Course 2018-2019 a.y.

Il corso si articola nei seguenti punti:

• Raccolta, organizzazione e descrizione dei dati tramite distribuzioni di frequenza, grafici e indici.
• Studio delle relazioni fra due caratteri.
• Inferenza statistica e variabilità campionaria.
• Teoria della stima puntuale e per intervallo.
• Verifica di ipotesi.
• Modello di regressione lineare semplice e cenni a quello multiplo.

• Comprendere la diversa natura dei dati.
• Distinguere le tecniche di analisi descrittiva da quelle inferenziali ed essere in grado di identificare quella più appropriata per il problema oggetto di studio.
• Riconoscere semplici modelli statistici.

• Sintetizzare in modo appropriato un insieme di dati.
• Stimare e verificare ipotesi su parametri non noti di una popolazione a partire da dati campionari.
• Costruire semplici modelli statistici, quali quelli di regressione, volti a studiare le relazioni fra le diverse variabili di interesse.
• Utilizzare il software R al fine di determinare le soluzioni dei precedenti problemi.

• Lezioni frontali
• Esercitazioni (esercizi, banche dati, software etc.)
• Analisi casi studio / Incidents guidati (tradizionali, multimediali)

L'attività di insegnamento-apprendimento di questo corso, oltre alle tradizionali lezioni frontali, prevede lezioni/esercitazioni in cui si utilizza il software R per risolvere le diverse problematiche statistiche precedentemente illustrate. In particolare durante le esercitazioni e i tutoraggi gli studenti possono utilizzare il loro pc per risolvere assieme al docente il problema proposto e interpretare i risultati. Un data-set reale è utilizzato durante tutto il corso cosicché alla fine si possa avere un esempio completo (rispetto agli strumenti illustrati) di una concreta analisi statistica.

La valutazione, identica sia per studenti frequentanti che non frequentanti, avviene attraverso due possibili modalità: 1) tre prove parziali 2) uno scritto generale.

1. Delle tre prove parziali due sono svolte in modo tradizionale (carta e penna), mentre una richiede che lo studente usi il suo pc per svolgere una piccola analisi di un data-set, tramite il software R, che gli consente di rispondere ad alcune domande. Quest’ultima prova vale al massimo 4/30 di punto che sono aggiunti alla media delle altre due prove parziali che non possono superare i 27/30 di punto.
2. Una prova generale svolta in modo tradizionale (punteggio massimo 31/30). Il testo dell’esame contiene domande esplicite sul codice di R, sul suo funzionamento e sull’interpretazione dei suoi risultati. Tali domande hanno globalmente un peso pari a 4/30 di punto. Un punteggio totale di 31/30 equivale a 30/30 e lode.

Entrambe le modalità mirano a verificare tramite opportune domande:

• La capacità di identificare la metodologia corretta per risolvere un dato problema.
• La comprensione della logica sottostante una determinata procedura.
• La capacità di calcolare specifici indicatori statistici a mano e con il software.
• La capacità di proporre un modello statistico, coerente con le ipotesi e con i dati assegnati, e di implementarlo con R.
• La capacità di interpretare l'output del software.

• P. NEWBOL, W.L. CARLOS, B. THORNE, Statistica, Milano, 2010, Pearson/Prentice Hall, 2010, 2° edizione.
• Nota sulle Distribuzioni di frequenza disponibile sulla piattaforma Bboard del corso.
• Materiale specifico sull'uso del software R è caricato sulla piattaforma Bboard all'inizio del corso.