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    Antonio IRPINO

    Insegnamento di STATISTICA

    Corso di laurea in SCIENZE DEL TURISMO

    SSD: SECS-S/01

    CFU: 10,00

    ORE PER UNITÀ DIDATTICA: 60,00

    Periodo di Erogazione: Annualità Singola

    Italiano

    Lingua di insegnamento

    ITALIANO

    Contenuti

    Utilizzo di tecniche di elaborazione statistica di dati rilevati in occasione di indagini campionarie e censuarie a supporto di processi di decision making con i seguenti obiettivi: sintetizzare e descrivere i dati rilevati, stimare i parametri della popolazione, effettuare previsioni sul valore di alcune grandezze oggetto di studio.

    Testi di riferimento

    In alternativa:
    G. Cicchitelli. STATISTICA: Principi e metodi. Ed Pearson.
    D. Piccolo. STATISTICA PER LE DECISIONI. Il Mulino.

    Obiettivi formativi

    Conoscenza e capacità di comprensione. Lo studente dovrà dimostrare una conoscenza almeno sufficiente degli argomenti indicati nel programma; dovrà dimostrare la capacità di comprendere la materia, con riguardo tanto agli aspetti teorici, analitici e pratici per l’analisi di un set di dati descritto da variabili di diversa natura. Dovrà dimostrare, inoltre, di saper interpretare i risultati di un’elaborazione statistica. (knowledge and understanding).
    Conoscenza e capacità di comprensione applicate. Lo studente dovrà dimostrare di avere capacità critica nella comprensione dei costrutti teorici ed analitici degli indicatori statistici presentati al corso. Lo studente saprà applicare la giusta strategia di analisi a contesti concreti e specifici (applied knowledge and understanding).
    Autonomia di giudizio. Lo studente dovrà dimostrare capacità interpretativa dei risultati per descrivere un dataset statistico e per prendere decisioni di coerenti. (making judgements).
    Abilità comunicative. Lo studente dovrà dimostrare di saper comunicare in modo chiaro e senza ambiguità le proprie conoscenze, di saper esprimere le proprie considerazioni e conclusioni anche nell’àmbito delle diverse possibilità di analisi di un dataset trattati nel corso delle lezioni frontali. Lo studente deve dimostrare di saper esporre le nozioni acquisite con coerenza argomentativa, rigore logico-sistematico e proprietà di linguaggio (communication skills).
    Capacità di apprendere. Lo studente dovrà dimostrare di aver sviluppato capacità di comprendere la complessità delle relazioni esistenti tra variabili statistiche osservate in un contesto di analisi, nonché le capacità di apprendimento che possono consentirgli di proseguire nello studio delle materie che basano il loro metodo sull’analisi dei dati osservati in un contesto socio-economico in modo autonomo e consapevole, anche mediante un aggiornamento costante delle proprie competenze (learning skills).

    Prerequisiti

    Conoscenze base di analisi matematica, di algebra e di geometria analitica

    Metodologie didattiche

    48 ore di lezioni frontali con utilizzo di slides e di software statistico.

    Metodi di valutazione

    Esercitazioni pratiche e prove intercorso facoltative per esonero da prove scritte all’esame finale.
    Esame finale con prova scritta consistente in due esercizi e venti quiz a risposta chiusa ed un’eventuale prova orale consistente in due domande.
    Il punteggio finale si determina in base all’esito degli esercizi scritti per un valore non superiore a 16 e dei quiz di orale per un valore non superiore a 16. Il punteggio dei quiz vale 1/16 per ogni risposta esatta e -1/48 per ogni risposta sbagliata.
    La somma dei voti ottenuti allo scritto può essere integrata da una parte orale consistente in due domande il cui esito, per ogni domanda può aumentare o ridurre il voto precedentemente determinato di 2 punti.

    Altre informazioni

    La frequenza costante e attiva delle lezioni, pur non obbligatoria, è vivamente consigliata.

    Programma del corso

    Introduzione alla Statistica. Fasi di un'indagine statistica. Elementi della rilevazione statistica.(0,5 CFU)
    Distribuzioni di frequenza per variabili discrete e per variabili continue. (0,5 CFU) Rappresentazioni grafiche di distribuzioni di frequenza:. La funzione di ripartizione empirica. (1 CFU)
    Rapporti statistici e numeri indice. (1 CFU)
    Indici statistici di posizione - media aritmetica, media geometrica, moda, mediana e quantili. (2 CFU)
    Indici statistici di variabilità - variabilità rispetto a un centro, campo di variazione, differenza semplice media. Concentrazione di un carattere trasferibile. Indici di mutabilità e diversità. (2 CFU)
    Forma di una distribuzione di frequenza - asimmetria e curtosi. (1 CFU)
    Distribuzioni multiple di frequenza. Indipendenza e misura delle relazioni nelle distribuzioni multiple. Connessione tra mutabili e correlazione tra variabili statistiche. (1,5 CFU)
    Il Modello di regressione lineare Modello di regressione semplice - specificazione del modello, stima dei parametri con il metodo dei minimi quadrati.(0,5 CFU)

    English

    Teaching language

    ITALIANO

    Contents

    Utilizzo di tecniche di elaborazione statistica di dati rilevati in occasione di indagini campionarie e censuarie a supporto di processi di decision making con i seguenti obiettivi: sintetizzare e descrivere i dati rilevati, stimare i parametri della popolazione, effettuare previsioni sul valore di alcune grandezze oggetto di studio.

