MODELLI PROBABILISTICI PER L' ANALISI DEI DATI

Maria Lucia PARRELLA MODELLI PROBABILISTICI PER L' ANALISI DEI DATI

0212800026
DIPARTIMENTO DI SCIENZE ECONOMICHE E STATISTICHE
CORSO DI LAUREA
STATISTICA PER I BIG DATA
2020/2021

OBBLIGATORIO
ANNO CORSO 1
ANNO ORDINAMENTO 2018
SECONDO SEMESTRE
CFUOREATTIVITÀ
530LEZIONE
Obiettivi
IL CORSO SI PROPONE DI FORNIRE AGLI STUDENTI LE BASI DEL CALCOLO DELLE PROBABILITÀ E GLI STRUMENTI MEDIANTE I QUALI SI PIANIFICANO INDAGINI STATISTICHE SPERIMENTALI, SI ESEGUONO LE ANALISI, SI VERIFICANO RISULTATI OTTENUTI.

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE:
LO STUDENTE ACQUISIRÀ CONOSCENZE SUL CALCOLO DELLE PROBABILITÀ E SUL DISEGNO DEGLI ESPERIMENTI, IN DIVERSI CONTESTI APPLICATIVI (DATI CROSS-SECTION, LONGITUDINALI, PROSPETTICI E RETROSPETTIVI). GLI SARANNO FORNITE CONOSCENZE SULLE PRINCIPALI TECNICHE DI CAMPIONAMENTO.

CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE:
GLI STRUMENTI ACQUISITI CONSENTIRANNO ALLO STUDENTE DI DEFINIRE OPPORTUNAMENTE E DI VALUTARE INDAGINI SUL CAMPO, DI DISCRIMINARE TRA LE VARIE METODOLOGIE QUELLA PIÙ APPROPRIATA PER IL CONTESTO IN ESAME, DI COMPRENDERE I RISULTATI OTTENUTI, DI VALUTARLI CRITICAMENTE, DI TRASFERIRE AD ALTRI QUANTO È RESO EVIDENTE DAI RISULTATI STATISTICI OTTENUTI.
Prerequisiti
CONOSCENZA DEI PRINCIPALI STRUMENTI DI ANALISI MATEMATICA E DI CALCOLO MATRICIALE. RISULTA ALTRESÌ UTILE LA CONOSCENZA DI BASE NELL’UTILIZZO DEL PC.
Contenuti
INTRODUZIONE AL CALCOLO DELLE PROBABILITÀ. CONCETTI PRIMITIVI E DEFINIZIONI ALTERNATIVE DELLA PROBABILITÀ. POSTULATI E PRINCIPALI TEOREMI. PROBABILITÀ BIVARIATE. PROBABILITÀ CONDIZIONATE E INDIPENDENZA TRA EVENTI. TEOREMA DELLE PROBABILITÀ TOTALI E TEOREMA DI BAYES. (10 0RE)
VARIABILI CASUALI DISCRETE. LA DISTRIBUZIONE DI PROBABILITÀ. MOMENTI CARATTERISTICI DI UNA VARIABILE CASUALE DISCRETA. TRASFORMAZIONI E COMBINAZIONI LINEARI DI VARIABILI CASUALI E RELATIVE PROPRIETÀ. MODELLI PER VARIABILI DISCRETE: BERNOULLI, BINOMIALE, IPERGEOMETRICA E POISSON. DISTRIBUZIONI CONGIUNTE DI VARIABILI ALEATORIE DISCRETE. (8 ORE)
VARIABILI CASUALI CONTINUE. VALORI ATTESI DI VARIABILI CASUALI CONTINUE. LA FUNZIONE DI RIPARTIZIONE. MODELLI PER VARIABILI CASUALI CONTINUE: ESPONENZIALE, NORMALE, CHI QUADRATO E T-STUDENT. TEOREMI LIMITE. (8 ORE)
VARIABILI CASUALI MULTIVARIATE DISCRETE E CONTINUE. (4 ORE)
Metodi Didattici
L'INSEGNAMENTO SI COMPONE DI 30 ORE DI DIDATTICA FRONTALE SUDDIVISE IN LEZIONI TEORICHE E COMPLEMENTI ED ESERCITAZIONI.
Verifica dell'apprendimento
LA VALUTAZIONE DEL PROFITTO AVVIENE SULLA BASE DI UNA PROVA SCRITTA E UNA PROVA ORALE. LA PROVA SCRITTA È TESA A VALUTARE LA CAPACITÀ DELLO STUDENTE DI APPLICARE GLI STRUMENTI ACQUISITI DURANTE IL CORSO A CONTESTI REALISTICI SIMULATI. ESSA È COMPOSTA DA UNA SERIE DI DOMANDE DA 1-8 PUNTI CIASCUNA, PER UN TOTALE DI 30 PUNTI. LA PROVA ORALE, DELLA DURATA DI CIRCA 15 MINUTI, È TESA A VALUTARE LA CONOSCENZA DELLA MATERIA TRATTATA, LA CAPACITÀ ESPOSITIVA, L'ACCURATEZZA DEL LINGUAGGIO E LA CAPACITÀ DI UTILIZZARE IN MODO CRITICO GLI STRUMENTI STATISTICI ACQUISITI. IL VOTO FINALE, ESPRESSO IN TRENTESIMI CON EVENTUALE LODE, TIENE CONTO DELL'ESITO DELLE DUE PROVE.
Testi
DOMENICO PICCOLO - STATISTICA - IL MULINO.
DISPENSE VARIE FORNITE DURANTE IL CORSO

READING LIST SU LEGANTO:
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Altre Informazioni
ULTERIORI INFORMAZIONI E/O MATERIALE DIDATTICO VENGONO FORNITI SULLA PAGINA WEB DEL DOCENTE
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