20356 - PRECORSO DI STATISTICA / STATISTICS - PREPARATORY COURSE
For the instruction language of the course see class group/s below
Class group/s taught in English
Class-group lessons delivered on campus
An introduction to the basic concepts of statistics and probability required for the 20191 and 20192 courses in the CLEFIN degree.
Mathematics for statistical applications:
- Some matrix algebra.
- Interplay between matrix algebra and statistics. Expected values, Covariance matrices and related properties.
- Introduction to the linear model in matrix notation.
Review of Key Statistical Concepts:
- Definition of random variables and its applications.
- Useful distributional results.
- Introduction to inference.
- Point estimation.
- Confidence intervals.
- Tests of hypothesis.
- Application of inference to simple finance problems: estimation of means, variances, and covariances.
Some distribution theory:
- The use of the Gaussian in hypothesis testing and confidence intervals.
- The multidimensional Gaussian distribution.
- G. CASELLA, R.L. BERGER, Statistical inference, Duxbury Press, 2001.
- W. GREENE, Econometric Analysis, Prentice Hall, 2003, 5th edition.
- Handouts.
Classe/i impartita/e in lingua italiana
Class-group lessons delivered on campus
Introduzione ai concetti di base di matematica e statistica necessari per affrontare il corso 20191 e 20192 del biennio CLEFIN.
Matematica per le applicazioni statistiche:
- Cenni di algebra delle matrici.
- Connessioni tra algebra delle matrici e statistica. Valori attesi, matrici di covarianza e loro proprietà.
- Introduzione al modello lineare in forma matriciale.
Sommario di concetti base della Statistica:
- Definizione di variabile aleatoria e sue applicazioni.
- Alcuni risultati circa distribuzioni statistiche.
- Introduzione all’inferenza.
- Stima puntuale.
- Intervalli di confidenza.
- Test di ipotesi statistiche.
- Applicazione dell’inferenza a semplici problemi in Finanza: stima di medie, varianze e covarianze.
Elementi di teoria delle distribuzioni:
- L’uso della distribuzione gaussiana nei problemi di test e nella costruzione di intervalli di confidenza.
- La distribuzione gaussiana nel caso multidimensionale.
- G. CASELLA, R.L. BERGER, Statistical inference, Duxbury Press, 2001.
- W. GREENE, Econometric Analysis, Prentice Hall, 2003, 5th edition.
- Handouts.