Course Syllabus
Obiettivi formativi
Lo studio statistico dei fenomeni economici ha spesso a che fare con una grande mole di dati, che presentano caratteristiche assai diverse. Questo corso si propone di orientare lo studente nella scelta degli strumenti di sintesi più adatti alla descrizione del fenomeno in oggetto.
Gli obiettivi specifici del corso sono così declinabili:
- conoscenza e capacità di comprensione: lo studente dovrà conoscere le diverse tipologie di dati, gli aspetti dei dati che necessitano una sintesi statistica, gli strumenti che la statistica propone a scopo di sintesi
- conoscenza e capacità di comprensione applicate: lo studente dovrà saper identificare l’esatta tipologia di un insieme di dati e saperne valutarne la qualità; dovrà saper individuare gli aspetti di sintesi che sono necessari per un dato problema applicato; dovrà saper individuare gli strumenti statistici più adeguati per un preciso obiettivo di sintesi
- autonomia di giudizio: lo studente dovrà imparare ad impedire interpretazioni improprie o ambigue dei dati; dovrà acquisire una capacità critica nei confronti delle sintesi di dati pubblicate da terzi, proponendo eventuali correzioni o interpretazioni;
- abilità comunicative: lo studente dovrà sapere scegliere strumenti di sintesi dei dati efficaci e di facile interpretazione, anche da parte di coloro che non hanno competenze in campo statistico
- capacità di apprendere: lo studente dovrà acquisire un bagaglio di conoscenze di base, in modo da poter affrontare lo studio di ulteriori branche della statistica, eventualmente trattate in altri corsi universitari
Contenuti sintetici
Costruzione e classificazione dei dati statistici. Principali tecniche della statistica univariata e bivariata.
Programma esteso
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.
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
Non ci sono esami propedeutici. In particolare, il corso non richiede la conoscenza di strumenti di analisi matematica, quali derivate e integrali.
Metodi didattici
20 lezioni (teoria ed esempi) da 2 ore svolte in modalità erogativa in presenza.
6 attività di esercitazione da 2 ore svolte in modalità interattiva in presenza.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Le modalità d’esame prevedono una prova finale solo scritta. Non sono previste prove in itinere. Resta ferma la possibilità di richiedere facoltativamente una prova orale integrativa, sia da parte dello studente sia da parte del docente, ma solo nel caso in cui la prova scritta sia stata valutata in almeno 18 trentesimi.
La prova scritta comprende esercizi e domande aperte riguardanti gli argomenti trattati a lezione. La prova scritta è organizzata in singoli quesiti, ciascuno con un punteggio da 2 a 4 punti, la cui somma è pari a 31. La prova scritta ha una durata di 120 minuti. Esempi di prove scritte, con relative soluzioni, si trovano su e-learning. E’ prevista la visione del compito, in cui lo studente può chiedere delucidazioni sulla correzione e sulla valutazione.
Testi di riferimento
M. Zenga “Lezioni di statistica descrittiva (seconda edizione)”, Ed. Giappichelli, 2014
M. Zenga “Esercizi di statistica”, Ed. Giappichelli, 1993
M. Zenga “Richiami di matematica”, Ed. Giappichelli, 1992
G. Leti “Statistica descrittiva”, Ed. Il Mulino, 1983
Periodo di erogazione dell'insegnamento
Secondo semestre.
Lingua di insegnamento
Italiano.
Learning objectives
Economic disciplines often deal with big sets of data, with many different characteristics. This course aims at guiding students to the right choice of summary tools to describe correctly the phenomena under investigation.
Specific goals of the course are as follows:
- knowledge and understanding: students should know the possible kinds of data, the possible aspects of data which need to be summarized, the tools offered by statistics at this aim
- applied knowledge and understanding: students should be able to locate the exact kind of data faced and to assess their quality; students should be able to locate the aspects of data which need to be summarized in a specific applied problem; students should be able to locate the right statistical tools for a given summarization problem
- making judgements: students should be able to prevent incorrect or ambiguous interpretations of data; students should acquire a critical thinking of summarized data reported by third parties, possibly by proposing corrections
- communication skills: students should be able to choose suitable summarization tools, so that their results are easily interpreted by others, even by people without any specific skill in statistics
- learning skills: students should get a basic knowledge to deal with the study of further fields of statistics, which may be the object of other faculty courses.
Contents
Collection and classification of statistical data. Main tools of univariate and bivariate descriptive statistics.
Detailed program
Statistics as a science.
Applications of Statistics.
The branches of Statistics.
Summarizing univariate data.
Data collection.
Ratios of statistical data.
Frequency distributions and graphical displays.
Central tendency measures.
Variability measures.
Concentration measures.
Skewness measures.
Summarizing bivariate data.
Main interpolation methods.
The least squares method.
The least square line and its properties.
Bivariate frequency distributions.
Independence and association measures.
The regression function and the regression line.
Concordance and correlation.
Prerequisites
There are no propaedeutic exams. Specifically, the knowledge of concepts of mathematical analysis, such as derivatives and integrals, is not requested.
Teaching methods
20 2-hour lessons (theory and examples) held in direct-teaching mode and carried out in presence.
6 2-hour practical sessions (exercises) held in interactive-teaching mode and carried out in presence.
Assessment methods
The assessment methods consist of a final written test. No partial tests are provided. The possibility to ask for a supplementary oral test is guaranteed, at the discretion of both students and the teacher. In any case, the discretionary oral test can be only taken if the written test is graded 18/30 at least.
The written test contains exercises and open questions about the subjects dealt during lessons. The written test is organized into single questions, each graded from 2 to 4 points., with a total score of 31. The written test lasts 120 minutes. Examples of written tests, with solutions, can be found on the e-learning. Exam-papers showing is provided, so that students can ask for details about corrections and criteria used to grade.
Textbooks and Reading Materials
M. Zenga “Lezioni di statistica descrittiva (seconda edizione)”, Ed. Giappichelli, 2014
M. Zenga “Esercizi di statistica”, Ed. Giappichelli, 1993
M. Zenga “Richiami di matematica”, Ed. Giappichelli, 1992
G. Leti “Statistica descrittiva”, Ed. Il Mulino, 1983
Semester
Second semester.
Teaching language
Italian.