Metodologie di base della statistica descrittiva: concetti di media, variabilità e associazione tra caratteri. Introduzione ai fondamenti del calcolo delle probabilità, al concetto di variabile aleatoria in modo da porre le basi per la trattazione del campionamento e dell'inferenza statistica.
I caratteri, le scale di misura e le rilevazioni.
La distribuzione di un carattere e la sua rappresentazione grafica.
Sintesi della distribuzione di un carattere: le medie analitiche e di posizione.
Sintesi della distribuzione di un carattere: la variabilità e la concentrazione.
Analisi dell'associazione tra due caratteri: distribuzione doppia; tabelle doppie di frequenza; distribuzioni condizionate; indipendenza e dipendenza; dipendenza in media; concordanza, discordanza, coefficiente di correlazione.
Calcolo delle probabilità: concetti primitivi; eventi e algebra degli eventi; postulati; principali teoremi del calcolo delle probabilità. Probabilità condizionata e indipendenza.
Variabili casuali e distribuzioni di probabilità: variabili casuali semplici discrete e continue; variabile casuale di Bernoulli; variabile casuale Binomiale; variabile casuale Normale; teorema del limite centrale.
Campionamento e distribuzioni campionarie. Le proprietà della media campionaria.
Stima puntuale: le basi teoriche; proprietà finite e asintotiche degli stimatori; lo stimatore per la media e la proporzione della popolazione.
Stima per intervallo: le basi teoriche della stima per intervallo; intervallo di confidenza per la media e la proporzione della popolazione.
Test delle ipotesi statistiche: le basi teoriche della verifica delle ipotesi; la verifica delle ipotesi per la media e la proporzione della popolazione.
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