| Corsi di Laurea | Corsi di Laurea Magistrale | Corsi di Laurea Magistrale a Ciclo Unico |
| Scuola di Scienze | ||
| STATISTICA PER LE TECNOLOGIE E LE SCIENZE | ||
Insegnamento
STATISTICA 1 (Ult. numero di matricola dispari)
SCP4063430, A.A. 2018/19
Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2018/19
STATISTICA 1 (Ult. numero di matricola dispari)
SCP4063430, A.A. 2018/19
Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2018/19
Principali informazioni sull'insegnamento
| Corso di studio |
Corso di laurea in STATISTICA PER LE TECNOLOGIE E LE SCIENZE SC2094, ordinamento 2014/15, A.A. 2018/19 |
 porta questa pagina con te |
|---|---|---|
| Crediti formativi | 6.0 | |
| Tipo di valutazione | Voto | |
| Denominazione inglese | STATISTICS 1 | |
| Sito della struttura didattica | http://www.stat.unipd.it/studiare/ammissione-lauree-triennali | |
| Dipartimento di riferimento | Dipartimento di Scienze Statistiche | |
| Obbligo di frequenza | No | |
| Lingua di erogazione | ITALIANO | |
| Sede | PADOVA | |
| Corso singolo | È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo | |
| Corso a libera scelta | È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta |
Docenti
| Responsabile | ALESSANDRA DALLA VALLE | SECS-S/01 | |
|---|---|---|---|
| Altri docenti | LORENZO MARAGONI | 000000000000 |
Mutuazioni
| Codice | Insegnamento | Responsabile | Corso di studio |
|---|---|---|---|
| SCP4063430 | STATISTICA 1 (Ult. numero di matricola dispari) | ALESSANDRA DALLA VALLE | SC2095 |
Dettaglio crediti formativi
| Tipologia | Ambito Disciplinare | Settore Scientifico-Disciplinare | Crediti |
|---|---|---|---|
| BASE | Statistico-probabilistico | SECS-S/01 | 6.0 |
Organizzazione dell'insegnamento
| Periodo di erogazione | Secondo semestre |
|---|---|
| Anno di corso | I Anno |
| Modalità di erogazione | frontale |
| Tipo ore | Crediti | Ore di didattica assistita |
Ore Studio Individuale |
Turni |
|---|---|---|---|---|
| ESERCITAZIONE | 1.5 | 14 | 23.5 | 2 |
| LABORATORIO | 0.5 | 6 | 6.5 | 2 |
| LEZIONE | 4.0 | 34 | 66.0 | Nessun turno |
| Inizio attività didattiche | 25/02/2019 |
|---|---|
| Fine attività didattiche | 14/06/2019 |
| Visualizza il calendario delle lezioni | Lezioni 2019/20 Ord.2014 |
Commissioni d'esame
| Commissione | Dal | Al | Membri |
|---|---|---|---|
| 4 Commissione a.a.2019/20 (matr.pari) | 01/10/2019 | 30/09/2020 |
DALLA VALLE
ALESSANDRA
(Presidente)
CANALE ANTONIO (Membro Effettivo) GUOLO ANNAMARIA (Membro Effettivo) |
| 3 Commissione a.a.2019/20 (matr.dispari) | 01/10/2019 | 30/09/2020 |
GUOLO
ANNAMARIA
(Presidente)
CANALE ANTONIO (Membro Effettivo) DALLA VALLE ALESSANDRA (Membro Effettivo) |
| 2 Commissione a.a.2018/19 (matr.pari) | 01/10/2018 | 30/09/2019 |
DALLA VALLE
ALESSANDRA
(Presidente)
CATTELAN MANUELA (Membro Effettivo) VENTURA LAURA (Membro Effettivo) |
| 1 Commissione a.a.2018/19 (matr.dispari) | 01/10/2018 | 30/09/2019 |
DALLA VALLE
ALESSANDRA
(Presidente)
CATTELAN MANUELA (Membro Effettivo) VENTURA LAURA (Membro Effettivo) |
| Prerequisiti: | Conoscenze di base di Matematica |
| Conoscenze e abilita' da acquisire: | Il corso si caratterizza per le seguenti conoscenze e abilità attese:
1) capacità di utilizzo di tecniche statistiche di base utili per la descrizione grafica e tramite opportuni indicatori di un fenomeno reale; 2) capacità di utilizzo di tecniche statistiche di base utili per lo studio di due o più fenomeni reali in un'ottica cognitiva e predittiva; 3) capacità di utilizzo degli strumenti necessari per una valutazione critica dei risultati conseguiti; 4) capacità di svolgere analisi di base di un insieme di dati reali tramite utilizzo del software R. |
| Modalita' di esame: | L’esame consiste in due prove scritte.
