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  • Testi di riferimento:
    dispense del corso
    Statistica principi e Metodi
    G. Cicchitelli
    Ed Pearson
    2012 
  • Obiettivi formativi:
    Il corso ha l’obiettivo di fornire una conoscenza dei metodi statistici di base, ovvero di quegli strumenti necessari per svolegre un’analisi descrittiva, investigativa e previsiva dei dati osservati sia nel caso univariato che in quello bivariato. Si propone inoltre di fornire un quadro di riferimento del calcolo delle probabilità, delle variabili casuali e delle loro principali distribuzioni finalizzate all’uso dell’inferenza statistica su medie e su percentuali.
    Per l’acquisizione delle conoscenze della statistica di base è assolutamente necessario aver acquisito propedeuticamente le principali conoscenze della matematica generale. 
  • Prerequisiti:
    per l’acquisizione delle conoscenze della statistica di base è assolutamente necessario aver acquisito propedeuticamente le principali conoscenze della matematica generale. 
  • Metodi didattici:
    Al fine di venire incontro alle esigenze degli studenti, si rende necessario affiancare alle tradizionali lezioni frontali un ciclo di esercitazioni per rendere applicative le questioni metodologiche illustrate durante il corso. 
  • Modalità di verifica dell'apprendimento:
    esame scritto e orale 
  • Sostenibilità:
     
  • Altre Informazioni:
    E-mail: eugenia.nissi@unich.it 

Statistica Descrittiva
Le fonti ufficiali. Metodi di rilevazione, classificazione e rappresentazione dei dati osservati. Distribuzioni di
frequenza. Valori Medi. Indici di variabilità. Indici di forma. Scelta del tipo di funzione rappresentativa dei dati osservati. Determinazione e stima dei parametri. Valutazione del grado di accostamento e di conformità della funzione interpolante.
.Analisi della dipendenza e della interdipendenza. Scomposizione della devianza. Coefficiente di correlazione lineare di Bravais Pearson. Indice di determinazione.
Complementi di Probabilità ed Inferenza
Concetti preliminari sulle variabili casuali, spazio degli eventi e probabilità. Legge empirica del caso. Postulati del calcolo delle probabilità. Teorema di Bayes.Principali variabili casuali discrete,calcolo dei primi due momenti e loro distribuzioni di probabilità. Universi campionari, parametri e statistiche campionarie. Elementi della stima parametrica sia puntuale che per intervallo,prova di ipotesi parametrica, errori di prima e seconda specie, potenza del test. Elementi di statistica induttiva,casi di studio di inferenza su valori medi e su percentuali osservati su campioni e confronto tra due statistiche campionarie.

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