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Obiettivi: La prima parte del corso si propone di presentare il concetto di probabilità e la relativa teoria, sia nei fondamenti matematici che negli aspetti metodologici. La seconda parte del corso ha la finalità di introdurre ai metodi della statistica inferenziale. Attraverso l’analisi di informazioni quantitative e qualitative provenienti da diverse fonti, gli studenti acquisiscono la capacità di comprendere e valutare le complesse realtà sociali, formulare delle ipotesi e testarle.
Risultati di apprendimento: Gli studenti non si limitano all'apprendimento nozionistico, ma vengono accompagnati in un percorso di acquisizione di competenze appropriate.
Contenuti: Richiami di statistica descrittiva. Concezioni alternative della probabilità. Composizione di eventi, probabilità condizionata, indipendenza. Teorema di Bayes. Variabili casuali discrete e continue. Teorema del limite centrale. Dalla descrizione all’inferenza. Le tecniche di campionamento. Parametri di una popolazione, stima e stimatori. Intervalli di confidenza. Test statistici per la verifica delle ipotesi. Errore campionario, livello di significatività, p-value, regione critica. Test sulla media, sulla proporzione, Chi quadro. Regressione bivariata.
Metodologia : Si effettueranno lezioni frontali cercando di coinvolgere gli studenti in una partecipazione attiva, a partire da alcuni esempi di problemi aleatori e modelli di statistica inferenziale. Sono previste esercitazioni in aula ed esercizi assegnati per casa.
Modalità di valutazione: La prova finale prevede un esame orale, con la discussione degli esempi proposti durante il corso.
D. Piccolo. 2020. Statistica per le decisioni (terza edizione). Il Mulino.