Politecnico di Torino
Politecnico di Torino
   
Login  
en
Politecnico di Torino
Anno Accademico 2017/18
12CKRPL, 12CKRPI
Statistica
Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale - Torino
Docente Qualifica Settore Lez Es Lab Tut Anni incarico
Semeraro Patrizia ORARIO RICEVIMENTO A2 SECS-S/06 60 31 9 0 2
Vicario Grazia ORARIO RICEVIMENTO     60 31 9 0 18
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
SECS-S/01 10 C - Affini o integrative A11
Esclusioni:
10CKR
Presentazione
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.
Risultati di apprendimento attesi
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.
Prerequisiti / Conoscenze pregresse
Conoscenze matematiche di base, quali si possono avere nei corsi di Analisi Matematica e di Geometria.
Programma
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.
Probabilità elementare: definizioni di probabilità e loro applicabilità; regole per il calcolo delle probabilità; probabilità condizionata, la formula di Bayes, indipendenza stocastica.
Distribuzioni univariate. Variabile casuale; distribuzioni di variabili discrete e continue; parametri principali relativi a posizione, dispersione, forma; principali distribuzioni teoriche.
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.
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. Discussione di output statistici ottenuti con software dedicato.
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). Discussione di output statistici ottenuti con software dedicato.
Organizzazione dell'insegnamento
Il corso è strutturato in lezioni (60 ore), esercitazioni (30 ore) e laboratori (10 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.
Testi richiesti o raccomandati: letture, dispense, altro materiale didattico
Il testo di riferimento per le lezioni è: Grazia Vicario, Raffaello Levi (2014), Metodi statistici per la sperimentazione, Casa Editrice Esculapio, Bologna.
Il testo di riferimento per le esercitazioni è: G. Vicario, R. Fontana (2014), 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.
Criteri, regole e procedure per l'esame
L’esame consiste in una prova da svolgersi in laboratorio e in una prova orale. In laboratorio vengono proposti esercizi con annesse tre risposte riguardanti argomenti trattati durante le lezioni e in laboratorio. Questa parte è rivolta al controllo dell'apprendimento dei concetti fondamentali introdotti. Durante la prova viene fornito un formulario; non può essere usato altro materiale (libri, dispense, appunti, ...). Voto massimo della prova in laboratorio è 24/30; si è ammessi alla prova orale con un voto maggiore o uguale a 12/30. La prova orale riguarda la teoria e viene richiesto il commento di output ottenuto con il software statistico impiegato in laboratorio. La valutazione della prova orale vale fino a otto punti, che possono essere aggiunti o tolti al voto conseguito nella prova eseguita in laboratorio per ottenere il voto finale dell’esame.
Orario delle lezioni
Statistiche superamento esami

Programma definitivo per l'A.A.2017/18
Indietro



© Politecnico di Torino
Corso Duca degli Abruzzi, 24 - 10129 Torino, ITALY
WCAG 2.0 (Level AA)
Contatti