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MMIB
L'anno accademico 21-22 è terminato nel mese di Gennaio 2023 e tale pagina non verrà più aggiornata.
Slides, esercizi, compiti precedenti, laboratorio, testi
Diario delle lezioni
Lezione 1 (2 Marzo)
Introduzione. Cos'è la statistica? Cenni storici, esempi di domande. Indagine statistica: Popolazione, Osservabili, Campione. Campionamento casuale semplice, tavola dei numeri casuali, campionamento a strati, errore di campionamento, campione distorto. Generatore di numeri casuali
Lezione 2 (4 Marzo)
Campionamento a grappolo, esercizi di riepilogo sui metodi di campionamento. Esperimenti: disegno completamente randomizzato, gruppo di controllo, fattori di confondimento, repliche. Correlazione e rapporto di causa effetto, differenze tra esperimenti e studi di osservazione. Esercizi ed esempi.
Lezione 3 (9 Marzo)
Variabili qualitative e quantitative; tabelle delle frequenze; esempi; frequenze assolute e relative; diagramma a segmenti; grafici a barre; variabili qualitative: grafici a torta; divisioni dei dati in classi; istogrammi, informazioni leggibili da un grafico: forma della distribuzione, simmetria, buchi.
Lezione 4 (11 Marzo)
Forma delle distribuzioni, esercizio. Indici di posizione: media, mediana, moda, differenze tra queste tre quantità. Proprietà della media. Come cambia la media quando si cambiano le unità di misura. Definizione di quartili, determinazione dei quartili.
Lezione 5 (16 Marzo)
Percentili, determinazione del percentile corrispondente ad un dato valore e del valore corrispondente ad un dato percentile. Decili. Distribuzione delle frequenze relative cumulativa. Indici di dispersione: intervallo di variazione, distanza interquartile, varianza campionaria. Proprietà della varianza campionaria. Come cambia la varianza campionaria quando si cambiano le unità di misura. Deviazione standard. Indice di dispersione. *
Lezione 6 (18 Marzo)
Boxplot, Indice di asimmetria (skewness). Esercizi di riepilogo.
Lezione 7 (23 Marzo)
Precisazioni su esercizi. Modelli probabilistici. Definizione frequentistica di probabilità. Distribuzioni e variabili casuali partendo da un esempio. Modello della distribuzione binomiale.
Lezione 8 (25 Marzo)
Fenomeni distribuiti secondo una distribuzione di Poisson, confronto fra distribuzione di Poisson e distribuzione Binomiale. Fenomeni distribuiti secondo una distribuzione Gaussiana. Proprietà della funzione densità Gaussiana.
Lezione 9 (30 Marzo)
Standardizzazione di una distribuzione gaussiana ed esercizi. Normal plot e test di normalità. Statistica bivariata, coefficiente di correlazione campionaria, esempi. Area della distribuzione normale standardizzata
Lezione 10 (5 Aprile)
Interpretazione di un diagramma di dispersione, regressione lineare, bontà di un test di regressione lineare (coefficiente di determinazione e analisi dei residui). Esercizi sulla regressione lineare.
Prima esercitazione in laboratorio (Giovedì, 7 Aprile).
Lezione 11 (20 Aprile)
Presenza di outliers nella regressione lineare. Esercizi sulla regressione lineare. Test statistici: p-test.
Lezione 12 (22 Aprile)
Test di adattamento del chi quadro e test di indipendenza.
Lezione 13 (27 Aprile)
Riepilogo esercizi.
Seconda esercitazione in laboratorio (Giovedì, 28 Aprile)
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