Il corso è mutuato dall'insegnamento di Statistica presso il Dipartimento DISPI
CONTENUTI
Il corso copre metodologie statistiche di base per l'analisi di dati. Nello specifico: La rilevazione dei fenomeni statistici. Distribuzione di un carattere e sua rappresentazione. Sintesi della distribuzione di un carattere –indici di posizione. Sintesi della distribuzione di un carattere – indici di variabilità. Analisi dell'associazione tra due caratteri. Test di indipendenza. Concetti di base di probabilità. Variabili casuali e distribuzioni di probabilità. Campionamento e distribuzioni campionarie. Stima puntuale. Stima per intervallo. Teoria dei test statistici. Test per medie, proporzioni e varianze.
TESTI DI RIFERIMENTO
BORRA S., DI CIACCIO A., Statistica -Metodologie per le scienze economiche e sociali, IV ed. McGraw-Hill
PELOSI MK., SANDIFER TM., CERCHIELLO P., GIUDICI P., Introduzione alla statistica, II ed. McGraw-Hill
Sulla piattaforma web del corso sono disponibili:
Slides preparati dal docente di tutte le lezioni
Materiale per esercitazioni
Tutto il materiale necessario per il corso (slides, esercizi,...) è disponibile nella pagina web del corso sulla piattafirma USienaIntegra,
https://elearning.unisi.it
OBIETTIVI FORMATIVI
Obiettivo del corso è di guidare lo studente all'apprendimento delle nozioni statistiche di base per lo svolgimento di analisi quantitative e qualitative di tipo descrittivo e di tipo inferenziale. La parte teorica di introduzione ai concetti di base sarà affiancata da una parte più strettamente applicata.
In dettaglio, gli obiettivi di apprendimento del corso possono essere così descritti:
Conoscenza e capacità di comprensione: lo studente deve dimostrare di conoscere le metodologie e gli strumenti statistici trattati nel contesto del
proprio corso di laurea
Capacità applicative: lo studente deve essere in grado di applicare correttamente le metodologie e gli strumenti statistici proposti a partire
dai dati che ha a disposizione
Autonomia di giudizio: il corso si propone di stimolare lo studente ad applicare metodologie statistiche nel contesto di data analysis
Abilità nella comunicazione: acquisire un vocabolario statistico che consenta di interpretare e commentare i risultati delle analisi statistiche
implementate.
Capacità di apprendere: al termine del corso, lo studente deve dimostrare una buona capacità di apprendimento delle metodologie
statistiche proposte.
PREREQUISITI
Conoscenza dei concetti base della matematica.
METODI DIDATTICI
Lezioni frontali (conoscenza e comprensione): lezioni, discussioni in classe, lezioni con dimostrazioni concrete.
Esercitazioni numeriche (capacità di applicare): soluzioni di problemi in classe.
Esercitazioni su software (abilità di valutazione): attività laboratoriali o pratiche.
Team project work (capacità di comunicare e motivare una tesi, capacità di sintesi, di applicare, di valutare risultati/teorie, capacità di creare, pianificare, organizzare): progetti, relazioni scientifiche, lavoro di gruppo
ALTRE INFORMAZIONI
Ulteriori informazioni sul corso e sulle modalità di esame sono disponibili alla pagina web del corso https://elearning.unisi.it
MODALITÀ DI VERIFICA DELL'APPRENDIMENTO
La verifica dell’apprendimento viene fatta attraverso una prova scritta ed un project-work facoltativo da presentare alla fine del corso.
La prova scritta comprende una serie di esercizi numerici da risolvere applicando metodologie statistiche e domande di teoria sul programma svolto.
Attraverso il project-work vengono valutate le capacità di applicare gli appropriati strumenti proposti per analizzare i dati e le abilità nella comunicazione ed interpretazione dei risultati.
La prova scritta viene valutata con un punteggio massimo di 27 punti.
Al project work viene assegnato un punteggio massimo di 4 punti.
OBIETTIVI AGENDA 2030 PER LO SVILUPPO SOSTENIBILE
Questo insegnamento concorre alla realizzazione degli obiettivi ONU dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile