Politecnico di Torino
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Anno Accademico 2009/10
01JDWDI, 01JDWEG, 01JDWKX
Complementi di statistica
Corso di Laurea in Ingegneria Logistica E Della Produzione - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Dell'Organizzazione D'Impresa - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Meccanica E Della Produzione (Mechanical And Production Engineering) - Torino/Shanghai
Docente Qualifica Settore Lez Es Lab Tut Anni incarico
Vaccarino Francesco ORARIO RICEVIMENTO RC MAT/03 30 25 0 0 2
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
SECS-S/02 5 D - A scelta dello studente A scelta dello studente
Obiettivi dell'insegnamento
Il corso si pone come obiettivo quello di fornire agli studenti logiche e metodologie statistiche che consentano, mediante gli opportuni approfondimenti in campo teorico, di generalizzare l'informazione contenuta in un insieme di dimensioni piuttosto ridotte (campione) ad un insieme molto pi¨ vasto (popolazione) da cui Ŕ stato estratto. L'approccio classico al problema dell'inferenza statistica suole essere diviso in due grandi aree: stima e verifica di ipotesi, come primi passi per l'individuazione di opportuni modelli statistici da adottare. A tal fine, accanto alla trattazione teorica, viene riservato un opportuno spazio per la trattazione di problemi pratici di frequente ricorrenza in campo tecnico ed economico, illustrando mediante esempi, applicabilitÓ e limiti dei metodi usati.
Competenze attese
Lo studente acquisisca la capacitÓ di analizzare dati aziendali relativi allo sviluppo di processo e prodotto in modo da renderlo operativo nella trattazione dei problemi relativi sia all'organizzazione sia al miglioramento sia alla pianificazione degli esperimenti nelle aziende e nelle imprese.
Prerequisiti
Conoscenze matematiche di base, quali si possono avere nei corsi di Analisi Matematica e di Geometria. Conoscenze di statistica descrittiva, di elementi di calcolo delle probabilitÓ, delle principali distribuzioni discrete e continue (conoscenze proprie di un corso di Statistica di base).
Programma
Inferenza statistica 1. Principali distribuzioni campionarie; inferenza sotto l'ipotesi di distribuzione normale e non; ricerca degli stimatori e loro proprietÓ.
Inferenza statistica 2. Intervalli di fiducia: fondamenti logici; intervalli di fiducia per medie (varianza nota e non; determinazione della numerositÓ campionaria), per osservazioni a coppie, per varianze, per rapporti di varianze, per proporzioni; intervalli di fiducia per i parametri di un modello lineare del I ordine (retta di regressione).
Inferenza statistica 3. Verifica di ipotesi statistiche: logica e caratteristiche fondamentali di un test; diverse tipologie di test; funzione della Caratteristica Operativa (O.C.); potenza; test sui parametri di una variabile casuale normale; test parametrici per l'omogeneitÓ delle varianze (test di Cochran, test di Bartlett); test parametrici per l'omogeneitÓ delle medie (escursione studentizzata, cenni all'analisi della varianza); test per la verifica dell'ipotesi di normalitÓ; test non parametrici (test dei punti di svolta, test sulle sequenze, etc.); cenni alle carte di controllo.
Regressione. Regressione lineare semplice (valutazione di adattamento e variabilitÓ residua), analisi della varianza, osservazioni ripetute; test per i parametri di un modello lineare del I ordine (retta di regressione).
Campionamento sequenziale. Test sequenziale del rapporto di probabilitÓ (T.S.R.P.); funzione caratteristica operativa di un T.S.R.P.; funzione numero medio di campionamento di un T.S.R.P.; funzione lunghezza media delle sequenze di un T.S.R.P.; T.S.R.P. per la verifica di ipotesi su medie di distribuzioni normali (unidirezionali e bidirezionali); T.S.R.P. per la verifica di ipotesi su varianze di distribuzioni normali.
Programma (Prof. F. Vaccarino)
Richiami di algebra delle matrici (autovalori, autovettori, forme quadratiche);
. Cluster analysis
. Analisi Componenti Principali.
. Analisi Corrispondenze Semplici.
. Variabili multivariate e loro statistiche, normale multivariata e principali teoremi su essa, . Analisi discriminante.


Laboratori e/o esercitazioni
Le esercitazioni in aula tratteranno applicazioni delle metodologie viste a lezione per la soluzione di problemi reali in campo tecnologico ed economico, a differenti e crescenti livelli di complessitÓ. Sono previste inoltre alcune lezioni in laboratorio per risolvere i problemi con l'aiuto di software statistico ad hoc, dando particolare importanza alla diagnosi degli output.
Bibliografia
Il testo di riferimento per le lezioni Ŕ:
- Grazia Vicario, Raffaello Levi (2001), Statistica e ProbabilitÓ per Ingegneri, Casa Editrice Esculapio, Bologna.
- Grazia Vicario, Raffaello Levi (1998), Calcolo delle ProbabilitÓ e Statistica per Ingegneri, Casa Editrice Esculapio, Bologna.
Il testo di riferimento per le esercitazioni Ŕ:
- M. Varetto, M. Abate (2001), Eserciziario di Statistica e ProbabilitÓ per Ingegneri, Casa Editrice Esculapio, Bologna.
- Dispense per il Laboratorio di Statistica.
Controlli dell'apprendimento / ModalitÓ d'esame
L'esame consiste in una prova scritta, riguardante tutti gli argomenti relativi al programma. In particolare, la conoscenza delle metodologie statistiche verrÓ valutata sia in base alle risposte aperte fornite con una scheda di domande sia in base all'abilitÓ acquisita nella soluzione di problemi relativi a situazioni reali che si possono presentare nelle imprese.
Orario delle lezioni
Statistiche superamento esami

Programma definitivo per l'A.A.2009/10
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