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 | |
| 2017/2018 |
| 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) L'INSEGNAMENTO SI PROPONE DI: - GENERALIZZARE ED APPROFONDIRE ALCUNE CONOSCENZE ACQUISITE IN PRECEDENTI INSEGNAMENTI 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 DURANTE LE LEZIONI SARANNO PRESENTATI EVIDENZIANDO ALCUNI RILEVANTI RISULTATI TEORICI E IL LORO IMPIEGO IN CONTESTI EMPIRICI DI TIPO ECONOMICO E FINANZIARIO. 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. |
| Prerequisiti | |
|---|---|
| PER LA COMPRENSIONE DEGLI ARGOMENTI TRATTATI DURANTE LE LEZIONI, SI RITIENE UTILE CHE LO STUDENTE ABBIA SUPERATO DURANTE IL PRECEDENTE CICLO DI STUDIO ALMENO UN ESAME DI ANALISI MATEMATICA (AD ESEMPIO METODI MATEMATICI PER L'ECONOMIA) ED UN CORSO DI STATISTICA NEL QUALE SIANO FORNITI GLI ELEMENTI DI BASE DI CALCOLO DELLE PROBABILITA'. |
| Contenuti | |
|---|---|
IL CORSO E' STRUTTURATO IN DUE MODULI. 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. 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. MODELLO DI REGRESSIONE MULTIPLO. CASI STUDIO. AD INTEGRAZIONE DEGLI ARGOMENTI TEORICI AFFRONTATI NEI DUE MODULI, SONO PREVISTE ESERCITAZIONI IN LABORATORIO MULTIMEDIALE. ESERCITAZIONI IN LABORATORIO MULTIMEDIALE DURANTE LE ESERCITAZIONI SARA' INTRODOTTO IL SOFTWARE R (HTTP://WWW.R-PROJECT.ORG) LE ESERCITAZIONI SARANNO SVOLTE SUI SEGUENTI ARGOMENTI: INTRODUZIONE ALLA SINTASSI DI R, ALGEBRA LINEARE CON R, VARIABILI CASUALI UNIVARIATE E MULTIVARIATE CON R (ED UTILIZZO DI OPPORTUNI PACCHETTI), INFERENZA STATISTICA E ALGORITMI DI OTTIMIZZAZIONE CON R. |
| Metodi Didattici | |
|---|---|
| IL CORSO PREVEDE 60 ORE DI DIDATTICA (10 CFU) DELLE QUALI 40 IN AULA E 20 IN LABORATORIO INFORMATICO. NON E' PREVISTO OBBLIGO DI FREQUENZA. |
| Verifica dell'apprendimento | |
|---|---|
| DURANTE LO SVOLGIMENTO DEL CORSO, AL TERMINE DEL PRIMO MODULO, E' PREVISTA UNA PROVA INTERCORSO. TALE PROVA, DELLA DURATA DI 1H E 20 MIN., AVRA' AD OGGETTO I TEMI ELENCATI NEL PRIMO MODULO E SARA' COSÌ STRUTTURATA: SONO SOTTOPOSTI ALLO STUDENTE 3 ESERCIZI (CIASCUNO DEI QUALI HA UN PUNTEGGIO MASSIMO PARI A 5): UN ESERCIZIO SULLE VARIABILI CASUALI UNIVARIATE E DUE ESERCIZI SULLE VARIABILI CASUALI MULTIVARIATE. IL MASSIMO PUNTEGGIO CHE LO STUDENTE PUÒ CONSEGUIRE È PARI A 15 E LA PROVA E' CONSIDERATA SUPERATA SE LO STUDENTE RIPORTA UN VOTO ALMENO PARI A 9. L'ESAME FINALE SI TIENE DURANTE GLI APPELLI STABILITI DAL DIPARTIMENTO. IL RAGGIUNGIMENTO DEGLI OBIETTIVI DELL'INSEGNAMENTO E' CERTIFICATO MEDIANTE IL SUPERAMENTO DI TALE ESAME AVENTE LA VALUTAZIONE IN TRENTESIMI. LA PROVA FINALE PREVEDE UNA PROVA SCRITTA E UNA PROVA ORALE. PROVA SCRITTA. GLI STUDENTI CHE HANNO SUPERATO LA PROVA INTERCORSO RICEVERANNO UNA PROVA SCRITTA (DELLA DURATA DI 1H E 30 MIN.) COMPOSTA DA TRE QUESITI DI CUI DUE HANNO AD OGGETTO SOLO I TEMI AFFRONTATI NEL SECONDO MODULO DEL CORSO ED UN QUESITO AVRA' AD OGGETO UN ESERCIZIO DA SVOLGERE AL CALCOLATORE CON IL SOFTWARE R. IL PUNTEGGIO DI CIASCUN QUESITO E' PARI A 5 E IL SECONDO MODULO SI RITIENE SUPERATO SE LO STUDENTE RIPORTA UN VOTO ALMENO PARI A 9. IL VOTO FINALE DELLA PROVA SCRITTA E' PARI ALLA SOMMA DEL PUNTEGGIO RIPORTATO ALLA PROVA INTERCORSO E ALLA PROVA FINALE. SE LO STUDENTE NON HA SOSTENUTO O NON HA SUPERATO LA PROVA INTERCORSO RICEVERA' UNA PROVA SCRITTA (DELLA DURATA DI 2H E 30 MIN.) CON SEI QUESITI RELATIVI AI DUE MODULI: 2 QUESITI SUL PRIMO MODULO (CIASCUNO CON PUNTEGGIO MASSIMO PARI A 5); 3 QUESITI SUL SECONDO MODULO (CIASCUNO CON PUNTEGGIO MASSIMO PARI A 5); UN QUESITO CHE RICHIEDE L'UTILIZZO DEL SOWTWARE R. SE LO STUDENTE RIPORTA UN VOTO ALMENO PARI A 18, HA SUPERATO LA PROVA SCRITTA. PROVA ORALE. (20 MIN.) IL COLLOQUIO ORALE PREVEDE UN'APPROFONDITA DISCUSSIONE DELLA PROVA SCRITTA E ALMENO TRE DOMANDE SUI TEMI ELENCATI NEL PROGRAMMA. IL VOTO DELLA PROVA ORALE E' ESPRESSO IN TRENTESIMI. VOTO FINALE E' LA MEDIA DEL VOTO DELLA PROVA SCRITTA E DELLA PROVA ORALE. |
| 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: DOCENTI.UNISA.IT/MARCELLA.NIGLIO |
BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2019-05-14]
