaria. Teorema del limite centrale.

- Stima puntuale e stima per intervallo.

- Applicazioni a casi reali delle metodologie affrontate nel corso


Didactic methodology

There are three types of methodologies used:
- Contact hours: all the theoretical topics on the syllabus will be dealt with during these hours  
- Practical exercises in the classroom and laboratory: the theoretical topics will be applied to real problems also using Excel for the elaboration of the data
- Individual practice: students will be asked to work out exercises proposed by the teacher so as to enhance  their skills in analyzing data as well as their capacity for judgment

COURSE CONTENTS

  1. The aims and origins of Statistics. Statistic collective and features. Measurement scales. Gathering of data and creation of the data matrix.
  2. Changeable and variable statistics. References to the sue of summation.
  3. Distribution of frequency. Main representational graphs. Grouping in categories.
  4. Distribution and quantile functions. Median, quartiles and percentiles. The box plot.
  5. Position measurements. Averages and their applications main principles of arithmetical averages.
  6. Variability measurements. The indexes of heterogeneity and entropy. Variance and square average margin
  7. Tchebychev inequality. Form indexes.
  8.  Size comparison: statistic reports and index numbers
  9. Analysis of double distributions: distribution of joint, marginal and conditioned  frequencies. Bi-variate statistic variables. Conditioned averages and variance.
  10. Statistic dependence and connection. Contingency charts and connective indexes
  11. Average dependence. Division of variance. Measurement of average dependence.
  12. Co-variance and linear correlation coefficients
  13. Method of least mean squares. Regression lines. Assessment of models and suitability indexes
  14. Introduction to the calculation of probabilities. Random experiments, sample space and events. Different definitions of the calculation of probabilities. The axiom approach.
  15. Calculation of probabilities. Conditioned probability. Stochastic independence. Bayes formula.
  16. Random and uni-variate variables. Functions of probability, density probability and distribution. Moments.
  17. Particular discreet probability models. Bernoulli and binomial distribution
  18. Particular probability models, uniform and normal.
  19. Calculation of areas of normal distribution and use of charts.
  20. Random sample, estimator and sample statistics. Random average variables and variance. Theory of central limits.
  21. Regular estimates and estimates at intervals.
  22. Application of the methologie learnt during the course to real cases.

 

Testi consigliati e bibliografia

Oggetto:

Il Materiale didattico presentato a lezione è disponibile presso la Segreteria Studenti e sulla piattaforma Moodle.

Il testo adottato è:
G. Cicchitelli, Statistica-Principi e metodi, Pearson Education, 2008

Bibliografia consigliata:
- R. Corradetti, A. Durio, E.D. Isaia, Elementi di Statistica descrittiva ed Elementi di calcolo delle Probabilità, a.a. 2009-2010.
- P. Newbold, W.L. Carlson, B. Thorne, Statistica, Pearson Prentice Hall, 2007.
- D.M. Levine, T.C. Krenbiel, M.L. Berenson, Statistica, Apogeo, 2002.
- G. Cicchitelli, Probabilità e Statistica, II edizione, Maggio Editore, 2003.

Link ad altre eventuali informazioni e siti internet di interesse:
http://lib.stat.cmu.edu/DASL/DataArchive.html
http://www.statisticalengineering.com/central_limit_theorem.htm
http://www.statsci.org/teaching.html
http://www.causeweb.org/repository/StarLibrary/activities/

The didactic material used during lessons is available at::
the Didactic Secretarial office and the Moodle platform

Text used:
G. Cicchitelli, Statistica – Principi e metodi, Pearson Education, 2008

Recommended bibliography
R. Corradetti, A. Durio, E. D. Isaia, Elementi di Statistica descrittiva ed Elementi di calcolo delle Probabilità, a.a. 2009-2010
P. Newbold, W.L. Carlson, B. Thorne, Statistica, Pearson Prentice Hall, 2007
D. M. Levine, T. C.Krehbiel, M. L. Berenson, Statistica, Apogeo, 2002
G. Cicchitelli, Probabilità e Statistica, II edizione, Maggioli Editore, 2003

Links to further sources of information of interest and internet web sites:
http://lib.stat.cmu.edu/DASL/DataArchive.html
http://www.statisticalengineering.com/central_limit_theorem.htm
http://www.statsci.org/teaching.html
http://www.causeweb.org/repository/StarLibrary/activities/

 



Oggetto:

Note

Modalità di verifica/esame

L’esame consta di una parte scritta e di una parte orale, quest’ultima facoltativa, riguardanti l’intero programma svolto in aula. Il voto massimo raggiungibile con il solo esame scritto sarà pari a 26/30.
La partecipazione sulla piattaforma Moodle e/o la presentazione facoltativa di una tesina in Excel, saranno valutate con un punteggio massimo pari a 4/30 (da 0 a 2 punti per la partecipazione a quiz e forum su Moodle e da 0 a 2 punti per la tesina) che si aggiungerà alla votazione finale, solo se sufficiente (ovvero maggiore o uguale a 18), dell’esame scritto (e orale). La tesina in Excel dovrà essere necessariamente presentata durante la prova orale.

Lo svolgimento degli esami è subordinato alla relativa prenotazione che avviene esclusivamente per via telematica attraverso la procedura SIA  (http://www.sia.unito.it).

Evaluation process and modalities

The examination is composed of a written part and an oral part. The oral exam is optional, and is on the entire syllabus. The total mark that can be achieved solely from the written exam is 26/30.
Taking part in activities on the Moodle platform and/or with an optional Excel paper will be assessed for a maximum of 4 points (from 0 to 2 for participation on Moodle in quizzes and the forum and 0 to 2 points for the paper) which will be added to the final mark of the examination only if the latter is sufficient (i.e. equal to or over 18/30) of the written examination or oral examination. The Excel paper must be presented during the oral examination.

Students can only take the examination if they enroll via the SIA procedure online (http://www.sia.unito.it)

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Ultimo aggiornamento: 28/06/2013 16:24
Location: https://saa.campusnet.unito.it/robots.html
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