Scienze Statistiche per la Finanza | INFERENZA STATISTICA

cod. 0222400011

INFERENZA STATISTICA

	0222400011
	DIPARTIMENTO DI SCIENZE ECONOMICHE E STATISTICHE
	CORSO DI LAUREA MAGISTRALE
	SCIENZE STATISTICHE PER LA FINANZA
	2016/2017

PERCORSO COMUNE

	OBBLIGATORIO
	ANNO CORSO 1
	ANNO ORDINAMENTO 2014
	PRIMO SEMESTRE

MODULI

	SSD	CFU	ORE	ATTIVITÀ	TIPO DI ATTIVITÁ FORMATIVA
	SECS-S/01	10	60	LEZIONE	CARATTERIZZANTE

	Obiettivi
	CONOSCENZE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE (KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING) L'INSEGNAMENTO SI PROPONE DI: - GENERALIZZARE ED APPROFONDIRE ALCUNE CONOSCENZE ACQUISITE IN PRECEDENTI INSEGNAMENTI DI STATISTICA - PRESENTARE LE PRINCIPALI VARIABILI CASUALI MULTIVARIATE - PRESENTARE I PRINCIPI FONDANTI DELL'INFERENZA STATISTICA BASATA SULLA VEROSIMIGLIANZA CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE (APPLYING KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING) GLI STRUMENTI STATISTICI INTRODOTTI DURANTE LE LEZIONI SARANNO PRESENTATI EVIDENZIANDO ALCUNI RILEVANTI RISULTATI TEORICI E IL LORO IMPIEGO IN CONTESTI EMPIRICI. LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI SELEZIONARE LO STRUMENTO STATISTICO PIÙ OPPORTUNO PER ESAMINARE ALCUNI FENONENI REALI. TALE CAPACITÀ SARÀ SVILUPPATA AFFIANCANDO LE LEZIONI TEORICHE AD ALCUNE ESERCITAZIONI IN LABORATORIO MULTIMEDIALE.

CONOSCENZE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE (KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING)

L'INSEGNAMENTO SI PROPONE DI:
- GENERALIZZARE ED APPROFONDIRE ALCUNE CONOSCENZE ACQUISITE IN PRECEDENTI INSEGNAMENTI DI STATISTICA
- PRESENTARE LE PRINCIPALI VARIABILI CASUALI MULTIVARIATE
- PRESENTARE I PRINCIPI FONDANTI DELL'INFERENZA STATISTICA BASATA SULLA VEROSIMIGLIANZA

CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE (APPLYING KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING)

GLI STRUMENTI STATISTICI INTRODOTTI DURANTE LE LEZIONI SARANNO PRESENTATI EVIDENZIANDO ALCUNI RILEVANTI RISULTATI TEORICI E IL LORO IMPIEGO IN CONTESTI EMPIRICI.

LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI SELEZIONARE LO STRUMENTO STATISTICO PIÙ OPPORTUNO PER ESAMINARE ALCUNI FENONENI REALI. TALE CAPACITÀ SARÀ SVILUPPATA AFFIANCANDO LE LEZIONI TEORICHE AD ALCUNE ESERCITAZIONI IN LABORATORIO MULTIMEDIALE.

	Prerequisiti
	PER LA COMPRENSIONE DEGLI ARGOMENTI TRATTATI DURANTE LE LEZIONI, SI RITIENE UTILE CHE LO STUDENTE ABBIA SUPERATO GLI ESAMI DI METODI MATEMATICI PER L'ECONOMIA E STATISTICA

	Contenuti
	MODULO 1: CENNI DI ALGEBRA LINEARE. LE VARIABILI CASUALI MULTIPLE DISCRETE E CONTINUE: DEFINIZIONE, MOMENTI E PRINCIPALI PROPRIETÀ. LA VARIABILE CASUALE MULTINOMIALE. LA VARIABILE CASUALE NORMALE MULTIPLA. MODULO 2: MODELLI STATISTICI. LA VEROSIMIGLIANZA. STATISTICHE SUFFICIENTI. FAMIGLIA ESPONENZIALE. STIMATORI DI MASSIMA VEROSIMIGLIANZA (ML). INFORMAZIONE DI FISCHER. PROPRIETÀ DEGLI STIMATORI ML. TEST DELLE IPOTESI BASATI SUL RAPPORTO DI FUNZIONI DI VEROSIMIGLIANZA. MODELLO DI REGRESSIONE MULTIPLO. CASI STUDIO. ESERCITAZIONI IN LABORATORIO MULTIMEDIALE CON R (HTTP://WWW.R-PROJECT.ORG)

Contenuti

MODULO 1: CENNI DI ALGEBRA LINEARE.
LE VARIABILI CASUALI MULTIPLE DISCRETE E CONTINUE: DEFINIZIONE, MOMENTI E PRINCIPALI PROPRIETÀ.
LA VARIABILE CASUALE MULTINOMIALE. LA VARIABILE CASUALE NORMALE MULTIPLA.

MODULO 2: MODELLI STATISTICI. LA VEROSIMIGLIANZA. STATISTICHE SUFFICIENTI. FAMIGLIA ESPONENZIALE. STIMATORI DI MASSIMA VEROSIMIGLIANZA (ML). INFORMAZIONE DI FISCHER. PROPRIETÀ DEGLI STIMATORI ML. TEST DELLE IPOTESI BASATI SUL RAPPORTO DI FUNZIONI DI VEROSIMIGLIANZA. MODELLO DI REGRESSIONE MULTIPLO. CASI STUDIO.

ESERCITAZIONI IN LABORATORIO MULTIMEDIALE CON R (HTTP://WWW.R-PROJECT.ORG)

	Metodi Didattici
	LEZIONI IN AULA E IN LABORATORIO MULTIMEDIALE

	Verifica dell'apprendimento
	PROVA SCRITTA DI 2 ORE IL CUI SUPERAMENTO E' PROPEDEUTICO PER SOSTENERE LA PROVA ORALE. CRITERI DI GIUDIZIO. - CONOSCENZA DEGLI ARGOMENTI TRATTATI. - PADRONANZA DEGLI STRUMENTI ANALITICI. - CHIAREZZA ESPOSITIVA. - CAPACITÀ DI INTERPRETAZIONE DEI RISULTATI DELLE ANALISI - CONOSCENZA DELLA PROGRAMMAZIONE IN R.

	Testi
	MODULO 1: BALDESSARRI B., VITALE C., AMENDOLA A., (2005) DISTRIBUZIONE NORMALE MULTIPLA E SUE TRASFORMATE. TEORIA ED INFERENZA, MANOSCRITTO (DISPONIBILE NELL'AREA RISERVATA DEL CORSO) MODULO 2: AZZALINI A., INFERENZA STATISTICA. UNA PRESENTAZIONE BASATA SUL CONCETTO DI VEROSIMIGLIANZA. SPRINGER (2001) - II EDIZIONE