Syllabus del corso
Obiettivi formativi
Il corso ha un taglio principalmente metodologico e si pone i seguenti obiettivi:
Conoscenza e comprensione: Introdurre al ragionamento statistico e ai metodi statistici di base.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Introdurre agli aspetti sia teorici sia applicativi degli elementi base della statistica descrittiva uni e bi-variata e dell’inferenza statistica classica; riunire e collocare formalmente strumenti e tecniche di analisi dei dati già incontrati nella precedente carriera scolastica e universitaria; introduzione di nuova strumentazione statistica di base con obiettivi sia descrittivi sia inferenziali.
Contenuti sintetici
Il corso offre un’introduzione ai principi formali del moderno ragionamento statistico, agli strumenti di base della statistica descrittiva monovariata e bivariata, e agli strumenti di base della statistica inferenziale.
Gli aspetti applicativi sono affrontati attraverso esercitazioni pratiche affiancate al corso
Durante il corso sono previsti: strumenti online di esercitazione autonoma e prove parziali intermedie valide ai fini dell'esame finale.
Programma esteso
- Elementi di statistica descrittiva univariata: Popolazione, unità, fenomeno statistico e sue modalità; osservazione di un fenomeno statistico (rilevazione dei dati) e distribuzioni di frequenza; valori medi e misura della variabilità;
- Elementi di statistica descrittiva bivariata: osservazione congiunta di una coppia di fenomeni statistici e tabelle a doppia entrata; indipendenza statistica, rilevazione e misura delle relazioni di connessione, dipendenza e correlazione; introduzione alla regressione semplice e retta di regressione.
- Elementi di inferenza statistica: campionamento, variabilità campionaria ed errori campionari; richiami di calcolo delle probabilità; stima puntuale per la media, la varianza e la percentuale; proprietà di uno stimatore, errore quadratico medio e standard error; intervalli di confidenza per la media e per la percentuale, esatti per popolazioni Normali e approssimati per grandi campioni; introduzione ai test statistici, test Z e T per la media e per la percentuale, esatti per popolazioni Normali e approssimati per grandi campioni; test (approssimato per grandi campioni) Chi quadrato di indipendenza. per dati bi-variati
Dal termine del corso (dicembre 2021) il Programma d'Esame dettagliato (con riferimenti al testo adottato) è reso disponibile sulla pagina e-learning e rimane valido per tutti gli appelli dell'aa 2021/22
Prerequisiti
Propedeuticità consigliata con Matematica (I anno).
- Insiemi e cardinalità (finiti, numerabili, potenza del continuo);
- intervalli reali;
- soluzione di semplici equazioni di I grado parametriche;
- definizione di funzione (reale) e suoi valori;
- equazione della retta;
- minimo di una funzione reale.
Metodi didattici
Lezioni ed esercitazioni in aula
Durante il corso, la pagina elearning http://elearning.unimib.it è regolarmente aggiornata con ulteriore material edidattico:
- Anticipo delgi Argomenti delle lezioni della settimana
- Video-registrazione e Slide delle lezioni concluse
- Forim domande/risposte e Lavagna online (anonima) domande/dubbi/commenti
- Altra attività didattica online
Test settimanali
ulteriori esercitazioni online, sottoforma di Quiz multiple-choice, da svolgersi in maniera autonoma e facoltativa per chiunque iscritto alla pagina elearning del corso.
**Prove Intermedie on line **
sottoforma di Quiz multiple-choice a tempo, da svolgersi in maniera autonoma e facoltativa per chiunque iscritto alla pagina elearning del corso. Le prove intermedie consentono: 1) preparano all'esame scritto (online e/o in presenza); 2) sotto condizioni che saranno pubblicate sulla pagina elearning all'inizio del corso (ottobre 2022) sostituiscono l'esame scritto e danno accesso a un esame semplificato online composto da domande teoriche aperte
Modalità di verifica dell'apprendimento
Prova scritta online contenente sia esercizi numerici (scelta multipla) sia domande teoriche (aperte).
Di norma la durata della prova scritta è di 1 h e 30m .E' possibile ritirarsi in qualunque momento .
