Metodi probabilistici e statistici

A.A. 2022/2023
6
Crediti massimi
48
Ore totali
SSD
SECS-S/01
Lingua
Italiano
Obiettivi formativi
Conoscenza della statistica descrittiva e inferenziale. Valutazione dell'incertezza mediante test statistici. Analisi della correlazione tra variabili e utilizzo di modelli di regressione lineare. L'analisi della Varianza.
Risultati apprendimento attesi
Gli studenti saranno in grado di effettuare autonomamente semplici analisi esplorative e inferenziali utilizzando un ambiente per l'analisi dei dati.
Avranno inoltre appreso i concetti alla base delle principali tecniche di intelligenza artificiale per lo sviluppo di modelli di classificazione e regressione e ciò permetterà loro di interagire in modo costruttivo con la figura professionale del data scientist al fine di condurre indagini più sofisticate.
Corso singolo

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Programma e organizzazione didattica

Edizione unica

Responsabile
Periodo
Secondo semestre
Le lezioni verranno svolte in presenza e contemporaneamente in remoto, con la piattaforma Teams.

Programma
1- Il linguaggio della statistica. 2 - La rappresentazione grafica dei dati: Organizzazione dei dati e rappresentazioni grafiche. 3 - Descrittori numerici dei dati Misure di tendenza centrale (media, moda mediana), Misure di dispersione o di variazione, Misure di tendenza relativa. 4 - Analisi bivariata dei dat: Analisi bivariata con dati qualitativi e quantitativi. 5 - La probabilità: Le leggi della probabilità. 6 - Variabilità casuali e distribuzioni di probabilità: La distribuzione di probabilità binomiale, la distribuzione normale. 7 - Le distribuzioni campionarie e gli intervalli di confidenza, Gli stimatori puntuali più comuni, Proprietà desiderabili per uno stimatore puntuale, Distribuzione della media campionaria, Il Teorema Centrale del Limite, Intervalli di confidenza per la media. 8 - La verifica d'ipotesi: fondamenti, Il test di ipotesi, Le fasi di un test di ipotesi, Test a due code, Test per la media a una coda. 9 - Ancora sull'inferenza-Test su un'unica popolazione: Test di verifica di ipotesi sulla media, Test di verifica di ipotesi su una singola proporzione .10 - Confrontare due popolazioni: Test di verifica di ipotesi sulla differenza tra le medie di due popolazioni - con campioni indipendenti - con campioni dipendenti. 11 - Analisi di regressione: Il modello di regressione lineare semplice, L'inferenza nel caso del modello di regressione lineare, Intervalli di confidenza e intervalli di previsione, analisi di correlazione. 12 - Analisi della Varianza: Principi dell'analisi della varianza, Distribuzione F di Fisher Test per l'Anova.
Prerequisiti
Lo studente dovrebbe avere dimestichezza con il linguaggio matematico
Metodi didattici
Se le condizioni della pandemia lo permetteranno, le lezioni si terranno in presenza. Sono previste metà lezioni di teoria e metà lezioni di esercizi in classe
Materiale di riferimento
1) "Introduzione alla Statistica", di M. K. Pelosi e T. M. Sandifer, ed. McGraw-Hill, 2009
2) Materiale sul sito Ariel delle docenti
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
L'esame si compone di una prova scritta.
La prova si basa su domande a risposta chiusa e risposta aperta e alcuni esercizi.
Il parametro di valutazione utilizzato riguarda la correttezza delle risposte.
Il voto finale è espresso in trentesimi.
L'esito delle prove è comunicato tramite il sito Ariel della docente.
SECS-S/01 - STATISTICA - CFU: 6
Lezioni: 48 ore
Docente: Baldi Lucia
Docente/i
Ricevimento:
su appuntamento
Via Celoria 2, 3° piano