Non esiste propedeuticità con altro insegnamento.
Le conoscenze di base riguardano:
- elementi di algebra della scuola secondaria e di statistica descrittiva;
- elementi di calcolo combinatorio e teoria della probabilità (Principi di inferenza statistica. Calcolo combinatorio ed esperimenti casuali. Elementi di calcolo combinatorio. Esperimenti casuali. Spazio campionario ed eventi. Teoria della probabilità. Concezione classica. Teoria assiomatica. Spazio di probabilità. Probabilità condizionata e indipendenza. Probabilità condizionata. Indipendenza tra eventi);

- elementi di Variabili aleatorie(Alcuni concetti generali; Funzione di ripartizione. Variabili aleatorie discrete. Variabili aleatorie assolutamente continue. Momenti aleatori: valore atteso; varianza; Variabile aleatoria standardizzata).

L’insegnamento di Inferenza per le PP.AA fornisce agli studenti le basi teoriche per affrontare problemi di tipo inferenziale; inoltre propone un’introduzione all’analisi di dati a struttura spaziale.

Il corso ha l’obiettivo di fornire

-concetti, metodologie e strumenti della Inferenza per le PP.AA per valutare, in termini probabilistici, diversi aspetti di un fenomeno, esaminando soltanto le osservazioni relative ad un campione rappresentativo della popolazione;

-elementi di Analisi Statistica Spaziale per l’analisi geostatistica dei dati a struttura spaziale.

Risultati attesi secondo i descrittori di Dublino:

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding):

- Acquisizione degli strumenti dell’Inferenza statistica per le PP.AA. (conoscenza dei metodi induttivi della Inferenza statistica), al fine di stimare diversi aspetti di fenomeni economico-aziendali, sulla base dell’osservazione di un campione estratto dalla popolazione di riferimento.

- Conoscenza dei metodi induttivi dell’Inferenza Statistica per la specificazione, stima e verifica dei parametri di modelli statistici utilizzabili a scopi previsivi e decisionali.

- Conoscenza dei metodi e delle procedure statistiche per analisi esplorative di dati univariati e multivariati.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding)

- Capacità di spiegare fenomeni economico-aziendali mediante l'analisi statistica dei dati e la costruzione di modelli idonei, anche con l'impiego di strumenti di calcolo avanzati e di algoritmi sofisticati.

- Capacità di pianificare un’indagine statistica campionaria.

- Presentazione e interpretazione critica dei risultati inferenziali a supporto del management.

Autonomia di giudizio (making judgements)

-Capacità di tradurre in termini statistici una esigenza conoscitiva del management aziendale.

-Capacità di utilizzare i risultati delle analisi dei dati per formulare ipotesi interpretative, ricavarne indicazioni strategiche, prendere decisioni in condizioni di incertezza.

- Capacità di valutare gli aspetti etici e deontologici dei risultati di un’indagine, al fine di evitare un utilizzo inappropriato dell’informazione statistica.

Abilità comunicative (communication skills)

-Capacità di presentare, anche con l'ausilio di tecniche audiovisive, i metodi, i risultati e l'interpretazione statistica di uno studio sia ad esperti del contesto applicativo che a specialisti nel campo statistico;

-Capacità di divulgare, mediante report finali e lavori di ricerca scientifica, metodologie e risultati raggiunti;

-Capacità di definire/circoscrivere l’obiettivo statistico di uno studio con interlocutori non esperti

-Capacità di giustificare le scelte e comunicare i risultati delle analisi con linguaggio appropriato, ai giusti livelli di dettaglio e con le modalità tecnologiche più adeguate.

Capacità di apprendimento (learning skills)

Capacità di integrare le proprie conoscenze adattandosi alle diverse realtà e all’evoluzione della disciplina.

Lezioni in presenza: modalità di erogazione delle lezioni frontale, con uso di supporti audiovisivi, esercitazioni in aula.

Svolgimento dell’esame in presenza

L’esame in presenza è caratterizzato da una prova scritta e da una prova orale (facoltativa*) alla quale si accede previo superamento della prova scritta.

 

Per gli studenti frequentanti, la prova scritta si può articolare in 2 prove parziali, in modalità scritta, che si svolgeranno nel rispetto del calendario didattico.

