Course Syllabus
Obiettivi formativi
I corso fornisce le basi della statistica descrittiva ed è mirato all'acquisizione delle seguenti competenze:
- definire ed individuare i dati che è necessario raccogliere ai fini della risoluzione di un problema o del raggiungimento di uno scopo preciso;
- organizzare i dati in tabelle e visualizzarli con appropriate rappresentazioni grafiche;
- saper estrarre l'informazione rilevante dai dati applicando le tecniche adeguate;
- identificare e quantificare le relazioni presenti in un insieme di dati univariati e bivariati.
Contenuti sintetici
I contenuti del corso di Statistica I riguardano:
- la formazione e la classificazione dei dati statistici, con utilizzo di tabelle e grafici;
- i metodi propri della statistica descrittiva univariata e bivariata.
Programma esteso
Il concetto generale di Statistica:
- La Statistica come scienza
- Principali ambiti di applicazione della Statistica
- Le partizioni della Statistica
Statistica descrittiva univariata:
- Formazione dei dati statistici
- Trattamento matematico-statistico dei dati
- I rapporti statistici
- Elaborazioni sulle frequenze di una distribuzione
- Le medie
- La variabilità
- La concentrazione
- L’asimmetria
- Modelli analitici per distribuzioni di frequenza
Statistica descrittiva bivariata:
- Principali metodi di interpolazione
- Il metodo dei minimi quadrati
- La retta a minimi quadrati e le sue proprietà
- Distribuzioni di frequenza bivariate
- Indipendenza distributiva e misure di connessione
- Indipendenza in media, e misura della dipendenza in media
- La spezzata di regressione e la retta di regressione
- La concordanza e la correlazione lineare
Prerequisiti
Il corso non richiede pre-requisiti specifici. Per la comprensione dei concetti e delle tecniche presentati nel corso si fa riferimento agli strumenti matematici che gli studenti hanno acquisito alla Scuola Secondaria.
Metodi didattici
Il corso consiste in lezioni frontali (5 cfu = 40 ore) ed esercitazioni in aula (1 cfu = 12 ore), che saranno svolte in presenza con alternanza di Didattica Erogativa (60-70% circa delle ore complessive) e Didattica Interattiva (30-40% delle ore complessive).
Modalità di verifica dell'apprendimento
La verifica dell'apprendimento è finalizzata ad accertare che lo studente abbia:
- compreso la logica sottostante le metodologie statistiche, la struttura e le proprietà dei vari indicatori;
- acquisito una familiarità con le tecniche statistiche sufficiente per analizzare un insieme di dati univariati e bivariati giungendo a risultati plausibili;
- maturato la capacità di interpretare i risultati di un'analisi di statistica descrittiva, contestualizzandoli in maniera adeguata al problema studiato.
La verifica dell'apprendimento viene svolta tramite una prova scritta, con possibile utilizzo di software disponibile nei laboratori di Ateneo, e di una prova orale.
Testi di riferimento
- M. Zenga, "Lezioni di Statistica Descrittiva", seconda edizione, Giappichelli ed.
- M. Zenga “Esercizi di statistica”, Ed. Giappichelli, 1993
- M. Zenga “Richiami di matematica”, Ed. Giappichelli, 1992
- G. Leti “Statistica descrittiva”, Ed. Il Mulino, 1983.
- Appunti delle lezioni, esercizi guidati e temi d'esame caricati dal docente sulla piattaforma e-learning.
Periodo di erogazione dell'insegnamento
L'insegnamento viene erogato nel secondo semestre.
Lingua di insegnamento
Italiano.
Sustainable Development Goals
Learning objectives
This course introduces students to the principles of descriptive statistics with a view to:
- identifying which data are needed to address a problem or achieve a specific objective;
- organizing data into statistical tables and visualizing data with appropriate charts;
- getting the right information out of a dataset, making use of appropriate techniques;
- recognizing data structures in univariate and bivariate contexts.
Contents
The course covers the following topics:
- data classification and exploratory data analysis (with charts and tables);
- descriptive statistics for univariate and bivariate data.
Detailed program
What is Statistics?
- Statistics as a science
- Applications of Statistics
- The branches of Statistics
Summarizing univariate data
- Data collection
- Ratios of statistical data
- Frequency distributions and charts
- Location measures
- Variation in data: concept and measures
- Inequality: concept and measures
- Skewness
- Mathematical models for frequency distributions
Summarizing bivariate data
- Statistical interpolation
- The method of least squares
- Properties of least squares
- Bivariate frequency distributions
- Independence and association measures
- The regression function and the regression line
- Concordance and correlation measures
Prerequisites
The course has no specific pre-requisites.
Only a basic knowledge of mathematical methods from Secondary School is presumed.
Teaching methods
The course consists of lectures (5 ects = 40 hours) and exercise sessions (1 ects = 12 hours) that will be delivered in presence, with approximately 30-40% of interactive activities (Excel, Wooclap surveys, quizzes and online exercises).
Assessment methods
Assessment methods aim at verifying that students:
- have understood the logic behind different statistical methods and the properties of various statistical measures;
- are familiar with statistical techniques in view of analyzing a univariate/bivariate dataset and reaching reliable conclusions;
- are able to interpret the results of statistical analyses and to provide appropriate comments for the numbers they produce.
The assessment is based on a written exam, with possible use of software instruments, and an oral exam.
Textbooks and Reading Materials
- M. Zenga, "Lezioni di Statistica Descrittiva", second edition, Giappichelli ed.
- M. Zenga “Esercizi di statistica”, Ed. Giappichelli, 1993
- M. Zenga “Richiami di matematica”, Ed. Giappichelli, 1992
- G. Leti “Statistica descrittiva”, Ed. Il Mulino, 1983.
- Lecture notes avaliable on the e-learning platform.
Semester
Spring
Teaching language
Italian
Sustainable Development Goals
Staff
-
Erika Grammatica
-
Francesca Greselin
-
Daniele Giona Pirotta
