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Statistica di base (corso di gruppo)

Statistica descrittiva, Calcolo delle probabilità e Statistica inferenziale per esami universitari.

Il corso introduce concetti e metodi tipicamente inclusi nei programmi universitari del primo o secondo esame di Statistica. L’uso sistematico di esempi e il taglio operativo della didattica lo rendono particolarmente adatto a studenti di Economia, Scienze politiche, Scienze sociali, Scienze agrarie, Psicologia, Medicina che debbano preparare un esame scritto.

SCHEDA CORSO:

  • Corso di 40 ore per studenti universitari che devono preparare un esame di Statistica di base e in particolare una prova scritta.
  • Approccio didattico operativo, uso estensivo di esempi, focus sulle procedure di calcolo e ampio ricorso all’intuizione.
  • Lezioni dal vivo ma registrate, se ne perdi qualcuna “live” la puoi rivedere “in differita” quando vuoi.
  • Nell’aula virtuale docente e corsisti interagiscono in audio, video, chat, lavagna digitale, schermo condiviso.
  • Nessun software da scaricare, all’aula virtuale si accede direttamente dal sito MOV.
  • Massimo 15 partecipanti.
  • Costo: acconto 36,00€ (pre-iscrizione), saldo 316,00€ (iscrizione), quindi totale 352,00€ (ossia 8,80€/ora!).
  • Calendario: 22/02/2021 – 21/04/2021, Lunedì-Mercoledì-Venerdì, ore 19:00-20:30.


Queste sono le caratteristiche principali del corso. Di seguito trovi maggiori informazioni su ciascun aspetto: leggile attentamente.

Destinatari

Studenti universitari interessati a preparare un esame di Statistica di base nel quale debbano affrontare esercizi applicativi e anche quesiti di teoria, ma senza ricorrere a dimostrazioni rigorose. Più in generale, il corso è destinato a chiunque voglia acquisire conoscenze operative su un ampio ventaglio di strumenti e metodi statistici di base, utili ad affrontare numerosi problemi di analisi dei dati.

Didattica

Il corso ha un taglio molto operativo. I concetti vengono introdotti attraverso esempi pratici, per dar loro maggiore concretezza, e successivamente estesi a contesti più generali. Grande attenzione viene dedicata alle procedure di calcolo e agli elementi da guardare, in un esercizio, per capire quale metodo risolutivo applicare. Gli aspetti più teorici non vengono ignorati, ma vengono spesso approcciati su basi intuitive, senza ricorrere a dimostrazioni rigorose. Questo consente di seguire le lezioni anche a chi ha conoscenze matematiche limitate.Leggi di più

Aula virtuale

Le lezioni si tengono nella nostra aula virtuale (Tutoring Room), che ospiterà un massimo di 15 partecipanti, allo scopo di garantire un buon livello di interazione docente-corsisti. Per accedervi ti serve un computer connesso a Internet, dotato di webcam (il requisito minimo è il canale audio): non dovrai scaricare software. Prima dell’inizio del corso ti verranno fornite istruzioni precise.

Tutte le lezioni vengono registrate, potrai quindi rivederle o vederle per la prima volta “in differita”, qualora tu sia costretto a saltare la diretta di una o più lezioni. Le registrazioni restano disponibili per 90 giorni decorrenti dalla fine del corso.Leggi di più

Calendario

Inizio Lunedì 22/02/2021, conclusione Mercoledì 21/04/2021.

Le lezioni si terranno tutti i Lunedì, Mercoledì e Venerdì dalle 19:00 alle 20:30, con le seguenti eccezioni:

02 e 05 aprile 2021.

Quota di partecipazione e iscrizione

La quota di partecipazione è di 352,00€.

E’ possibile pre-iscriversi al corso versando un acconto di 36,00€ (pari a 40 crediti MOV, la nostra moneta virtuale), per assicurarsi un posto in aula prima del raggiungimento del numero massimo di partecipanti.

L’iscrizione verrà completata con il saldo di 316,00€ (pari a 395 crediti MOV), da versare nei 5 giorni lavorativi precedenti l’inizio del corso (riceverai un remind dallo Staff MOV).

Sia per la pre-iscrizione che per il saldo, devi acquistare i crediti MOV necessari.

