- Economics
- Bachelor Degree
- Marketing, Comunicazione Aziendale e Mercati Globali [E1801M]
- Courses
- A.A. 2024-2025
- 3rd year
- Complementary Statistics
- Summary
Course Syllabus
Obiettivi formativi
Il corso ha l’obiettivo di introdurre gli studenti ad alcuni problemi di base dell'inferenza statistica e a fornire i principali concetti e strumenti di base dell'inferenza statistica. Lo studente imparerà a unire trasversalmente le competenze teoriche e metodologiche mediante esemplificazioni.
Contenuti sintetici
Concetti e strumenti di base dell'inferenza statistica.
Programma esteso
- Elementi di calcolo delle probabilità
- Variabili casuali
- Alcuni modelli probabilistici: distribuzione di Bernoulli, binomiale, di Poisson, normale, chi-quadrato, t-Student e loro approssimazioni
- Distribuzioni campionarie: cenni
- Stima puntuale, stima intervallare e verifica d'ipotesi: teoria ed esempi notevoli
Prerequisiti
Elementi di statistica descrittiva univariata e bivariata.
Metodi didattici
Lezioni frontali svolte in aula in modalità erogativa.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Non saranno presenti prove in itinere.
L'esame è una prova scritta composta di domande a risposta multipla ed esercizi numerici (svolti utilizzando le tavole statistiche ed una calcolatrice non programmabile). La prova ha lo scopo di valutare la conoscenza e l'applicazione dei concetti visti durante il corso.
Testi di riferimento
Cicchitelli, D'urso, Minozzo. Statistica: principi e metodi, Ed. Pearson.
Periodo di erogazione dell'insegnamento
Primo semestre
Lingua di insegnamento
italiano
Sustainable Development Goals
Learning objectives
The aim of the course is to introduce basic problems in statistical inference and to provide the main concepts and tools of statistical inference. The interplay among the contets of the course will be exemplied through examples.
Contents
The main concpets and basic tools of statistical inference.
Detailed program
- Main concepts of probability theory
- Random variables
- Some probabilistic models: Bernoulli and binomial distributions, Poisson distribution, normal distributions, chi-squared, t-Student's distributions and their approximations
- Sampling distributions: an overview
- Point estimate, confidence interval, and hypothesys testing: theory and examples.
Prerequisites
Main concepts of univariate and bivariate descriptive statistics.
Teaching methods
Face-to-face lectures in the delivery mode.
Assessment methods
Thw will be just the final exam.
The exam is written and includes multiple choice questions and numeric exercises (using a non-programmable calculator and statistical tables). The aim of the exam is to evaluate the knowledge of tne concepts and their application.
Textbooks and Reading Materials
Cicchitelli, D'urso, Minozzo. Statistica: principi e metodi, Ed. Pearson.
Semester
First semester
Teaching language
Italian
Sustainable Development Goals
Key information
Staff
-
Pier Giovanni Bissiri