Spazi di probabilità. Calcolo combinatorio. Variabili aleatorie. Statistica descrittiva e inferenziale. Test di ipotesi parametrici. Regressione Lineare. Analisi della varianza
D. Piccolo (2010) Statistica per le decisioni con R. Il Mulino, Bologna
Obiettivi Formativi
Conoscenze: I concetti fondamentali alla base del ragionamento statistico e del calcolo delle probabilità. Competenze acquisite: Lo studente dovrà acquisire la capacità di organizzare ed analizzare un insieme reale di dati, formulando un opportuno modello probabilistico. Deve essere in grado di comprendere criticamente caratteristiche, potenzialità e limiti dei modelli e dei metodi statistici presentati
durante il corso.
Prerequisiti
Corsi vincolanti: Analisi I: Calcolo Differenziale e Integrale
Metodi Didattici
Lezioni frontali
Altre Informazioni
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Modalità di verifica apprendimento
Esame scritto e orale
Programma del corso
Statistica descrittiva: distribuzioni di frequenza, indici di posizione e di
variabilità. Grafici statistici. Introduzione al calcolo delle probabilità. Probabilità
condizionata ed indipendenza. Formula di Bayes. Variabili aleatorie discrete e continue. Introduzione
all’inferenza statistica: stima puntuale, verifica delle ipotesi ed intervalli di confidenza.
Associazione ed indipendenza. Modello di regressione lineare semplice e multiplo. Analisi della
varianza. Introduzione al modello logistico. Introduzione al software R.