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a Ciclo Unico
Scuola di Scienze
SCIENZE STATISTICHE
Insegnamento
STATISTICA PROGREDITO
SCP4063084, 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 magistrale in
SCIENZE STATISTICHE
SS1736, ordinamento 2014/15, A.A. 2018/19
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Crediti formativi 9.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese STATISTICS (ADVANCED)
Sito della struttura didattica http://www.stat.unipd.it/studiare/ammissione-laurea-magistrale
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 ANTONIO CANALE SECS-S/01
Altri docenti EULOGE CLOVIS KENNE PAGUI SECS-S/01

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
CARATTERIZZANTE Statistico SECS-S/01 9.0

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
ESERCITAZIONE 2.0 26 24.0
LEZIONE 7.0 56 119.0

Calendario
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
5 Commissione a.a.2018/19 01/10/2018 30/09/2019 CANALE ANTONIO (Presidente)
ADIMARI GIANFRANCO (Membro Effettivo)
DI CATERINA CLAUDIA (Membro Effettivo)
SALVAN ALESSANDRA (Membro Effettivo)

Syllabus
Prerequisiti: Calcolo delle Probabilità. Solide basi di Analisi matematica e Algebra lineare.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Conoscenze: concetti e strumenti statistico-matematici essenziali per poter comprendere e affrontare problemi di Statistica metodologica.
Abilità: capacità di riconoscere concetti e strumenti matematici utilizzati in altri contesti statistici; capacità di risolvere semplici problemi di carattere metodologico nonché di comprendere o formulare eventuali modelli atti a descriverli.
Modalita' di esame: Prova scritta a libro chiuso. Materiale ammesso: penna (blu/nero), calcolatrice, formulario individuale (1 facciata A4).
Il testo d'esame è costituito da 3 esercizi, suddivisi in 4-6 quesiti, con grado di difficoltà comparabile.
Criteri di valutazione: Testo d'esame costituito da 3 esercizi, suddivisi in 4-6 quesiti, con grado di difficoltà comparabile.
Contenuti: - Richiami sugli elementi di base dell'inferenza statistica: problemi di stima puntuale, di stima intervallare, di verifica d'ipotesi.
- La funzione di verosimiglianza e sue proprietà (invarianza, diseguaglianza di Wald). Quantità collegate alla verosimiglianza (funzione di punteggio, informazione osservata e attesa) e loro proprietà.
- Famiglie esponenziali.
- Statistiche sufficienti.
- Stimatori di massima verosimiglianza: definizione, esempi, proprietà (equivarianza, consistenza, normalità asintotica).
- Diseguaglianza di Cramer-Rao. Stimatori ottimi tra i non distorti.
- Test del rapporto di verosimiglianza: definizione, esempi; distribuzione asintotica, forme asintoticamente equivalenti; regioni di confidenza collegate.
- Verosimiglianza profilo.
- Lemma di Neyman-Pearson. Test uniformemente più potenti.
- Quantità pivotali e equazioni di stima.
- Effetti di errata specificazione del modello statistico e metodi robusti.
- Inferenza bayesiana parametrica: teorema di Bayes, famiglie coniugate; casi particolari (modello normale-normale, beta-binomiale, pareto-uniforme); intervalli di credibilità e verifica d'ipotesi.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Didattica frontale: teoria (75%), esercitazioni (25%).
Supporto: Servizio tutorato.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Testi di consultazione:
(in italiano)
- Cifarelli, D.M. e Muliere, P. (1989). Statistica bayesiana. Appunti ad uso degli studenti. Gianni Iuculano Editore, Pavia.
(in inglese)
- Beaumont, G.P. (1980). Intermediate Mathematical Statistics. Chapman & Hall, London.
- Welsh, A.H. (1996). Aspects of Statistical Inference. Wiley, New York.
- Peter Hoff, (2009). A First Course in Bayesian Statistical Methods, Springer,
Eserciziari (in italiano):
- Andreatta, G. e Runggaldier, W.J. (1983). Statistica matematica: problemi ed esercizi risolti. Liguori Editore, Napoli.
Testi di riferimento:
  • Adelchi Azzalini, Inferenza statistica: una presentazione basata sul concetto di v. MIlano: Springer-Verlag Italia, 2001. Cerca nel catalogo
  • Luigi Pace & Alessandra Salvan, Introduzione alla statistica - II - Inferenza, verosimiglianza, modelli. Padova: Cedam, 2001. Cerca nel catalogo