Marcella NIGLIO | INFERENZA STATISTICA
Marcella NIGLIO INFERENZA STATISTICA
cod. 0222400011
INFERENZA STATISTICA
| 0222400011 | |
| DIPARTIMENTO DI SCIENZE ECONOMICHE E STATISTICHE | |
| CORSO DI LAUREA MAGISTRALE | |
| SCIENZE STATISTICHE PER LA FINANZA | |
| 2015/2016 |
| OBBLIGATORIO | |
| ANNO CORSO 1 | |
| ANNO ORDINAMENTO 2014 | |
| PRIMO SEMESTRE |
| SSD | CFU | ORE | ATTIVITÀ | |
|---|---|---|---|---|
| SECS-S/01 | 10 | 60 | LEZIONE |
| Obiettivi | |
|---|---|
| CONOSCENZE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE (KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING) IL CORSO SI PROPONE DI: - GENERALIZZARE ED APPROFONDIRE ALCUNE CONOSCENZE ACQUISITE IN PRECEDENTI CORSI DI STATISTICA - PRESENTARE LE PRINCIPALI VARIABILI CASUALI MULTIVARIATE - PRESENTARE I PRINCIPI FONDANTI DELL'INFERENZA STATISTICA BASATA SULLA VEROSIMIGLIANZA CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE (APPLYING KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING) GLI STRUMENTI STATISTICI INTRODOTTI AL CORSO SARANNO PRESENTATI EVIDENZIANDO ALCUNI RILEVANTI RISULTATI TEORICI ED IL POSSIBILE IMPIEGO IN CONTESTI EMPIRICI. AUTONOMIA DI GIUDIZIO (MAKING JUDGEMENTS) LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI SELEZIONARE LO STRUMENTO STATISTICO PIÙ OPPORTUNO PER ESAMINARE ALCUNI FENONENI REALI. TALE CAPACITÀ SARÀ SVILUPPATA AFFIANCANDO LE LEZIONI TEORICHE AD ALCUNE ESERCITAZIONI IN LABORATORIO MULTIMEDIALE. ABILITÀ COMUNICATIVE (COMMUNICATION SKILLS) GLI STRUMENTI PRESENTATI SARANNO CRITICAMENTE ESAMINATI AL FINE DI FAVORIRE LA LORO COMPRENSIONE ALLO STUDENTE CHE POTRÀ EVENTUALMENTE IMPIEGARLI DI CONTESI EMPIRICI E LAVORATIVI. CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO (LEARNING SKILLS) L'ESAME DI CASI STUDIO E LA PRESENTAZIONE DI UNO SPECIFICO SOFTWARE STATISTICO CONSENTIRÀ ALLO STUDENTE DI ACQUISIRE CONSAPEVOLEZZA DELLE POTENZIALITÀ DI IMPIEGO DEGLI STRUMENTI PRESENTATI AL CORSO. |
| Prerequisiti | |
|---|---|
| METODI MATEMATICI PER L'ECONOMIA, STATISTICA |
| Contenuti | |
|---|---|
| MODULO 1: CENNI DI ALGEBRA LINEARE. LE VARIABILI CASUALI MULTIPLE DISCRETE E CONTINUE: DEFINIZIONE, MOMENTI E PRINCIPALI PROPRIETÀ. LA VARIABILE CASUALE MULTINOMIALE. LA VARIABILE CASUALE NORMALE MULTIPLA. LA VARIABILE CASUALE DI WISHART. MODULO 2: MODELLI STATISTICI. LA VEROSIMIGLIANZA. STATISTICHE SUFFICIENTI. FAMIGLIA ESPONENZIALE. STIMATORI DI MASSIMA VEROSIMIGLIANZA (ML). INFORMAZIONE DI FISCHER. PROPRIETÀ DEGLI STIMATORI ML. TEST DELLE IPOTESI BASATI SUL RAPPORTO DI FUNZIONI DI VEROSIMIGLIANZA. CASI STUDIO. ESERCITAZIONI IN LABORATORIO MULTIMEDIALE CON R (HTTP://WWW.R-PROJECT.ORG) |
| Metodi Didattici | |
|---|---|
| LEZIONI IN AULA ED IN LABORATORIO MULTIMEDIALE |
| Verifica dell'apprendimento | |
|---|---|
| PROVA SCRITTA ED ORALE. CRITERI DI GIUDIZIO. - CONOSCENZA DEGLI ARGOMENTI TRATTATI. - PADRONANZA DEGLI STRUMENTI ANALITICI. - CHIAREZZA ESPOSITIVA. - CAPACITÀ CRITICA. - CAPACITÀ DI INTERPRETAZIONE DEI RISULTATI DELLE ANALISI. |
| Testi | |
|---|---|
| MODULO 1: BALDESSARRI B., VITALE C., AMENDOLA A., (2005) DISTRIBUZIONE NORMALE MULTIPLA E SUE TRASFORMATE. TEORIA ED INFERENZA, MANOSCRITTO (DISPONIBILE NELL'AREA RISERVATA DEL CORSO) MODULO 2: AZZALINI A., INFERENZA STATISTICA. UNA PRESENTAZIONE BASATA SUL CONCETTO DI VEROSIMIGLIANZA. SPRINGER (2001) - II EDIZIONE |
| Altre Informazioni | |
|---|---|
| PER MAGGIORI INFORMAZIONI: HTTP://WWW.UNISA.IT/DOCENTI/MARCELLANIGLIO/HOME |
BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2016-09-30]
