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    Introduzione

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    LEZIONE 1

    • Capitolo 1

      26 settembre 10:00-12:00

      Utilizzare i dati per rispondere a domande di carattere statistico
      Campione vs Popolazione
      Statistiche vs Parametri
      Statistica descrittiva e inferenziale (scopi ed affermazioni)
      Casualità del campionamento e variabilità delle statistiche

      Registrazione (Expiring 26 Nov 2024 - 61 Days)

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    LEZIONE 2

    • Capitolo 2

      27 settembre 9:00-12:00

      • Variabili Quantitative e Categoriali
      • Variabili Quantitative continue o discrete
      • Tabelle di frequenza e diagrammi a barre per variabili categoriali
      • Costruzione di un istogramma per variabili continue, concetto di "densità di probabilità" e curva di densità di probabilità
      • Gli elementi chiave di una distribuzione: concetti di "centro", "dispersione" e "asimmetria"

      Registrazione (Expiring 27 Nov 2024 - 60 Days)

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    • Capitolo 2 scRipt File R
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    LEZIONE 3

      • Capitolo 2

        03 ottobre 10:00-12:00

        • Misurare il "centro" di una distribuzione:
        • Media, Mediana e loro resistenza ai valori anomali
        • Misurare la dispersione di una distribuzione:  
        • Range, Deviazione standard (e sue proprietà), Percentili, Quartili e loro rappresentazione grafica mediante Box Plot

        Registrazione (Expiring 03 SDec 2024 - 61 Days) 

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    • Capitolo 2.2 scRipt File R
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    LEZIONE 4

    Capitolo 3

    04 ottobre 9:00-12:00

    • Concetto di associazione tra due variabili categoriali: distinzione tra variabile dipendente ed esplicativa, tabella di contingenza, proporzioni condizionate per riga e colonna.
    • Associazione tra due variabili continue: diagramma di dispersione (Scatterplot) e concetti di andamento, direzione e forza della relazione.
    • Coefficiente di correlazione: interpretazione, esempi di calcolo (foglio Excel)
    • La Retta di regressione lineare: interpretazione, esempi di calcolo (foglio Excel)

    Registrazione (Expiring 04 Dic 2024 - 60 Days)

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    LEZIONE 5

    Capitolo 3

    10 ottobre 10:30-11:30

    • Interpretazione del coefficiente di correlazione al quadrato (r2).
    • L'associazione non implica causalità: esempi di relazioni spurie.
    • L'effetto potenzialmente confondente delle variabili nascoste.
    • Il paradosso di Simpson (nelle tabelle di contingenza-variabili categoriali)

    Registrazione (Expiring 10 Dic 2024 - 60 Days)

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    LEZIONE 6

    Capitolo 5

    17 ottbre 10:00-12:00

    • Probabilità: definizione e stima mediante simulazione
    • Eventi Semplici/Composti
    • Disgiunzione, Unione, Intersezione
    • Probabilità Condizionata e Indipendenza
    • Esempi di calcolo

    Registrazione (Expiring 17 Dic 2024 - 60 Days)

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    LEZIONE 7

    Capitolo 5

    18 ottbre 9:00-12:00

    • Probabilità: definizione e stima mediante simulazione
    • Eventi Semplici/Composti
    • Disgiunzione, Unione, Intersezione
    • Probabilità Condizionata e Indipendenza
    • Esempi di calcolo

    Registrazione (Expiring 18 Dic 2024 - 60 Days)

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    LEZIONE 8

    • Capitolo 6

      24 ottbre 10:00-12:00

      • Definizione di variabile casuale.
      • Modello probabilistico (distribuzione di probabilità) per una variabile casuale discreta.
      • Valore atteso e deviazione standard per una distribuzione di probabilità discreta.
      • Variabile casuale continua: definizione.
      • Rappresentazione grafica della sua distribuzione di probabilità (istogramma), illustrazione della tendenza (per n → ∞) verso una curva di densità di probabilità.
      • Equivalenza tra "Probabilità = Area sotto la curva di densità di probabilità".
      • Distribuzione Normale e sue proprietà: "Regola veloce del 68-95-99.7%" per ogni curva gaussiana.
      • Trasformazione in punti z: (a) interpretazione, Distribuzione Normale Standard; (b) trasformare un punteggio (normale) in punti z mediante z = (x - μ)/σ, utilizzare la tabella di probabilità (normale) per ottenere una probabilità cumulativa; (c) data una probabilità cumulata (percentile), trovare in tabella il punto z e convertirlo in un punteggio normale usando la formula inversa x = μ + zσ.

      Registrazione (Expiring 24 Dic 2024 - 60 Days)

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    LEZIONE 9

    Capitolo 6

    25 ottbre 9:00-12:00

    • Utilizzo della trasformazione z per confrontare i punteggi di diverse distribuzioni normali (es. punteggi ACT. e SAT.)
    • Utilizzo della trasformazione z per trovare le probabilità di interesse nelle distribuzioni normali
    • Utilizzo della trasformazione inversa per trovare i punteggi "grezzi" a partire dalle probabilità della normale standard
    • Distribuzione di probabilità binomiale per conteggi di esiti dicotomici (dati binari, "SI"/"NO", "Successo"/"Insuccesso"...)
    • Contesto applicativo e spiegazione della formula di calcolo
    • Esempi di calcolo.

