STATISTICA II (Corso avanzato)

STATISTICA II (Corso avanzato)
Prof. Giovanni Portoso
Crediti formativi (6 CFU)
Obiettivi del corso
Il corso si propone di consentire agli studenti di conoscere ed usare in modo appropriato alcune raffinate
tecniche metodologiche per investigare su rivelazioni, che esulano dai limiti contestuali e/o individuare le
componenti appariscenti dei fenomeni, oggetto di ricerca.
Contenuto
1. Richiami agli errori di prima e seconda specie. Potenza del test. Curve caratteristiche operative e di
potenza
2. Inferenza su varianze.
3. Variabili casuali : T di Student, Chi quadro, F di Snedecor-Fisher; rapporti.
4. Aspetti inferenziali della regressione e della correlazione.
5. V.C. normale bivariata : Cenni. Trasformata del Fisher.
6. Stimatori. Metodo dei momenti e di massima verosimiglianza.
7. La regressione multipla. Regressione con due regressori. Coefficienti lordi e netti. Rapporto di
determinazione. Coefficienti Beta. Correlazione parziale.
8. Analisi matriciale. Sviluppi matriciali di alcuni indici statistici. Matrice di devianza e codevianza, di
varianza e covarianza, di correlazione.
9. Regressione multipla in ambito matriciale. Multicollinearità.
10. Analisi della varianza. Anova ad un fattore (analisi scissoria e stocastica).
11. Anova a due fattori con e senza repliche. Confronti ortogonali. Cenni ai quadrati latini.
12. Test di Barlett e di Cochran.
13. Rapporti tra Anova e regressione multipla. Analisi dei residui. Test di Durbin-Watson.
14. Backward, forward, stepwise regression.
15. Analisi non parametrica. Test esatto del Fisher, di Kolmogorof, di Smirnov, di Wald-Wolfwitz, di
Friedman, dei segni.
16. Indici di cograduazione di Gini e Spearman. Tau di Kendall. Cograduazione multipla. Test di KruskallWallis. Confronti multipli.
17. Il campionamento da popolazioni finite. Vari tipi di campionamento.
18. Diagonalizzazione di una matrice simmetrica. Radici caratteristiche e autovettori. Procedure di calcolo.
19. Analisi delle componenti principali.
20. Analisi dei cluster. Indici di distanza. Dendrogramma. Metodi gerarchici e non gerarchici.
21. Metodi di quantificazione per variabili categoriali
22. Metodi di simulazione. Cenni
Prerequisiti
Aver superato l’esame di Statistica
Materiale didattico
Testi di riferimento (da scegliere tra ) :
- G. Girone - T. Salvemini, Lezioni di Statistica, Bari, Cacucci, 2.000.
- F. Del Vecchio, Statistica per la ricerca sociale, Bari, Cacucci, 1996
- F. Del Vecchio, Analisi statistica di dati multidimensionali, Bari, Cacucci, 1992
- L. Fabbris, L’indagine campionaria, Roma, N.I.S. (La Nuova Italia Scientifica), 1989
- A. Rizzi, Inferenza statistica, Torino, UTET
- S. Siegel – N.J. Castellan Jr, Statistica non parametrica, Milano, Mc Graw Hill, 1992
Eserciziario
G. Girone - G. Sallustio, Esercizi di Statistica, Bari, Cacucci, 2000
Modalità didattica
La didattica si sviluppa attraverso lezioni ed esercitazioni in aula
Modalità d’esame
Unica prova orale