Anno di corso: 1

Crediti: 6
Crediti: 6
Crediti: 9
Crediti: 6
Crediti: 3
Tipo: Lingua/Prova Finale
Crediti: 3
Tipo: Lingua/Prova Finale
Crediti: 3
Tipo: Lingua/Prova Finale
Crediti: 3
Tipo: Lingua/Prova Finale
Crediti: 3
Tipo: Altro

Anno di corso: 2

Crediti: 6
Crediti: 6
Crediti: 6
Crediti: 12

Anno di corso: 3

Crediti: 6
Crediti: 6
Crediti: 6
Crediti: 6
Crediti: 12
Tipo: A scelta dello studente
Crediti: 12
Tipo: A scelta dello studente
Crediti: 6
Tipo: Lingua/Prova Finale

STATISTICA II

Scheda dell'insegnamento

Anno accademico di regolamento: 
2015/2016
Anno di corso: 
2
Anno accademico di erogazione: 
2016/2017
Tipo di attività: 
Obbligatorio
Crediti: 
12
Ciclo: 
Primo Semestre
Ore di attivita' didattica: 
84
Prerequisiti: 

Questa attività formativa deve essere preceduta dal superamento degli esami di: Analisi Matematica I, Calcolo delle probabilità e Statistica I.

Moduli

Metodi di valutazione

Modalita' di verifica dell'apprendimento: 

PROVE MULTIPLE

Valutazione: 
Voto Finale

Obiettivi formativi

Il corso può considerarsi diviso in due parti. Nella prima si forniscono i concetti di base e gli strumenti indispensabili dell’inferenza statistica, sia nell’ambito della stima che della verifica di ipotesi. Nella seconda parte vengono proposti i più noti piani di campionamento probabilistici con riguardo alle popolazioni finite, intese secondo l’approccio classico.

Contenuti

Il concetto di inferenza. La stima puntuale. Metodi di stima. La stima intervallare. I test di significatività. Le basi della teoria di Neyman.Pearson. Cenni sui test basati sul rapporto di verosimiglianza. Inferenza da popolazione finite e confronti con inferenza classica. I principali piani di campionamento a probabilità costanti. Stimatori e loro proprietà. Il problema della dimensione campionaria.

Programma esteso

La nozione di campione e lo spazio parametrico.

La stima puntuale. Proprietà degli stimatori: correttezza, consistenza, efficienza assoluta e relativa. Il teorema di Fréchet-Rao-Cramér. L’errore quadratico medio. Metodi di stima. Il metodo della massima verosimiglianza; il metodo dei momenti.

Stima intervallare e metodi per la sua determinazione; il concetto di quantità pivotale.

I test di significatività. Il concetto di test di significatività e i principali test; il test z; il test t di Student; il test χ2, il test F di Snedecor. Le basi della teoria di Neyman-Pearson. Errore di prima e di seconda specie; il test più potente e il lemma di Neyman-Pearson; i test uniformemente più potenti; i test basati sul rapporto di verosimiglianza.

Inferenza da popolazione finita. Definizione di popolazione finita; fasi e modalità della rilevazione di un’indagine statistica campionaria. Piani di campionamento. Piano casuale semplice con e senza reinserimento; campionamento stratificato a probabilità costanti. Cenni sul campione sistematico.
Stimatori e loro proprietà. Stimatore della media, del totale, della proporzione.
Stimatori per quoziente: separato, combinato. Gli stimatori di Hansen-Hurwitz e di Horvitz-Thompson. Il problema della dimensione campionaria con riferimento a errore tollerato e costo.

Bibliografia consigliata

Piccolo D (2010), Statistica, 3. ed. Il mulino, Bologna
Lucidi forniti dal docente.

Metodi didattici

LEZIONI, ESERCITAZIONI

Contatti/Altre informazioni