Obiettivi formativi
"Lo studente dovrebbe acquisire le competenze teoriche e le capacità pratiche necessarie a sviluppare analisi statistiche avanzate basandosi sui metodi affrontati.
È anche richiesto di maturare un utilizzo versatile, approfondito e veloce di Microsoft Excel."
Prerequisiti
Analisi matematica 2, geometria 1, elementi di probabilità
Contenuti dell'insegnamento
"1. Regressione multipla lineare e polinomiale, anche eteroschedastica.
2. Design of Experiments (DoE).
3. Analisi della varianza (ANOVA) a una via, a due vie e con interazioni.
4. Test del chi-quadro (test di adattamento e tabelle di contingenza).
5. Test statistici da un punto di vista superiore: curve OC e potenza; test per p con legge binomiale non approssimata. Test di Fisher-Irwin.
6. Simulazione Montecarlo."
Programma esteso
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Bibliografia
"1. Sheldon M. Ross - Probabilità e statistica per l'ingegneria e le scienze 2a edizione - Apogeo, 2008 - ISBN 9788850325801
2. Richard A. Johnson, Dean W. Wichern - Applied Multivariate Statistical Analysis - Pearson, 2007 - ISBN 9780131877153
3. Michael Middleton - Analisi statistica con Excel - Apogeo, 2006 - ISBN 9788850324750
4. Andrew Sleeper - Design for Six Sigma Statistics - McGraw-Hill, 2005 - ISBN 978-0071451628"
Metodi didattici
Lezione frontale (32 ore) e laboratorio informatico di Microsoft Excel 2016 (24 ore)
Modalità verifica apprendimento
"1. Prova pratica di statistica multivariata su MS Excel.
2. Orale"
Altre informazioni
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Obiettivi agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
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