Qualora la valutazione della prova scritta sia sufficiente, è facoltativo sostenere un colloquio orale per l’eventuale miglioramento del voto (su richiesta, con rifiuto del voto dello scritto e iscrizione all'orale)
Testi di riferimento
F. Mecatti, “Statistica di Base. Come, quando e perché”. McGraw-Hill, II ed. (2015);
L. Pagani, “Complementi ed esercizi di statistica descrittiva ed inferenziale ” Amon (2015);
Strumenti e Materiale didattico digitale su http://elearning.unimib.it (si veda la precedente sezione Metodi didattici)
Sustainable Development Goals
Learning objectives
The course is mainly methodological and aims at the following purposes:
a) to introduce students to statistical reasoning and to basic statistical tools
b) to introduce the basics of both univariate and bivariate Descriptive Statistics; to introduce the basics of Statistical Inference; to unify and formally collocate methods and techniques of data analysis which the students might have already met in previous school/university courses; to provide new statistical tools with both descriptive and inferential purposes.
Contents
The course offers an introduction to the formal principles of the modern statistical reasoning, from the basics of descriptive statistics to the basic instruments of statistical inference.
Applications are covered through exercise classes supplementing the main theoretical course.
During the course online tools are offered for self-practice and intermediate partial quitz that are valid for the final exam.
Detailed program
- Basics of univariate Descriptive Stats: statistical population & unit, statistical variable and its values; (complete) data collection, frequency distributions; mean values and measure of variability.
- Basics of bivariate Descriptive Stats: joint (complete) data collection of a pair of statistical variables and two-way table; independence; concept and measure of (global) association, dependence and (linear) correlation; introduction to regression and linear (bi-variate) model.
- Basics of Statistical Inference: sampling, sample variability and sampling error; essential elements of probability; point estimate and estimators for the population mean and percentage (relative frequency); estimator's properties, Mean Squared Error and Standard Error; Confidence Interval for the population mean and percentage (relative frequency), exact for Normal population and approximated for Large Sample; (Significance) Test Z and T for null hypotheses on the population mean and percentage (relative frequency), Independence Chi Square Test for contingency table.
At the time of ending of classes (December 2021) the detailed program (with references to the textbook) will be available on line. It will remain valid for all the exams of the academic year 2021/22
Prerequisites
Credits from Mathematics for Social Sciences (1st year) are strongly suggested.
Topics:
- Sets and their cardinality (finite, countable and uncountable);
- real intervals;
- simple linear parametric equations;
- (real) function and its values;
- polynomials and the slope-intercept line;
- minimum of a real function.
Teaching methods
Theory lessons and exercise classes with video-recording made available on-line
Additional material and forum online http://elearning.unimib.it, including slides of all classes (theory and exercises)
Additional online didactic activities
Weekly Tests http://elearning.unimib.it: additional exercises online, as multiple-choices Quiz, to be carried out autonomously and optionally.
Intermediate Assessments online http://elearning.unimib.it as time-based multiple-choice Quiz, to be carried out autonomously and optionally for anyone enrolled on the elearning page. The Intermediate Assessments can be used to : 1) prepare for the written exam (online and / or in presence); 2) under conditions that will be published on the elearning page at the beginning of the course (October 2022), replace the written exam and access to a simplified online exam consisting of open theoretical questions
Assessment methods
Written Test, online, with both numerical exercises (multiple choice) and theoretical (open) questions
Duration of the written test: 1h 30m Withdrawal allowed anytime.
Optional Oral test provided on demand and upon a positive score in the written test.
Textbooks and Reading Materials
In Italian
F. Mecatti, “Statistica di Base. Come, quando e perché”. McGraw-Hill, II ed. (2015);
L. Pagani, “Complementi ed esercizi di statistica descrittiva ed inferenziale ” Amon (2015);
Additional digital tools and materials at http://elearning.unimib.it (see previous section Teaching methods**)
English textbooks and additional digital resources will be advised on demand and/or according to specific needs
Sustainable Development Goals
Staff
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Fulvia Mecatti
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Luca Brusa
-
Lorenzo Giammei
-
Silvana Antonietta Romio
-
Rosa Maria Di Biase
