INFERENZA STATISTICA

Marcella NIGLIO INFERENZA STATISTICA

0222400011
DIPARTIMENTO DI SCIENZE ECONOMICHE E STATISTICHE
CORSO DI LAUREA MAGISTRALE
SCIENZE STATISTICHE PER LA FINANZA
2018/2019

OBBLIGATORIO
ANNO CORSO 1
ANNO ORDINAMENTO 2014
SECONDO SEMESTRE
CFUOREATTIVITÀ
1060LEZIONE
Obiettivi
CONOSCENZE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE (KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING)

L'INSEGNAMENTO SI PROPONE DI:
- GENERALIZZARE E APPROFONDIRE ALCUNE CONOSCENZE DI PROBABILITA' E INFERENZA ACQUISITE IN PRECEDENTI INSEGNAMENTI DI STATISTICA (AD ES. DURANTE IL CORSO DI LAUREA TRIENNALE)
- 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 CONSENTIRANNO ALLO STUDENTE DI ESSERE IN GRADO DI:
- COMPRENDERE E UTILIZZARE, IN CONTESTO APPLICATIVO, LE VARIABILI CASUALI MULTIVARIATE
- COMPRENDERE E VALUTARE CRITICAMENTE I PUNTI DI FORZA E DI DEBOLEZZA DELL'INFERENZA BASATA SULLA VEROSIMIGLIANZA
- COMPRENDERE LA PROCEDURA DI STIMA DEI PARAMETRI DI NUMEROSI MODELLI STATISTICI AMPIAMENTE UTILIZZATI NEL CONTESTO ECONOMICO-FINANZIARIO
- SELEZIONARE IL METODO STATISTICO/INFERENZIALE PIÙ OPPORTUNO PER STIMARE I PARAMETRI DI ALCUNI MODELLI.


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 (ORE DI LEZIONE 30, ORE DI ESERCITAZIONE IN LABORATORIO 12):
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 (ORE DI LEZIONE 20, ORE DI ESERCITAZIONE IN LABORATORIO 8)
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.

ESERCITAZIONI SI TERRANNO TUTTE NEL 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.

DURANTE LE ORE DI DIDATTICA FRONTALE IN AULA, LA PRESENTAZIONE DEI TEMI DI TIPO TEORICO SARA'SEMPRE AFFIANCATA DALLO SVOLGIMENTO DI ESERCIZI CHE INTEGRANO LA COMPRENSIONE DEGLI ARGOMENTI.
LE ESERCITAZIONI IN LABORATORIO INFORMATICO HANNO L'OBIETTIVO DI CHIARIRE ALLO STUDENTE LA LOGICA DELLA PROGRAMMAZIONE CON IL LINGUAGGIO R E COME SI POSSANO IMPLEMENTARE PROCEDURE CHE SIANO UTILI PER LA SOLUZIONE DI PROBLEMI DI TIPO INFERENZIALE.

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 DI ESAME 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 SOFTWARE 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 ARITMETICA 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: 2019-10-21]