    Registrazione (Expiring 25 Dic 2024 - 60 Days)

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    LEZIONE 10

    Capitolo 7

    31 ottbre 10:00-12:00

    • Distribuzione campionaria della proporzione di successo: proprietà di forma (teorema del limite centrale), valore atteso e deviazione standard mediante simulazione su calcolatore (cfr. script R)
    • Distribuzione campionaria della media: proprietà di forma (teorema del limite centrale), valore atteso e deviazione standard mediante simulazione su calcolatore (cfr. script R)
    • Paragrafo 7.3: La distribuzione binomiale è una distribuzione campionaria di tutti i conteggi (sommatoria) di "successo" ottenibili in "n" prove, con probabilità di successo p. Le proprietà della distribuzione campionaria della proporzione di successo derivano direttamente da questa osservazione (vedi diap. allegate)

    Registrazione (Expiring 31 Dic 2024 - 60 Days)

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    LEZIONE 11

    Capitolo 8

    08 novembre 9:00-12:00

    • Stima puntuale e stima intervallare: Logica alla base e corretta interpretazione del livello di fiducia (90, 95, 99%)
    • Margine di errore e sua relazione con il livello di fiducia (90, 95, 99%) e la grandezza del campione n
    • Intervallo di fiducia per una proporzione
    • Intervallo di fiducia per una media, distribuzione t-Student
    • Fissato il margine di errore, trovare la grandezza campionaria necessaria per ottenerlo.

    Registrazione (Expiring 8 Jan 2025 - 61 Days)

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    LEZIONE 12

    Capitolo 9

    14 novembre 10:00-12:00

    • Procedura di verifica di ipotesi statistiche
    • Ipotesi nulla ed alternativa
    • Interpretazione P-valore
    • Procedura di verifica di ipotesi per una proporzione: Assunzioni, Ipotesi, Test statistico, P-valore, conclusione.
    • Due esempi di calcolo.

    Registrazione (Expiring 14 Jan 2025 - 60 Days)

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    LEZIONE 13

    Capitolo 9

    15 novembre 09:00-12:00

    • Procedura di verifica di ipotesi per una MEDIA: Assunzioni, Ipotesi, Test statistico, P-valore, conclusione.
    • Esempio applicativo.
    • Significatività statistica vs Significatività pratica (sostanziale): calcolo dell'intervallo di fiducia.
    • Decisione e tipologie di errore nella verifica di ipotesi.
    • Esempio di stima della probabilità di Errore di II tipo e Potenza del test statistico: esempio su media e proporzione.

    Registrazione (Expiring 14 Jan 2025 - 60 Days)

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    LEZIONE 14

    Capitolo 10

    21 novembre 10:00-12:00

    • Procedura di verifica di ipotesi per due PROPORZIONI: Assunzioni, Ipotesi, Test statistico, P-valore, conclusione.
    • Calcolo dell'intervallo di fiducia
    • Esempi applicativi.

    Registrazione (Expiring 21 Jan 2025 - 60 Days)

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    LEZIONE 15

    Capitolo 10

    22 novembre 9:00-12:00

    • Procedura di verifica di ipotesi per due MEDIE di popolazione: Assunzioni, Ipotesi, Test statistico, P-valore, conclusione.
    • Calcolo dell'intervallo di fiducia
    • Esempi applicativi.
    • Caso particolare legato all'assunzione di omogeneità della varianza delle due popolazioni: verifica mediante bootstrap dell'assunzione, formula aggiornata dell'errore standard e gradi di libertà.
    • Rischio relativo per due proporzioni campionarie.

    Registrazione (Expiring 22 Jan 2025 - 60 Days)

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    Calendario Prossime Lezioni

    Progressivo

    Lezione 16

    Ore

    2

    Data

    28 novembre

    Lezione 17

    2

    05 dicembre

    Lezione 18

    3

    06 dicembre

    Lezione 19

    2

    12 dicembre

    Lezione 20

    3

    13 dicembre
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    LEZIONE 16

    Capitolo 10

    28 novembre 10:00-12:00

    • Procedure inferenziali (Test di ipotesi e stima intervallare) per due MEDIE di campioni appaiati.
    • Procedure inferenziali (Test di ipotesi e stima intervallare) per due PROPORZIONI di campioni appaiati: a) Metodo della codifica binaria e calcolo della "media delle differenze"; b) Test di McNemar.
    • Esempi applicativi

    Registrazione (Expiring 28 Jan 2025 - 60 Days)

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    LEZIONE 17

    Capitolo 11

    05 dicembre 10:00-12:00

    • Tabelle di contingenza: Associazione e Indipendenza
    • Verifica dell'ipotesi di indipendenza: statistica test X^2 (di Pearson)
    • Distribuzione Chi-quadrato (Tabella C)

    Registrazione (Expiring 1 Mar 2025)

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    LEZIONE 18

    Capitolo 11

    06 dicembre 09:00-12:00

    • Verifica di ipotesi per tabelle di contingenza: esempio di calcolo in Excel
    • Misure di associazione: Differenza tra proporzioni, Rischio relativo, Residui di Pearson, Residui standardizzati.

    Registrazione (Expiring 1 Mar 2025)

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    LEZIONE 19

    Capitolo 12

    12 dicembre 10:00-12:00

    • Regressione lineare bivariata: introduzione e interpretazione dei coefficienti lineari
    • Sommatoria dei quadrati dei residui e riduzione proporzionale dell'errore
    • Misure di associazione: coefficiente r e r^2 e loro interpretazione

    Registrazione (Expiring 1 Mar 2025)

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    LEZIONE 20

    Capitolo 12

    13 dicembre 9:00-12:00

    • Due variabili quantitative: verifica dell'ipotesi nulla di indipendenza con test bilaterale: H_0: \beta=0 \textrm{ vs } H_a: \beta \neq0
    • Intervallo di fiducia per il coefficiente angolare (slope) "b"
    • Intervallo di fiducia per la previsione media \mu_y= a+bx
    • Intervallo di previsione per una (nuova) osservazione y

    Registrazione (Expiring 1 Mar 2025)

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