 

Al completamento della prova, l’esito effettivo dell’esame sostenuto dagli studenti sarà registrato sul VOL (ESSE3), specificando anche le eventualità di “ritirato”, “assente” o “insufficiente”, in ottemperanza della nota rettorale del 28.04.2022. Inoltre, l'esito positivo della prova parziale, può essere conservato su richiesta dello studente fino alla fine dell’anno accademico in cui è stato sostenuto, come indicato nella stessa nota rettorale su verbalizzazione esami del 28.04.2022.

 

Il superamento dell'esame presuppone il conferimento di un voto non inferiore ai diciotto/trentesimi (con eventuale assegnazione della lode) e prevede l'attribuzione dei corrispondenti CFU. Le nozioni acquisite conferiscono allo studente conoscenze e comprensione, capacità di applicare conoscenze e comprensione, autonomia di giudizio, abilità comunicative e capacità di apprendimento in linea con i descrittori di Dublino).

 

"Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"

 

Non sono previste differenze in termini di programma e testi di riferimento tra studenti frequentanti e non frequentanti.

 

* Per aggiornamenti si prega di consultare la Sezione "Notizie" della pagina docente.

 

https://www.economia.unisalento.it/536

-La frequenza alle lezioni, sebbene non sia obbligatoria, è vivamente consigliata.

 

-Gli studenti che si prenotano sul portale studenti.unisalento.it per sostenere la prova d'esame sono tenuti a verificare che la prenotazione sia andata a buon fine, mediante foto o stampa della ricevuta della prenotazione.

 

-In caso di problematiche tecniche occorre segnalare il problema almeno 7 giorni prima della data d'esame, conformemente con la chiusura delle prenotazioni sul VOL.

 

- Le richieste di rinvio della prova orale, inviate per posta elettronica al docente, devono essere inoltrate entro e non oltre due giorni prima della data d'esame. In assenza di tale comunicazione, il rinvio della prova orale può essere richiesto esclusivamente in sede d'esame. Si precisa inoltre che la richiesta di rinvio della prova orale può essere reiterata al massimo per un anno accademico, dal momento che l’esito positivo della prova parziale può essere conservato su richiesta dello studente fino alla fine dell’anno accademico in cui è stato sostenuto (rif. nota rettorale su verbalizzazione esami del 28.04.2022).

Distribuzioni di probabilità notevoli. Distribuzione di Bernoulli. Distribuzione binomiale. Distribuzione di Poisson. Distribuzione gaussiana. Distribuzione chi-quadrato. Distribuzione T di Student. Campionamento casuale e inferenza statistica. Formalismo dell’inferenza statistica classica. Metodi di stima parametrici e non parametrici. Funzione di verosimiglianza. Statistiche e distribuzioni campionarie. Teorema del limite centrale. Stima puntuale. Stimatori e stime di un parametro. Proprietà degli stimatori. Stima per intervalli. Intervalli di confidenza per un parametro. Intervalli di confidenza per il valore atteso. Intervalli di confidenza della varianza. Inferenza parametrica per la varianza (per piccoli campioni). Intervalli di confidenza per una proporzione (per grandi campioni). Verifica delle ipotesi. Verifica di ipotesi per un parametro. Verifica delle ipotesi per il valore atteso. Verifica delle ipotesi della varianza. Testi parametrici per la varianza nell’ipotesi di gaussianità (per piccoli campioni).Verifica delle ipotesi per una proporzione (per grandi campioni). Elementi di Analisi Statistica Spaziale:  La Geostatistica. Descrizione dei dati spaziali. Un modello per i dati spaziali. La correlazione spaziale. Condizioni di ammissibilità. Proprietà del covariogramma.  Comportamento asintotico. Proprietà del variogramma. Comportamento tipico: sella e range. Comportamento in prossimità dell’origine. Comportamento asintotico. Anisotropie. Modelli di variogramma. Stimatori delle misure di correlazione spaziale. Metodi di interpolazione stocastica. Kriging stazionario. Applicazioni di laboratorio di Inferenza per le PP.AA.

- Posa D., De Iaco S., Fondamenti di statistica inferenziale, Cleup, Padova, 2006

- Posa D., De Iaco S., Geostatistica: teoria e applicazioni, G. Giappichelli Ed., Torino, 2009