20356 - PRECORSO DI STATISTICA / STATISTICS - PREPARATORY COURSE
For the instruction language of the course see class group/s below
PIERO VERONESE
Class group/s taught in English
Class-group lessons delivered on campus
The course aims to provide students with the basic knowledge of statistics and data analysis necessary to face the compulsory courses of Quantitative Methods, present in the Master M, IM, MM, ACME, GIO, PPA.
- Introduction to data sources, database, sampling.
- Description of qualitative data: classification of variables, univariate and bivariate analysis, graphical representations.
- Description of quantitative data: summary measures, outliers detection, bivariate analysis, scatter plots.
- Probability and random variables(brief notes): standard distributions
- Introduction to inferential statistics: point and interval estimation, introduction to esting theory
- Test for bivariate analysis: test of indipendence, test on the difference of means.
- Simple regression and test on the coefficients.
- Face-to-face lectures
Continuous assessment | Partial exams | General exam | |
---|---|---|---|
x |
Paul Newbold, William Carlson and Betty Thorne, STATISTICS FOR BUSINESS & ECONOMICS 9e, 2020
Classe/i impartita/e in lingua italiana
Class-group lessons delivered on campus
Il corso ha lo scopo di fornire agli studenti le conoscenze di base di statistica e di analisi dei dati necessarie per affrontare i corsi obbligatori di Metodi Quantitativi, presenti nei bienni M e MM.
- Nozioni introduttive: fonti dei dati, database, campionamento.
- Descrizione di dati qualitativi: classificazione delle variabili, analisi univariata e bivariata, rappresentazioni grafiche.
- Descrizione di dati quantitativi: misure di tendenza centrale e non centrale, individuazione dei dati anomali, analisi bivariata, rappresentazioni grafiche.
- Variabili aleatorie (cenni): probabilità, variabili aleatorie, distribuzioni notevoli.
- Introduzione all’inferenza statistica: stima puntuale e per intervallo, introduzione alla teoria dei test.
- Test per analisi bivariate: analisi di connessione, test sul confronto fra medie, test sul coefficiente di correlazione
- Regressione lineare semplice e test sui coefficienti.
- Lezioni frontali
Accertamento in itinere | Prove parziali | Prova generale | |
---|---|---|---|
x |
.
P. Newbold, W.L.Carlson, B. Thorne (2008). Statistica (Versione Italiana), Pearson - Prentice Hall
L. Molteni, G. Troilo (2007). Ricerche di marketing, Milano, Mc Graw Hill
Class group/s taught in English
Class-group lessons delivered on campus
Class group/s taught in English
Class-group lessons delivered on campus
The course is meant to provide students with the elements of probability theory and statistics whose knowledge is required for the mandatory Advanced Statistics course of the Economic and Social Sciences MS program. We assume knowledge of the content of a basic undergraduate Statistics course such as, for example, Bocconi’s Statistics 30001 course.
- Common distributions (Poisson, Inverse binomial, Geometric, Gamma, Beta) and calculation of their moments.
- Transformations of discrete and continuous random variables.
- Random vectors: joint, marginal, and conditional distributions. Bivariate transformations.
- Convergence in probability and in distributions of sequences of random variables.
- Sampling from normal populations: sampling distribution of the sample mean and variance (Student’s t distribution and Chi-squared distribution).
- Face-to-face lectures
Continuous assessment | Partial exams | General exam | |
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x |
- N. MUKHOPADHYAY, Probability and Statistical Inference, M. Dekker, 2000 OR
- A.M. MOOD, F.A. GRAYBILL, D.C. BOES, Introduction to the theory of statistics, McGraw Hill, 1974.
Classe/i impartita/e in lingua italiana
Class-group lessons delivered on campus
Class group/s taught in English
Class-group lessons delivered on campus
Il corso ha lo scopo di fornire agli studenti le conoscenze di base di statistica e di analisi dei dati necessarie per affrontare i corsi obbligatori di Metodi Quantitativi, presenti nei bienni M e MM.
- Nozioni introduttive: fonti dei dati, database, teoria di campionamento.
- Descrizione di dati qualitativi: classificazione delle variabili, analisi univariata di dati qualitativi, analisi bivariata di dati qualitativi, rappresentazioni grafiche.
- Descrizione di dati quantitativi: misure di tendenza centrale e non centrale, individuazione dei dati anomali, analisi bivariata di dati quantitativi, rappresentazioni grafiche.
- Variabili aleatorie (cenni): probabilità, variabili aleatorie, distribuzioni notevoli.
- Introduzione all’inferenza statistica: stima puntuale e per intervallo, introduzione alla teoria dei test.
- Test per analisi bivariate: analisi di connessione, test confronta medie, test sul coefficiente di correlazione, regressione lineare semplice e test sui coefficienti.