PROGRAMMA DEL CORSO

Statistica Descrittiva: Variabili statistiche qualitative, frequenza assoluta e relativa, legge empirica di una variabile statistica, tabella di contingenza di una v.s. qualitativa, distribuzione di due (o più) v.s. qualitative, legge coniugata e leggi marginali, leggi condizionate (profili riga e profili colonna), indipendenza di v.s. qualitative. Variabili statistiche quantitative, diagrammi di dispersioni , funzione di distribuzione cumulata, quantili, boxplot. Media, varianza, scarto, deviazione standard di una v.s. quantitativa, trasformazioni lineari di v.s. quantitative. Covarianza e coefficiente di correlazione tra due v.s. quantitative. Confronto tra due v.s. quantitative (confronto dei boxplot, confronto dei grafici delle frequenze cumulate, QQ-plot). Regressione lineare, retta di regressione di Y relativamente a X .

Probabilità: Spazio campionario (o probabilizzabile), spazio degli eventi, finzione probabilità, primi esempi di spazi probabilizzati finiti, probabilità condizionata, formula di Bayes, indipendenza di eventi, estrazioni con e senza ripetizione. Variabili aleatorie discrete, densità, funzione di distribuzione, media e varianza di v.a. discreta, quantili, densità congiunta di due (o più) v.a. discrete, covarianza. Distribuzione uniforme, binomiale, geometrica (perdita della memoria), variabili aleatorie continue, densità, funzione di distribuzione, media, varianza quantili. Distribuzione  normale (uso delle tavole). Legge dei grandi numeri e approssimazione normale.

Statistica: Popolazione e campioni. Stimatori e intervalli di confidenza della media, della varianza e della frequenza relativa di una variabile aleatoria dicotomica.  Test per la media, la varianza e la frequenza relativa di una variabile aleatoria dicotomica. Test chi-quadrato di indipendenza e bontà di adattamento.

Libro consigliato: F.Rapallo, Statistica, ECIG (in vendita alla Cooperativa Libraria Universitaria)