Obiettivi dell'insegnamento sono:

- fornire tecniche e procedure per la descrizione sintetica e grafica delle informazioni fornite da insiemi di dati;

- introdurre al linguaggio ed ai modelli per la rappresentazione e l’'analisi di fenomeni aleatori;

- introdurre ai metodi ed agli strumenti dell’'inferenza statistica;

- applicare i metodi e le tecniche dell'analisi statistica di insiemi di dati reali per mezzo dell’'utilizzo di un opportuno software statistico.

Conoscenza e comprensione.

A seguito del superamento dell'esame, lo studente:•

- conosce i principi fondamentali del calcolo delle probabilità e della statistica;•

- conosce la terminologia adeguata;

Capacità di applicare conoscenza e comprensione.

A seguito del superamento dell'esame, lo studente:•

- è in grado di applicare la conoscenza a specifici problemi di analisi di dati;•

- è in grado di selezionare i principi utili per ottenere soluzioni a problemi;•

- è in grado di estrarre indicatori significativi da grandi quantità di dati.

Il docente si attende una comprensione non limitata all'enunciazione di definizioni e risultati e alla risoluzione di esercizi standard, ma critica e in grado di distinguere le diverse situazioni e di compiere scelte consapevoli, giustificando i procedimenti seguiti. Si attende inoltre un'adeguata correttezza nei calcoli e un'esposizione ben argomentata della teoria.

Statistica descrittiva: tipi di dati, istogrammi, indici di posizione, indici di variabilità. Disuguaglianza di Chebychev. Percentili. Boxplot.  Variabili aleatorie discrete e continue: densità di probabilità, funzione di ripartizione, media e varianza. Distribuzioni binomiale, di Poisson, uniforme, normale e esponenziale. Distribuzioni congiunte e indipendenza. Teorema Centrale del Limite. Approssimazione Normale. Stima puntuale: non distorsione, errore quadratico medio, efficienza relativa. Test: generalità. Errore di tipo I e di tipo II. Test z sulla media di una popolazione Normale. P-value. Intervalli di confidenza per la media di una popolazione Normale: varianza nota. Test t e intervalli di confidenza per la media di una popolazione Normale. Test e intervalli di confidenza su due medie. Test t per dati accoppiati. Modelli lineari: regressione lineare semplice e multipla. Stima ai minimi quadrati dei parametri del modello lineare. Test e intervalli di confidenza per i parametri di un modello lineare. Analisi del modello; analisi dei residui.

 
Attività di laboratorio: il corso prevede  esercitazioni di laboratorio informatico su piattaforma R sugli argomenti trattati a lezione. L'attività di laboratorio è fondamentale per l'apprendimento.

L'insegnamento fa uso del formalismo matematico sviluppato nell'insegnamento di Analisi Matematica 1.

Un esame scritto obbligatorio, valutato in 30-esimi, che può essere superato attraverso una delle prove d'appello, nelle date stabilite dal calendario accademico. Il tema d'esame consiste di una parte di 8 domande di teoria a risposta multipla e di una parte costituita da 3 esercizi da completarsi autonomamente in 2:30 ore, al termine delle quali lo studente deciderà se far valutare o meno l'elaborato.

Durante tutte le prove scritte non è consentito consultare libri di testo o appunti. Non è permesso l'uso del telefono cellulare. E' consentito l'uso della calcolatrice e delle tavole statistiche.

All'interno di ogni prova è richiesto che lo studente risponda correttamente ad almeno 6 delle 8 domande di teoria. In tal caso la parte di teoria contribuirà al 25% del voto, il primo esercizio al 25% del voto, il secondo al 25% del voto ed il terzo al 25% del voto. Il voto massimo è 32/30. Il voto 32/30 sarà convertito in 30/30 con Lode, il voto 31/30 sarà convertito in 30/30. I risultati delle prove verrano resi noti sulla pagina del corso. L'esame è da riternersi superato nel caso in cui la prova venga superata con voto maggiore o uguale a 18/30.

In sede d'esame, lo studente dovrà:
¿- dimostrare il grado di comprensione degli aspetti fondamentali dell'insegnamento, esponendo in modo chiaro ed esaustivo le metodologie utilizzate;
¿- dimostrare la propria capacità di applicare le nozioni apprese per risolvere esercizi e problemi concreti, i quali potranno vertere su qualunque argomento trattato nel programma.
La composizione del voto terrà conto anche della chiarezza di esposizione e della correttezza nei calcoli.