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    Antonio BALZANELLA

    Insegnamento di METODI MATEMATICI PER IL DESIGN

    Corso di laurea in DESIGN PER LA MODA

    SSD: SECS-S/02

    CFU: 6,00

    ORE PER UNITÀ DIDATTICA: 48,00

    Periodo di Erogazione: Primo Quadrimestre

    Italiano

    Lingua di insegnamento

    ITALIANO

    Contenuti

    Il corso è finalizzato a fornire agli studenti le basi metodologiche ed applicative della statistica nonché gli elementi matematici dello studio delle curve. I contenuti riguardano: strumenti di statistica descrittiva ; introduzione alla teoria del calcolo delle probabilità e cenni di inferenza statistica; forma parametrica delle curve; curve di Bezier

    Testi di riferimento

    Statistica: principi e metodi.
    Editore: Pearson
    Collana: Statistica
    Edizione: 2
    Anno edizione: 2014

    Obiettivi formativi

    Fornire le competenze per:

    1. Elucidare il concetto di variabilità, identificare e porre domande meritevoli di ulteriore investigazione;
    2. Pianificare un'indagine su dati statistici che includa l'identificazione di variabili nonchè la proposta di una strategia per la raccolta dei dati, che risponda agli obiettivi dell’indagine.
    3. Raccogliere, gestire e archiviare dati statistici pronti per l'analisi.
    4. Applicare metodi statistici fondamentali per esplorare, analizzare e visualizzare i dati
    5. Interpretare analisi statistiche e trarre conclusioni sul contesto oggetto di studio
    6. Conoscere la forma funzionale dei principali strumenti di disegno bidimensionale

    Prerequisiti

    Nozioni di matematica di base

    Metodologie didattiche

    Per raggiungere efficacemente gli obiettivi dichiarati, questo corso utilizzerà lezioni frontali.

    Le lezioni si concentreranno sugli aspetti teorici della statistica e della matematica. Sono finalizzate a sviluppare la comprensione e la conoscenza delle statistiche descrittive e per rafforzare le abilità degli studenti nella raccolta dei dati, nell'analisi dei dati e nelle interpretazioni.

    Metodi di valutazione

    prova intercorso e prova finale scritta e orale, basate sulla discussione dei temi proposti durante il corso

    Programma del corso

    Statistica descrittiva. Dati, distribuzione di frequenza, indici di posizione e di variabilità (media,media geometrica, media armonica, mediana, varianza, differenza semplice media,covarianza). Rappresentazioni grafiche: istogrammi, stem and leaf, box-plot, scatter plot.
    Indici di associazione e correlazione. Numeri indici: numeri indici semplici; numeri indici complessi.
    Regressione lineare semplice.
    Introduzione al teoria della probabilità.
    Forma parametrica delle curve; curve di Bezier.

    English

    Teaching language

    Italian

    Contents

    The course aims to provide the methodological and applicative bases of statistics as well as the mathematical elements of the study of curves. The contents concern: descriptive statistics; introduction to the theory of probability, introduction to statistical inference; parametric curves; Bezier curves

    Textbook

    Statistica: principi e metodi.
    Editore: Pearson
    Collana: Statistica
    Edizione: 2
    Anno edizione: 2014

    Training objectives

    Provide the skills to:

    1. Elucidate the concept of variability, identify and ask questions worthy of further investigation;
    2. Plan a survey on statistical data that includes the identification of variables as well as the proposal of a strategy for data collection, which responds to the objectives of the survey.
    3. Collect, manage and store statistical data ready for analysis.
    4. Apply fundamental statistical methods to explore, analyze and visualize data
    5. Interpret statistical analyzes and draw conclusions on the context under study
    6. Know the functional form of the main two-dimensional drawing tools

    Prerequisite

    Basic skills of mathematics

    Teaching methods

    To effectively achieve the stated objectives, this course will use lectures.

    The lectures will focus on the theoretical aspects of statistics and mathematics. They are aimed at developing understanding and knowledge of descriptive statistics and at strengthening students' skills in data collection, data analysis and interpretations.

    Evaluation methods

    Intermediate tests and final written and oral test based on the topics of the lessons

    Course Syllabus

    Descriptive statistics. Data, frequency distributions, position and variability indexes (mean, geometric mean, harmonic average, median, variance, covariance). Graphic representations: histograms, stem and leaf, box-plot, scatter plot.
    Indexes of association and correlation. Indicators: simple indicators; complex indicators.
    Linear regression.
    Introduction to probability theory.
    Parametric shape of curves; Bezier curves.

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