Laboratorio: analisi quantitativa dei dati
A.A. 2025/2026
Obiettivi formativi
Fornire le basi teoriche e pratiche per l'analisi quantitativa dei dati.Introdurre i concetti fondamentali di probabilità e distribuzioni statistiche. Sviluppare competenze nell'uso di Excel per calcoli statistici, modelli lineari, e analisi dei dati. Interpretare correttamente il p-value e gli intervalli di confidenza. Applicare i concetti statistici a un progetto pratico basato su dati reali. Favorire la capacità di prendere decisioni basate su dati quantitativi.
Risultati apprendimento attesi
Al termine del corso, gli studenti saranno in grado di: Comprendere i concetti di base di probabilità e distribuzioni statistiche. Calcolare e interpretare media, varianza e altre misure di dispersione. Utilizzare Excel per costruire e analizzare modelli lineari. Interpretare il p-value e gli intervalli di confidenza per valutare la significatività statistica.
Realizzare un progetto di analisi dati su un dataset reale, con presentazione dei risultati. Comunicare i risultati dell'analisi in modo chiaro e comprensibile.
Realizzare un progetto di analisi dati su un dataset reale, con presentazione dei risultati. Comunicare i risultati dell'analisi in modo chiaro e comprensibile.
Periodo: Secondo semestre
Modalità di valutazione: Giudizio di approvazione
Giudizio di valutazione: superato/non superato
Corso singolo
Questo insegnamento non può essere seguito come corso singolo. Puoi trovare gli insegnamenti disponibili consultando il catalogo corsi singoli.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Programma
Introduzione alla statistica e probabilità.
Concetti di base di statistica descrittiva.
Media, varianza, mediana e altre misure di posizione e dispersione.
Eventi, probabilità condizionata, regola della somma e del prodotto.
Distribuzioni di probabilità (es. Normale, Binomiale).
Distribuzione normale, t-Student e altre distribuzioni utili
Modelli lineari e analisi dati in Excel. Introduzione ai modelli lineari.
Regressione lineare semplice e multipla. Interpretazione dei coefficienti. p-value. Intervallo di confidenza. Utilizzo di Excel per l'analisi.
Concetti di base di statistica descrittiva.
Media, varianza, mediana e altre misure di posizione e dispersione.
Eventi, probabilità condizionata, regola della somma e del prodotto.
Distribuzioni di probabilità (es. Normale, Binomiale).
Distribuzione normale, t-Student e altre distribuzioni utili
Modelli lineari e analisi dati in Excel. Introduzione ai modelli lineari.
Regressione lineare semplice e multipla. Interpretazione dei coefficienti. p-value. Intervallo di confidenza. Utilizzo di Excel per l'analisi.
Prerequisiti
Nessuno
Metodi didattici
Lezioni e esercitazioni.
Materiale di riferimento
Bibliografia e ulteriori letture verrano forniti all'inizio del corso.
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
Lavoro di gruppo e presentazione.
- CFU: 1
Laboratori: 18 ore