L’analisi statistica di dati e l’uso di modelli probabilistici costituiscono attualmente pratica comune in numerosi ambiti applicativi. Il corso si propone di fornire una introduzione a quegli strumenti che verranno ampiamente utilizzati dagli studenti nel corso della loro futura attività professionale. Accanto alla trattazione teorica degli argomenti, il corso prepara alla lettura critica di output generati da software statistici per l’analisi di dati, strumenti peraltro indispensabili nelle applicazioni.
Viene riservato un opportuno spazio per l'esame di problemi pratici frequenti, illustrando, mediante esempi, applicabilità e limiti dei metodi usati.

Obiettivo del corso è quello di presentare i metodi della statistica come strumenti fondamentali per produrre, selezionare ed elaborare informazioni. Si vuole dotare gli studenti di logiche e metodologie statistiche utilizzabili per la pianificazione delle prove e l’analisi dei dati, tali da poter essere utilizzati in numerosi contesti applicativi. .L’abilità acquisita consentirà di trattare problemi pratici di frequente ricorrenza.

Conoscenze matematiche di base, quali si possono avere nei corsi di Analisi Matematica e di Geometria.

Statistica descrittiva: popolazione, campione e cenni ai principali metodi di campionamento; rappresentazioni grafiche; principali indici di tendenza centrale; la variabilità e i suoi indici; caratteristiche bidimensionali e loro rappresentazione (12 ore)
Probabilità elementare: definizioni di probabilità e loro applicabilità; regole per ilcalcolo delle probabilità; probabilità condizionata, la formula di Bayes, indipendenza stocastica. (16 ore)
Distribuzioni univariate. Variabile casuale; distribuzioni di variabili discrete e continue; parametri principali relativi a posizione, dispersione, forma; principali distribuzioni teoriche. (22 ore)
Inferenza statistica: distribuzioni campionarie; teorema del limite centrale e sue applicazioni ed implicazioni; stima puntuale, stimatori e loro proprietà; intervallo di fiducia per medie, differenza di medie, osservazioni a coppie e varianze; test di ipotesi, determinazione della numerosità campionaria, significatività e p-value, potenza. (24 ore)
Analisi della Varianza e della Covarianza: separazione dei contributi di più fonti di variabilità; assegnazione della variabilità osservata in esperimenti programmati a differenti fattori; identificabilità di effetti principali ed interazioni; test statistici per la significatività di effetti principali e interazioni. (8 ore)
Modelli predittivi: modellazione statistica mediante regressione multipla (analisi preliminare dei dati , identificazione del modello, stima dei parametri, verifica della qualità statistica del modello, intervalli di previsione). (18 ore)

Le esercitazioni in aula tratteranno applicazioni delle metodologie viste a lezione per la soluzione di problemi reali in campo tecnologico esperimentale, a differenti e crescenti livelli di complessità. In laboratorio, con l’aiuto di software statistico ad hoc, saranno analizzate basi di dati, per imparare ad estrarre il massimo dell’informazione con l’ausilio di rappresentazioni grafiche e di alcuni indici statistici.

Il testo di riferimento per le lezioni è: Grazia Vicario, Raffaello Levi (2009), Metodi statistici per la sperimentazione, Casa Editrice Esculapio, Bologna.
Il testo di riferimento per le esercitazioni è: G. Vicario, R. Fontana (2009), Laboratorio di Metodi statistici per la sperimentazione – Problemi svolti ed esercizi, Casa Editrice Esculapio, Bologna.
Verranno fornite eventualmente dispense per le esercitazioni e/o per il Laboratorio di Statistica.

L’esame consiste in una prova scritta, riguardante argomenti trattati durante le lezioni, rivolta sia al controllo dell'apprendimento dei concetti fondamentali introdotti, sia all'analisi ed ai commenti di output di software statistico impiegato nel corso. La prova è mirata a verificare la corretta acquisizione delle principali metodologie statistiche, e della loro applicazione per inferenze su problemi reali.