1) La prima prova (durata 30 minuti) si svolge in laboratorio e prevede di rispondere ad alcune domande relative all’analisi di un insieme di dati da svolgersi tramite l’utilizzo del software R. Le risposte vanno riportate in un foglio precompilato consegnato dal docente al momento della prova. La prova assegna da 0 a 3 punti. 2) La seconda prova scritta (durata 1 ora e 45 minuti) include domande a risposta multipla ed esercizi relativi ad aspetti teorici e di analisi di alcuni insiemi di dati. La prova assegna da 0 a 30 punti. Per questa prova è ammesso l’utilizzo di una calcolatrice. La prova si intende superata se alla valutazione della seconda prova scritta viene assegnato un punteggio pari almeno a 18/30. Il voto finale è il risultato della somma delle due prove scritte. |
| Criteri di valutazione: | La valutazione della preparazione dello studente si baserà su:
1) completezza delle conoscenze acquisite; 2) capacità di analisi descrittiva di insieme di dati sia dal punto di vista grafico sia dal punto di vista analitico; 3) proprietà della terminologia statistica utilizzata; 4) coerenza nei commenti relativi alle analisi effettuate; 5) capacità di utilizzo dei comandi del software R per l’analisi grafica e di modellazione dei dati. |
| Contenuti: | - Popolazione; unità statistiche; caratteri e variabili; modalità.
- Tabelle semplici; frequenze assolute, relative e cumulate. - Istogrammi e rappresentazioni grafiche. - Misure di posizione: le medie; quartili e quantili. Diagrammi a scatola con baffi. - Funzione di ripartizione empirica. - Misure di variabilità e mutabilità. - Cenni su asimmetria e curtosi. - Media e varianza di una trasformazione lineare dei dati. Standardizzazione dei dati. - Scomposizione della media aritmetica e della varianza per sottopopolazioni. - Tabelle a doppia entrata; distribuzioni marginali e condizionate; frequenze assolute e relative. - Dipendenza in distribuzione: condizione di fattorizzazione e indici. - Dipendenza in media: rapporto di correlazione. - Dipendenza lineare: regressione, correlazione semplice, valutazione della bontà di adattamento. |
| Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: | L’attività prevede
1) lezioni frontali (34 ore) relative alla parte teorica del corso attraverso l’utilizzo di un supporto informatico (slides); 2) esercitazioni in aula (14 ore) relative all’applicazione delle tecniche proposte per l’analisi di insiemi di dati; le esercitazioni saranno svolte alla lavagna; 3) laboratorio informatico (6 ore) per l’apprendimento de comandi di base del software R per l’analisi di insiemi di dati; l’attività di laboratorio verrà svolta in aula informatica. |
| Eventuali indicazioni sui materiali di studio: | Materiale didattico fornito dal docente e reso disponibile tramite la piattaforma Moodle: slides della parte teorica del corso, materiale utile per le esercitazioni, dispense per il laboratorio informatico, letture e approfondimenti di interesse statistico. Per facilitare l’apprendimento, col progredire degli argomenti trattati vengono resi disponibili ulteriori esercizi tramite la piattaforma Moodle. Le relative soluzioni sommarie vengono rese disponibili sulla stessa piattaforma in un secondo momento. |
| Testi di riferimento: |
|
