Statistica; Metodi Statistici.
- Statistical Inference
- Summary
Course Syllabus
Obiettivi formativi
L’obiettivo è quello di fornire agli studenti le competenze pratiche ed
operative, riguardanti la
misura, il rilevamento e il trattamento dei dati pertinenti l'analisi
economica
nei suoi vari aspetti applicativi. L’insegnamento propone una solida
preparazione riguardante i più rilevanti modelli statistici,
così come una competenza nell’applicare tali metodologie ad un ampio
campo di
fenomeni economici reali. Lo studente acquisirà la capacità ad
interpretare i
risultati ottenuti e svilupperà un proprio spirito critico nella lettura
di
tabulati e grafici, anche prodotti da terze parti, per l’analisi dei
fenomeni
economici. Inoltre lo studente acquisirà la capacità di interpretare i
risultati atti a fornire utili indicazioni sulle decisioni da attuare in
contesto aziendale. Gli studenti dovranno essere
in grado dunque di utilizzare le conoscenze acquisite nel corso per
analizzare
le opportunità e le criticità dell'ambiente nel quale operano,
elaborando
adeguate raccolte e analisi di dati.
Contenuti sintetici
Questo corso introduce lo studente agli strumenti
dell’inferenza statistica e ai suoi impieghi. In particolare l’attenzione è
rivolta ai problemi di stima e verifiche d’ipotesi che spesso ricorrono in
applicazioni economiche e nelle scienze sociali.
Programma esteso
Distribuzione campionaria
Il campione casuale semplice; statistiche e momenti campionari; la disuguaglianza di Cebiceff; la legge debole dei grandi numeri; il teorema del limite centrale; la distribuzione congiunta della media e della varianza campionaria nel campionamento dalla distribuzione normale; le distribuzioni Chi quadrato, t di Student e F di Fisher.
Stima parametrica
Il metodo dei momenti e il metodo della massima verosimiglianza; la disuguaglianza di Rao-Cramer; famiglie esponenziali; intervalli di confidenza.
Verifiche d’ipotesi
Test per i parametri della distribuzione normale.
Il test Chi-quadrato.
Confronti fra due campioni.
Prerequisiti
Metodi didattici
In caso di emergenza Covid-19 le lezioni (teoria ed esempi) si svolgeranno da remoto asincrono con eventi in videoconferenza sincrona.
Modalità di verifica dell'apprendimento
L’esame comprende domande di teoria ed
esercizi. Le prime verificano la conoscenza e la
comprensione dei principali concetti della materia. I secondi misurano la
capacità dello studente di applicare tali concetti per la soluzione di problemi
pratici.
Testi di riferimento
M. ZENGA, Inferenza statistica, Giappichelli,
Torino 1996
Periodo di erogazione dell’insegnamento
Primo semestre.
Lingua di insegnamento
Italiano.
Learning objectives
The goal
is to provide students with the practical and operational skills, referring
measurements, detection and treatment of the relevant data to the economic
analysis in its various application aspects. The course offers students a solid
foundation in some of the most important, broadly
used, statistical models, as well as some experience in applying those methods
to a broad range of real economic problems. The student will learn how to
interpret results and will develop his own point of view in reading tables and
graphs, even made by a third part, related to economic studies. Students will be able,
therefore, to use the knowledge gained in the course to analyze the
opportunities and critical issues of the environment in which they work by
elaborating collection and data analysis.
Contents
This course provides a
basic understanding of the uses of statistical inference. Particular attention
is devoted to problems of estimation and to hypothesis testing that frequently
occur in economic applications and in social sciences.
Detailed program
Sample distribution
Simple random sample; statistics and sample moments; Cebicef’s inequality; the weak law of large numbers; the central limit theorem; the joint distribution of the sample mean and sample variance in samples from normal distributions; the Chi squared, Student’s t and Fisher’s F distributions.
Parametric Inference
Method of moments and maximum likelihood estimation; Rao Cramer’s lower bound; exponential families; confidence intervals.
Hypothesis testing
Tests for the mean and variance of normal distributions.
The Chi-square test.
Prerequisites
An introductory course
of descriptive Statistics; Probability and main random variables.
Teaching methods
Frontal lessons (theory and examples).
In the case of Covid-19 emergency, lessons (theory and examples) will take place remotely and asynchronously, with additional synchronous videoconferencing events.
Assessment methods
The exam consists of questions
about theory and exercises. The former test students’ knowledge and
understanding of the main concepts of the subject. The latter measure students’
ability in the application of such concepts to solve simple practical problems.
Textbooks and Reading Materials
M. ZENGA, Inferenza statistica, Giappichelli,
Torino 1996
Semester
First semester.
Teaching language
Italian.