Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
Francesco Maria CHELLI
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea - [ET06] ECONOMIA E COMMERCIO First Cycle Degree (3 years) - [ET06] ECONOMICS AND COMMERCE
Dipartimento: [040002] Dipartimento Scienze Economiche e SocialiDepartment: [040002] Dipartimento Scienze Economiche e Sociali
Anno di corsoDegree programme year : 2 - Primo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2022-2023
Anno regolamentoAnno regolamento: 2021-2022
Obbligatorio
Crediti: 9
Ore di lezioneTeaching hours: 66
TipologiaType: B - Caratterizzante
Settore disciplinareAcademic discipline: SECS-S/03 - STATISTICA ECONOMICA
ITALIANO
Italian
Si considerano acquisiti i contenuti del programma di Matematica Generale.
The basic contents of Mathematics are considered acquired.
Il corso è svolto mediante lezioni frontali e prevede anche esercitazioni
pratiche.
The course will be carried out through theoretical lectures and also
includes practical exercitation
Il corso intende fornire conoscenze di base di statistica descrittiva, di statistica inferenziale e di calcolo delle probabilità.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
Al termine del corso gli studenti saranno in grado di applicare adeguatamente le principali tecniche di statistica descrittiva e
inferenziale.
Competenze trasversali.
Le esercitazioni pratiche, che avranno luogo durante il corso, consentiranno agli studenti di migliorare la loro autonomia e la loro
capacità analitica.
The course furnishes basic knowledge of descriptive, inferential statistics and probability calculations.
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
At the end of the course students will be able to adequately apply the main techniques of descriptive and inferential statistics.
Transversal Skills.
Practical exercises, which will take place during the course, will allow students to improve their autonomy and analytical ability.
A) Lezioni
1 Analisi statistica descrittiva
1.1 Collettivo statistico: concetti e natura dei caratteri.
1.2 Distribuzioni univariate e loro rappresentazione.
1.3 Le misure della posizione.
1.4 Le misure della variabilità.
1.5 Le distribuzioni secondo due caratteri e la loro rappresentazione.
1.6 La teoria della connessione e le sue misure.
1.7 Lo studio della dipendenza e dell’interdipendenza.
2 Calcolo delle probabilità
2.1 Aspetti generali.
2.2 Le variabili casuali e i loro momenti.
3 Statistica inferenziale
3.1 Introduzione alla teoria dei campioni.
3.2 Stimatori, loro proprietà e metodi di stima.
3.3 Intervalli di confidenza.
3.4 Prova delle ipotesi.
B) Esercitazioni
Le esercitazioni, con cadenza settimanale, riguarderanno l’intero
programma del corso.
A) Lessons
1 Descriptive statistical
1.1 Statistical set: concepts and nature of variables.
1.2 Univariate distributions and their graphical representations.
1.3 Measures of location.
1.4 Measures of variability.
1.5 Bivariate distributions and graphical representations.
1.6 Dependence theory and measures of association.
1.7 Dependence and interdependence.
2 Fundamentals of probabilities
2.1 Introduction to probabilities.
2.2 The random variables.
3 Statistical inference
3.1 Introduction to sample theory.
3.2 Estimators, their properties and estimation methods.
3.3 Confidence intervals.
4. Tests of Hypotheses.
B) Exercitations
Exercitations will cover the entire program of the course.
L’esame consiste in una prova scritta.
Per gli di studenti con disabilità/invalidità o disturbo specifico di apprendimento (DSA), che abbiano fatto debita richiesta di supporto per affrontare lo specifico esame di profitto all’Info Point Disabilità/DSA dell’Ateneo, le modalità di esame saranno adattate alla luce di quanto previsto dalle linee guida di Ateneo (https://www.univpm.it/Entra/Accoglienza_diversamente_abili).
Criteri di valutazione dell'apprendimento.
Nel corso dell’esame gli studenti dovranno dimostrare di aver acquisito
una solida conoscenza dei temi svolti nelle lezioni e di saper applicare tali
conoscenze nella soluzione degli esercizi.
Criteri di misurazione dell'apprendimento.
Il voto verrà espresso in trentesimi. Lo studente supererà l’esame se
otterrà almeno 18. È prevista l’assegnazione del massimo dei voti con
lode (30 e lode).
Criteri di attribuzione del voto finale.
Gli studenti dovranno rispondere a 6 domande scritte. Ad ogni domanda
sarà attribuito un voto non superiore a 5.
Gli studenti che dimostreranno una analitica, approfondita ed esaustiva
comprensione dei contenuti teorici e pratici del corso, otterranno la lode.
The exam is a written test.
For students with disabilities or Specific Learning Disability (SLD) who have contacted the University Disability/SLD Info Point to request support for the specific curricular exam, please note that the way the exam is taken can be adapted in accordance with the University Guidelines (https://www.univpm.it/Entra/Accoglienza_diversamente_abili).
Learning Evaluation Criteria.
During the exam, students must demonstrate that they have acquired a
solid knowledge of the lessons topics and know how to apply these
knowledge in the solution of the exercises.
Learning Measurement Criteria.
The vote will be expressed in thirtieth. The student will pass the exam the
vote is at least 18. It is expected the maximum of
votes cum laude (30 cum laude).
Final Mark Allocation Criteria.
Students must answer 6 written questions. Each question will be rated
no more than 5.
Students who will demonstrate an analytical and exhaustive
understanding of the theoretical and practical content of the course will
receive the maximum of votes.
G. CICCHITELLI - P. D'URSO - M. MINOZZO; Statistica: principi e metodi,
Pearson Italia, III Edizione, 2017.
AA. VV. Statistica 1° corso, esercizi svolti, (dispensa), disponibile sulla
piattaforma e-learning di Ateneo-
G. CICCHITELLI - P. D'URSO - M. MINOZZO; Statistica: principi e metodi,
Pearson Italia, III Edizione, 2017.
AA. VV. Statistica 1° corso, esercizi svolti, (dispensa), Available on e-learning page
https://learn.univpm.it/
https://learn.univpm.it/
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2022-2023
Università Politecnica delle Marche
P.zza Roma 22, 60121 Ancona
Tel (+39) 071.220.1, Fax (+39) 071.220.2324
P.I. 00382520427