. - Statistica matematica PROF. ROBERTA PAROLI; PROF. GABRIELE CANTALUPPI I MODULO: Prof. Roberta Paroli OBIETTIVO DEL CORSO Il corso si propone di analizzare in modo approfondito alcuni argomenti di statistica inferenziale, unendo aspetti formali e metodologici ad esempi applicativi. In particolare verranno considerate le procedure non parametriche proprie per la verifica della casualità, per il confronto tra distribuzioni in termini di locazione, di dispersione e di densità e altre procedure non parametriche utili nell’ambito degli studi di tipo medico, sociologico, psicologico. PROGRAMMA DEL CORSO 1. Alcune statistiche importanti – Le statistiche d’ordine: definizione, distribuzioni di probabilità marginali e congiunte, momenti. – I “runs”: definizione, distribuzioni di probabilità, momenti. – Le variabili casuali rango: definizione, distribuzioni di probabilità, momenti. 2. Test per 1 campione – Test di casualità. Procedure basate sul numero di sequenze omogenee (runs), sulla lunghezza della sequenza omogenea, sulle sequenze “up-and-down”. – La verifica di ipotesi riguardante un indice di posizione: il test dei segni e il test dei segni per i ranghi di Wilcoxon. 3. – – – – Test per 2 campioni indipendenti Il test di Wald-Wolfowitz sulle “permanenze”. Il test U di Mann-Whitney-Wilcoxon. Il test sulla “mediana”. Procedure di verifica riguardanti la legge di distribuzione di una o più variabili casuali: il test di adattamento del Chi-quadrato ed il test di KolmogorovSmirnov. 4. Test di associazione – Verifiche di ipotesi riguardanti la correlazione tra i dati di due campioni: il test di Spearman. – Il test di concordanza tau di Kendall. 5. Analisi della varianza non parametrica – Il test di Kruskal-Wallis. – Il test di Friedman. 6. Problemi di stima non parametrica La stima della funzione di densità di una variabile casuale continua. Le procedure di spianamento, ricerca del punto di ottimo dell’ampiezza della “finestra” di osservazione. Le funzioni “kernel”, la validazione incrociata, esempi di impiego e risultati di simulazioni. BIBLIOGRAFIA J.D. GIBBONS-S. CHAKRABORTI, Nonparametric Statistical Inference, Dekker, New York, 1992 (3ª ed.). G. LANDENNA-D. MARASINI, Metodi statistici non parametrici, Il Mulino, Bologna, 1990. S. SIEGEL-N.J. CASTELLAN, Statistica non parametrica, McGraw-Hill,1992. DIDATTICA DEL CORSO Lezioni frontali ed esercitazioni. METODO DI VALUTAZIONE Prova scritta (esercizi) e prova orale al superamento dello scritto. È prevista anche una prova intermedia, che si terrà secondo le modalità stabilite dal Consiglio di Facoltà. II MODULO: Prof. Gabriele Cantaluppi OBIETTIVO DEL CORSO Offrire una presentazione dei concetti e delle tecniche statistico-matematiche essenziali per l’analisi di modelli di causalità lineari a variabili esplicative non direttamente osservabili (latenti), con particolare riferimento alla valutazione della “customer satisfaction” e dell’efficacia di un Sistema per la qualità. PROGRAMMA DEL CORSO 1. Richiami della teoria della regressione lineare 2. Costrutti concettuali e primo passo per stabilirne una descrizione quantitativa Procedimenti di misurazione, dimensioni del costrutto, accertamento statistico dell’esistenza delle dimensioni, il coefficiente di Cronbach; analisi dei fattori confermativa. 3. Definizione statistico-matematica complessiva di un costrutto concettuale e relativi problemi di stima Il modello strutturale lineare a variabili latenti: condizioni di identificabilità; stima parametrica: minimi quadrati semplici o ponderati, stime di massima verosimiglianza nell’ipotesi di multinormalità degli indicatori osservabili (variabili manifeste); approccio non parametrico di Wold (Partial Least Squares); verifica di validità del modello. 4. Cenni sul problema delle scale solo ordinali BIBLIOGRAFIA A. ZANELLA, Modelli di misurazione e causalità - Appunti delle lezioni di Statistica Matematica, EDUCatt, Milano, 2008. K.A. BOLLEN, Structural Equations with Latent Variables, Wiley, New York, 1989 (capp. 1, 2, 3, 6, 7, 8). G.A. MARCOULIDES (ed.), Modern Methods for Business Research, Lawrence Erlbaum Associates, London, 1988 (capp. 9, 10). DIDATTICA DEL CORSO Lezioni in aula informatica. METODO DI VALUTAZIONE Esame scritto e orale.