- 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
Statistica; Metodi Statistici.
Metodi didattici
Lezioni frontali (teoria ed esempi).
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.
Lo studente che abbia riportato almeno 18 trentesimi nella prova scritta ha inoltre facoltà di sostenere un orale integrativo, che può comportare sia l’aumento sia la diminuzione del punteggio riportato. Prima della prova orale, lo studente visiona il compito e può chiedere delucidazioni sulla correzione e sulla valutazione. Di norma, la prova orale è facoltativa tuttavia, nei casi dubbi, il docente può prevederne l’obbligo a sua discrezione.
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.
Tests for two independent samples.
Prerequisites
An introductory course of descriptive Statistics; Probability and main random variables.
Teaching methods
Frontal lessons (theory and examples).
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.
Students with a grade of at least 18/30 in the test can ask for a supplementary oral, which may raise or lower the former mark. Before the oral, graded tests are shown and students can ask for details about corrections and criteria used to grade. The oral is optional, but the teacher can make it mandatory in his judgment.
Textbooks and Reading Materials
M. ZENGA, Inferenza statistica, Giappichelli, Torino 1996
Semester
First semester.
Teaching language
Italian.