Statistica I
GR. A-CL: PROF. ROBERTA PAROLI; GR. CO-LA: PROF. LAURA DELDOSSI; GR. LE-PO: PROF.
SILVIA OSMETTI; GR. PR-Z: PROF. GIUSEPPE BOARI
OBIETTIVO DEL CORSO
Fornire gli strumenti quantitativi per la costruzione e l’interpretazione di indicatori
sintetici dei dati riguardanti fenomeni economici, aziendali e sociali e per l’analisi
dei legami tra due o più caratteri.
Si propone inoltre di fornire gli elementi di base del calcolo delle probabilità.
PROGRAMMA DEL CORSO
ELEMENTI INTRODUTTIVI
Definizione e finalità della Statistica. Rilevazione e analisi dei dati sperimentali.
Caratteri qualitativi e quantitativi. Distribuzioni di frequenza. Rappresentazioni
grafiche.
ANALISI DESCRITTIVA DI UN SOLO CARATTERE
Indici di posizione (definizione e proprietà): moda, mediana e medie potenziate
(aritmetica, armonica, geometrica).
Indici di variabilità (definizione e proprietà): varianza; coefficiente di variazione,
indice di mutabilità di Gini.
Indici di forma: momenti centrali e dall’origine, indice di asimmetria di Fisher. Il
box-plot.
Rapporti statistici e numeri indici (definizione e proprietà): indici elementari,
indici composti ponderati, indici dei prezzi e delle quantità (indici di Laspeyres e
Paasche).
ANALISI STATISTICA DI DUE O PIÙ CARATTERI CONGIUNTI
Connessione. Mutabili statistiche doppie; marginali e condizionate. Indipendenza
stocastica e connessione. Indice di connessione di pearson.
Dipendenza in media: variabile statistica doppia; medie e varianze condizionate.
Principio dei minimi quadrati e funzione di regressione. Rapporto di correlazione;
indipendenza in media e dipendenza funzionale.
Regressione lineare: rette di regressione; coefficiente di correlazione lineare;
misura dell’adattamento delle rette di regressione.
Regressione lineare multipla: stima dei parametri e indice di adattamento. Lettura
di un output di regressione. Regressione con variabili dummy.
INTRODUZIONE ALLA PROBABILITÀ
Eventi ed operazioni tra eventi. Definizione assiomatica di probabilità.
Interpretazione frequentista del valore della probabilità di un evento. Probabilità
condizionata e teorema di Bayes. Variabile casuale Uniforme, Binomiale,
Ipergeometrica e Normale. Il teorema del limite centrale.
BIBLIOGRAFIA
S. BORRA-A. DI CIACCIO, Statistica. Metodologie per le scienze economiche e sociali, Mc-Graw-Hill,
Milano, 2014, 3a ed. [Gli argomenti del programma sono trattati nei capp. 1-9,19].
Oppure
G. CICCHITELLI, Statistica: principi e metodi, Pearson, Milano, 2012. 2a ed. [Gli argomenti del
programma sono trattati nei capp. 1-14].
Sulla pagina virtuale di ciascun singolo docente trovate indicazioni su eventuale materiale
integrativo messo a disposizione.
DIDATTICA DEL CORSO
Lezioni frontali ed esercitazioni pratiche frontali.
METODO DI VALUTAZIONE
Prova scritta (domande e esercizi con risposte aperte) con eventuale prova orale. È
prevista anche una prova intermedia le cui modalità di svolgimento saranno comunicate dai
singoli docenti e riportate sulla loro pagina virtuale.
AVVERTENZE
Si ricorda che, per la propedeuticità, si potrà sostenere l’esame di Statistica I solo dopo il
superamento dell’esame di Matematica Generale.
