2. Docenti
  3. Didattica

METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA

Cira PERNA METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA

0212400023
DIPARTIMENTO DI SCIENZE ECONOMICHE E STATISTICHE
CORSO DI LAUREA
ECONOMIA E COMMERCIO
2016/2017

OBBLIGATORIO
ANNO CORSO 3
ANNO ORDINAMENTO 2014
PRIMO SEMESTRE
CFUOREATTIVITÀ
1060LEZIONE
CIRA PERNA T Curriculum
Obiettivi
CONOSCENZE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE
IL CORSO SI PROPONE DI GENERALIZZARE ED APPROFONDIRE ALCUNE CONOSCENZE ACQUISITE IN PRECEDENTI CORSI DI STATISTICA-
IN PARTICOLARE SARANNO RIVISTI ALCUNI TEMI DI TEORIA DELLA PROBABILITÀ ED INTRODOTTI ALCUNI METODI PER DERIVARE LA DISTRIBUZIONE DI OPPORTUNE TRASFORMAZIONI DI VARIABILI CASUALI
INOLTRE SARANNO PRESENTATI I PRINCIPI FONDANTI DELL'INFERENZA STATISTICA BASATA SULLA VEROSIMIGLIANZA

CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE
GLI STRUMENTI STATISTICI INTRODOTTI AL CORSO SARANNO PRESENTATI EVIDENZIANDO ALCUNI RILEVANTI RISULTATI TEORICI ED IL POSSIBILE IMPIEGO IN CONTESTI EMPIRICI
ALLO STUDENTE È DATA EVIDENZA DI COME SELEZIONARE E APPLICARE OPPORTUNAMENTE GLI STRUMENTI ACQUISITI NONCHÉ DI COME INTERPRETARE E COMMENTARE I RISULTATI DELLE ANALISI EFFETTUATE.
Prerequisiti
STATISTICA
Contenuti
PROBABILITÀ (5 CFU)
•MODELLI PROBABILISTICI. DEFINIZIONE DI SPAZIO CAMPIONARIO ED EVENTI. DEFINIZIONE DI PROBABILITÀ. SPAZI CAMPIONARI FINITI PROBABILITÀ CONDIZIONATE ED INDIPENDENZA.
•VARIABILI CASUALI. FUNZIONE DI DISTRIBUZIONE CUMULATA. FUNZIONI DI DENSITÀ. VALORI ATTESI E MOMENTI.
•DISTRIBUZIONI DISCRETE: DISTRIBUZIONE UNIFORME; DISTRIBUZIONE BERNOULLIANA E BINOMIALE; DISTRIBUZIONE IPERGEOMETRICA. DISTRIBUZIONE DI POISSON; DISTRIBUZIONE GEOMETRICA E BINOMIALE NEGATIVA. DISTRIBUZIONI CONTINUE: DISTRIBUZIONE UNIFORME; DISTRIBUZIONE NORMALE; DISTRIBUZIONE ESPONENZIALE.
•DISTRIBUZIONI CONGIUNTE E CONDIZIONATE. INDIPENDENZA STOCASTICA.
•DISTRIBUZIONI DI FUNZIONI DI VARIABILI CASUALI. VALORI ATTESI DI FUNZIONI DI VARIABILI CASUALI. LA TECNICA BASATA SULLA FUNZIONE DI DISTRIBUZIONE CUMULATE: DISTRIBUZIONE DEL MINIMO E DEL MASSIMO; LA DISTRIBUZIONE DELLA SOMMA E DELLA DIFFERENZA DI DUE VARIABILI CASUALI; LA DISTRIBUZIONE DEL PRODOTTO E DEL QUOZIENTE. LA TECNICA BASATA SULLA FUNZIONE GENERATRICE DEI MOMENTI: DISTRIBUZIONE DELLA SOMMA DI VARIABILI CASUALI INDIPENDENTI. LA DISTRIBUZIONE DI Y=G(X). LA TRASFORMAZIONE INTEGRALE.

INFERENZA (5 CFU)
•CAMPIONAMENTO: POPOLAZIONE E CAMPIONE; DISTRIBUZIONE DEL CAMPIONE; STATISTICA E MOMENTI CAMPIONARI. MEDIA CAMPIONARIA, LEGGE DEI GRANDI NUMERI; TEOREMA DEL LIMITE CENTRALE. STATISTICHE D’ORDINE.
•STIMA PARAMETRICA. METODI PER LA RICERCA DI STIMATORI: METODO DEI MOMENTI; MASSIMA VEROSIMIGLIANZA.; ALTRI METODI. PROPRIETÀ DEGLI STIMATORI: ERRORE QUADRATICO MEDIO; CONSISTENZA E BAN; FUNZIONI PERDITA E FUNZIONI RISCHIO. SUFFICIENZA.: CRITERIO DI FATTORIZZAZIONE, STATISTICHE SUFFICIENTI MINIMALI. STIMATORI NON DISTORTI. STIMATORI BAYESIANI.
•FUNZIONE DI VEROSIMIGLIANZA E QUANTITÀ COLLEGATE, LOG-VEROSIMIGLIANZA, FUNZIONE PUNTEGGIO, INFORMAZIONE OSSERVATA E ATTESA. • ESEMPLIFICAZIONE DELL’INFERENZA BASATA SULLA VEROSIMIGLIANZA NELL’AMBITO DEL MODELLO LINEARE. • STIMA DI MASSIMA VEROSIMIGLIANZA: PROPRIETÀ DELLE SMV: CONSISTENZA, DISTRIBUZIONE ASINTOTICA, RIPARAMETRIZZAZIONI. ASPETTI COMPUTAZIONALI • TEST BASATI SULLA VEROSIMIGLIANZA (TEST DEL RAPPORTO DI VEROSIMIGLIANZA, TEST DI WALD).

Metodi Didattici
LEZIONI FRONTALI
Verifica dell'apprendimento
LA MODALITÀ DI VERIFICA DELL’APPRENDIMENTO PREVEDONO UNA PROVA SCRITTA ATTA A VALUTARE LA CAPACITÀ DI APPLICAZIONE DEGLI STRUMENTI APPRESI E UNA PROVA DI VERIFICA ORALE SULLA DESCRIZIONE DEGLI ASPETTI METODOLOGICI.
Testi
ALEXANDER M. MOOD, FRANKLIN A. GRAYBILL, DUANE C. BOES, INTRODUZIONE ALLA STATISTICA, MC GRAW HILL
Altre Informazioni
MATERIALE DIDATTICO AGGIUNTIVO SARÀ FORNITO DAL DOCENTE DURANTE IL CORSO
  BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2019-03-11]