    Textbook

    In alternativa:
    • G. Cicchitelli. STATISTICA: Principi e metodi. Ed Pearson.
    • D. Piccolo. STATISTICA PER LE DECISIONI. Il Mulino.
    • S. Borra, A. Di Ciaccio. STATISTICA: Metodologie per le scienze economiche e sociali (2 ed.). McGraw-Hill, 2008.

    Training objectives

    Conoscenza e capacità di comprensione. Lo studente dovrà dimostrare una conoscenza almeno sufficiente degli argomenti indicati nel programma; dovrà dimostrare la capacità di comprendere la materia, con riguardo tanto agli aspetti teorici, analitici e pratici per l’analisi di un set di dati descritto da variabili di diversa natura. Dovrà dimostrare, inoltre, di saper interpretare i risultati di un’elaborazione statistica. (knowledge and understanding).
    Conoscenza e capacità di comprensione applicate. Lo studente dovrà dimostrare di avere capacità critica nella comprensione dei costrutti teorici ed analitici degli indicatori statistici presentati al corso. Lo studente saprà applicare la giusta strategia di analisi a contesti concreti e specifici (applied knowledge and understanding).
    Autonomia di giudizio. Lo studente dovrà dimostrare capacità interpretativa dei risultati per descrivere un dataset statistico e per prendere decisioni di coerenti. (making judgements).
    Abilità comunicative. Lo studente dovrà dimostrare di saper comunicare in modo chiaro e senza ambiguità le proprie conoscenze, di saper esprimere le proprie considerazioni e conclusioni anche nell’àmbito delle diverse possibilità di analisi di un dataset trattati nel corso delle lezioni frontali. Lo studente deve dimostrare di saper esporre le nozioni acquisite con coerenza argomentativa, rigore logico-sistematico e proprietà di linguaggio (communication skills).
    Capacità di apprendere. Lo studente dovrà dimostrare di aver sviluppato capacità di comprendere la complessità delle relazioni esistenti tra variabili statistiche osservate in un contesto di analisi, nonché le capacità di apprendimento che possono consentirgli di proseguire nello studio delle materie che basano il loro metodo sull’analisi dei dati osservati in un contesto socio-economico in modo autonomo e consapevole, anche mediante un aggiornamento costante delle proprie competenze (learning skills).

    Prerequisite

    Conoscenze base di analisi matematica, di algebra e di geometria analitica

    Teaching methods

    48 ore di lezioni frontali con utilizzo di slides e di software statistico.

    Evaluation methods

    Esercitazioni pratiche e prove intercorso facoltative per esonero da prove scritte all’esame finale.
    Esame finale con prova scritta consistente in due esercizi e venti quiz a risposta chiusa ed un’eventuale prova orale consistente in due domande.
    Il punteggio finale si determina in base all’esito degli esercizi scritti per un valore non superiore a 16 e dei quiz di orale per un valore non superiore a 16. Il punteggio dei quiz vale 1/16 per ogni risposta esatta e -1/48 per ogni risposta sbagliata.
    La somma dei voti ottenuti allo scritto può essere integrata da una parte orale consistente in due domande il cui esito, per ogni domanda può aumentare o ridurre il voto precedentemente determinato di 2 punti.

    Others

    La frequenza costante e attiva delle lezioni, pur non obbligatoria, è vivamente consigliata.

    Course Syllabus

    Introduzione alla Statistica. Fasi di un'indagine statistica. Elementi della rilevazione statistica.(0,5 CFU)
    Distribuzioni di frequenza per variabili discrete e per variabili continue. (0,5 CFU) Rappresentazioni grafiche di distribuzioni di frequenza:. La funzione di ripartizione empirica. (1 CFU)
    Rapporti statistici e numeri indice. (1 CFU)
    Indici statistici di posizione - media aritmetica, media geometrica, moda, mediana e quantili. (2 CFU)
    Indici statistici di variabilità - variabilità rispetto a un centro, campo di variazione, differenza semplice media. Concentrazione di un carattere trasferibile. Indici di mutabilità e diversità. (2 CFU)
    Forma di una distribuzione di frequenza - asimmetria e curtosi. (1 CFU)
    Distribuzioni multiple di frequenza. Indipendenza e misura delle relazioni nelle distribuzioni multiple. Connessione tra mutabili e correlazione tra variabili statistiche. (1,5 CFU)
    Il Modello di regressione lineare Modello di regressione semplice - specificazione del modello, stima dei parametri con il metodo dei minimi quadrati.(0,5 CFU)

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