Il corso si propone due obiettivi: il primo consiste nel fornire agli studenti le basi della statistica descrittiva, del calcolo delle probabilità e dell’inferenza statistica; il secondo nell’insegnare come utilizzare questi metodi statistici per analizzare dati attraverso l’uso del software Excel. Particolare attenzione sarà dedicata alle applicazioni su dati reali, con un focus sul contesto economico-aziendale e con riferimento alla transizione sociale, ecologica e tecnologica.
Buona conoscenza degli argomenti trattati nei corsi del primo anno di “Elementi di Matematica” e nel corso di “Informatica” con particolare riferimento all’uso di Excel.
Lezioni frontali (72 ore).
Durante le ore di didattica frontale attraverso l'utilizzo del software Kahoot, o simili, verrà testato periodicamente il livello di comprensione degli argomenti.
Tutorato (laboratorio di Excel) durante il periodo della didattica frontale e in preparazione degli appelli d'esame.
L'esame consiste in una prova in laboratorio su pc formata da esercizi da risolvere con l'utilizzo di Excel (25 punti) e da 10 domande di teoria a risposta multipla (7 punti).
La prova si ritiene superata se il numero di risposte corrette nella parte di teoria è almeno pari a 5 e se il voto complessivo (Teoria + Excel) è almeno pari a 18.
Il tempo a disposizione sarà 15 minuti per le domande di teoria ed 1 ora e 15 minuti per l'utilizzo di Excel.
Il docente si riserva la facoltà di richiedere un colloquio orale integrativo, anche successivamente allo svolgimento della prova scritta, qualora ciò sia ritenuto necessario ai fini della verifica dell’effettiva acquisizione delle conoscenze e competenze previste dagli obiettivi formativi dell'insegnamento e della corretta attribuzione della valutazione.
Distribuzioni di frequenza, rappresentazioni grafiche, indici di posizione (media aritmetica, media geometrica, moda, mediana, quantili), indici di variabilità (varianza, deviazione standard, coefficiente di variazione) e asimmetria.
Tabelle a doppia entrata, indipendenza statistica, indice chi-quadrato e V di Cramér, covarianza, coefficiente di correlazione lineare, retta di regressione e indice di bontà dell'adattamento.
Definizione di probabilità, teoremi elementari della probabilità, indipendenza, probabilità condizionata, teorema delle probabilità totali e teorema di Bayes.
Definizione e distinzione tra discrete e continue. Funzione di probabilità, funzione di densità e funzione di ripartizione. Valore atteso e varianza con le relative proprietà. Covarianza e indipendenza. Esempi di variabili casuali: Bernoulli, binomiale, Poisson, uniforme (discreta e continua), normale, chi-quadrato e t di Student. Combinazioni lineari di variabili casuali. Convergenza in distribuzione e teorema del limite centrale.
Stimatori e loro proprietà. Media campionaria, varianza campionaria e proporzione campionaria. Metodo della massima verosimiglianza e regressione da un punto di vista inferenziale.
Teoria generale dei test d'ipotesi. Test sulla media e sulla proporzione.
Tutti gli argomenti saranno trattati dapprima da un punto di vista teorico e successivamente mediante applicazioni su dati reali utilizzando Excel.
