Finalità del corso:
Scopo del corso è quello di fornire agli allievi dei Dottorati in più settori dell¿Ingegneria conoscenze a livello operativo dei principali metodi statistici applicati in campo tecnico ed economico, non trascurando gli opportuni approfondimenti in campo teorico. A tal fine, accanto alla trattazione teorica, viene riservato un opportuno spazio per la trattazione di problemi pratici di frequente ricorrenza nei settori ingegneristici cui si rivolge, illustrando mediante esempi, applicabilità e limiti dei metodi usati. Durante il corso, alcuni esempi verranno presentati con l¿utilizzo di package di software statistico, onde rendere più operative le metodologie proposte.

Aims of course:
PhD students of different Engineering areas will be given the main statistics methodologies in order to make them practitioners in their applications in economics, in metrology and in tchnology, without failing in dealing with the theoretical principia. Therefore, besides the theoretical aspects, pratical problems, that many times occur in engineering field will be presented and discussed bringing their peculiarities and constrains to the fore. The use of an ad hoc statistics software is adopted in order to avoid boring computations and to be familiar in interpreting graphical outputs.

Programma del corso:
1. Analisi della varianza. Analisi della varianza per uno e due fattori controllati; replicazioni; classificazione incrociata; blocchi, casualizzazione; quadrati latini; quadrati di Youden.
2. Progettazione degli esperimenti. Interdipendenza tra criteri di analisi dei risultati e criteri di pianificazione delle prove; piani fattoriali della serie 2n e 3n; effetti principali e interazioni ; blocchi, frazionamenti e loro implicazioni. Superfici di risposta.
3. Regressione. Regressione lineare semplice; valutazione dell¿adattamento e della variabilità residua; analisi della varianza, osservazioni ripetute; regressione multipla, calcolo con procedimento matriciale, analisi della varianza; correlazione.
4. Tecniche E.D.A. (Exploratory Data Analysis) associate alle metodologie statistiche presentate.
5. Seminari specialistici per presentare le metodologie statistiche nei diversi settori ingegneristici.


Course contents:
1. Analysis of Variance. Analysis of variance with one and two controlled factors; replications; cross classification; blocking, randomization; Latin squares; Youden squares.
2. Design of Experiments. Relationship between the analysis criteria of the results and the experiment design ones; factorial designs 2n and 3n; main effects and interactions; blocking, fraction of a design and related problems (alias, confounding). Response surfaces.
3. Regression. Simple linear regression; lack of fit; analysis of the residual variability; analysis of variance; repeated observations; multiple regression, the use of the matrix form; analysis of variance; correlation; the design of the matrix X.
4. Exploratory Data Analysis for the statistical methodologies presented
5. Specific seminars aimed to introduce the different statistical methodologies in the different Engineering areas.