Obiettivi Formativi

L’obiettivo del corso è fornire allo studente gli strumenti metodologici e applicativi, sia pure a un livello elementare per la rilevazione e l’analisi dei dati qualitativi e quantitativi in ambito sociale ed economico.

Learning Goals

The aim of the course is to provide students – albeit to an elementary level- with the most common useful methodologies for the statistical analysis of qualitative and quantitative data generally used in socio-economic analysis.

Metodi didattici

Il corso è articolato su lezioni teoriche frontali ed esercitazioni con applicazioni su dati elementari ad uso didattico

Teaching Methods

The course is divided into frontal lectures and exercise lectures

Prerequisiti

Conoscenze di algebra e geometria a un livello base

Prerequisites

Knowledge of algebra and geometry at a basic level

Verifiche dell'apprendimento

E’ prevista una verifica in itinere per gli studenti che frequentano assiduamente i corsi. Le prove d’esame, in forma scritta, vertono sia sull’accertamento della conoscenza della teoria, sia sulla capacità di applicare su dati empirici quanto appreso. Viene giudicato sufficiente il raggiungimento, da parte dello studente, di un livello di competenza che gli permetta di individuare corrette metodologie di indagine statistica per ogni problema specifico. La valutazione cresce in misura diretta alla capacità acquisita dallo studente di interpretare e giudicare i risultati dell’analisi statistica con adeguato spirito critico.

Assessment

An intermediate examination proof may be held by students who attend diligently courses. The exams, in writing, shall relate to both on the assessment of knowledge of the theory, and the ability to apply what they have learned on empirical data.

Programma del Corso

Elementi di analisi dei dati, probabilità, dipendenza, correlazione (4 CFU). Classificazione ed elaborazione elementare dei dati. Valori medi, variabilità e forma delle distribuzioni. Probabilità di eventi: teoremi di base. Variabili casuali nel discreto e nel continuo. Distribuzioni uniforme, binomiale, normale e normale standardizzata. Variabili casuali doppie e distribuzioni di probabilità congiunte. Distribuzione normale bivariata. Indipendenza, Covarianza, Correlazione e relativo indice. Distribuzione di Chi quadrato e confronti fra distribuzioni Elementi di Inferenza Statistica (4 CFU). Teoremi limite (cenni). Statistiche e distribuzioni campionarie. Aspetti generali dell’inferenza. Proprietà degli stimatori. Problemi di stima del valore e dell'intervallo. Verifica delle ipotesi statistiche su uno o due campioni e relativi test su medie, varianze e proporzioni. Test ANOVA. Stimatore ai minimi quadrati e regressione lineare. Indice di adattamento R^2. Verifica di ipotesi sulla regressione lineare.

Course Syllabus

Descriptive analysis and probability (4 CFU) Data classification and measurement. Frequency distribution. Means and Measures of central tendency, Variability measures. Skewed distributions. Probability: basic theorems, discrete distributions, continuous distributions, expected value, variance, covariance, correlation. Discrete and continuous random variables. Random variables: Uniform, binomial, normal and normal standard. Bivariate distributions. Bivariate normal distribution. Chi-squared random variable. Comparing frequency distributions and Chi^2 Test. Hipothesis Testing and Inference (4 CFU) Limit theorems. General aspects of inference and sample statistics distributions. Properties of estimators. Parametric and Interval estimators. Hypothesis Testing. Tests on sample mean and variance. Tests on proportions. ANOVA Test. Bivariate linear regression and Ordinary Least Squares. R^2 index. Hypotheses Testing on linear regression coefficients