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Programma

Il corso parte dalla Statistica descrittiva: tabelle e grafici, indici di tendenza centrale, quantili, variabilità, concentrazione, forma, relazioni statistiche. Vengono poi discussi alcuni concetti del Calcolo delle probabilità come quelli di esperimento aleatorio, evento e probabilità, per poi introdurre le regole del Calcolo, la nozione di variabile aleatoria e le più comuni famiglie di variabili aleatorie. La terza parte sfrutta queste idee e strumenti per sviluppare la Statistica inferenziale: cenni al campionamento e poi stima puntuale, intervalli di confidenza e verifica di ipotesi parametriche. Un certo spazio, infine, viene riservato ad alcuni test non parametrici (tra i quali il test Chi quadrato di indipendenza), all’ANOVA e al modello di regressione lineare.

  1. Statistica descrittiva univariata

    Verrà introdotto un po’ di “vocabolario” della materia e i principali strumenti per lo studio, in ottica descrittiva, di una singola variabile statistica. L’obiettivo sarà sintetizzare i dati raccolti, attraverso tabelle, grafici e indici statistici, così da mettere in luce le caratteristiche fondamentali del fenomeno che la variabile descrive.Leggi di più

  2. Statistica descrittiva bivariata

    Verranno presentati alcuni strumenti per lo studio, in ottica descrittiva, di una coppia di variabili statistiche. L’obiettivo sarà individuare possibili relazioni tra le due variabili, misurarne la forza e utilizzarle per ricavare dal comportamento di una variabile, informazioni sul comportamento dell’altra.Leggi di più

  3. Calcolo delle probabilità: regole di base

    Verranno introdotti i “mattoni” del Calcolo delle probabilità e le sue regole fondamentali. L’obiettivo sarà mettere il corsista in grado di calcolare le probabilità di eventi relativamente semplici, per poi ricavare da queste le probabilità di eventi più complessi.Leggi di più

  4. Calcolo delle probabilità: variabili aleatorie

    Verrà discusso il concetto di variabile aleatoria e verranno presentate molte importanti famiglie di variabili aleatorie. L’obiettivo sarà dotare il corsista di uno strumento flessibile per risolvere problemi di probabilità anche complessi e, al tempo stesso, gettare un ponte verso la Statistica inferenziale, nel cui ambito le variabili aleatorie giocano un ruolo cruciale.Leggi di più

  5. Statistica inferenziale: stima puntuale

    Si discuterà il concetto di campione casuale e come utilizzarlo per ottenere stime puntuali di parametri che caratterizzano il comportamento di una variabile in una popolazione target. I concetti introdotti saranno di fondamentale importanza anche in vista dei moduli successivi. Leggi di più

  6. Statistica inferenziale: intervalli di confidenza

    Si studieranno la nozione di stima per intervallo dei parametri di una popolazione target e le procedure di costruzione di intervalli di confidenza (IC) in molte situazioni di interesse pratico. Si imparerà anche a calcolare la numerosità campionaria minima per assicurarsi IC di ampiezza predefinita.Leggi di più

  7. Statistica inferenziale: test di ipotesi parametrici

    Verrà presentato l’approccio classico ai test parametrici, nei quali (quasi sempre) è nota la distribuzione di probabilità della variabile osservata nella popolazione target e l’ipotesi riguarda il valore di un parametro di tale distribuzione. Il corsita imparerà a utilizzare l’evidenza campionaria per decidere, con un certo margine d’errore, se rifutare o meno l’ipotesi di ricerca.Leggi di più

  8. Statistica inferenziale: ANOVA (analisi della varianza)

    Verrà introdotta l’analisi della varianza a una via, una metodopogia per testare l’ipotesi che le medie di più di due popolazioni siano tutte uguali tra loro. La locuzione “a una via” allude al fatto che le popolazioni sono individuate dai valori (livelli, trattamenti) di un unico fattore.Leggi di più

  9. Statistica inferenziale: test di ipotesi non parametrici

    Verranno presentati alcuni tra i più diffusi test non parametrici, nei quali non è nota la distribuzione di probabilità della variabile di interesse nella popolazione target. L’ipotesi potrà riguardare un parametro, l’intera distribuzione o la presenza di un legame tra due variabili.Leggi di più

  10. Modello di regressione lineare semplice

    L’approccio descrittivo alla regressione lineare (v. modulo 2) verrà esteso e completato con gli aspetti inferenziali. Il corsista potrà così verificare l’esitenza e le proprietà di un legame lineare, nella popolazione target, tra una variabile dipendente (risposta) e una indipendente (esplicativa). Leggi di più

Integrazioni al programma

Se alcuni argomenti del tuo programma d’esame non sono coperti da questo corso, niente paura! Contatta lo Staff MOV e pianifica una o più ore di lezioni individuali online per accomodare tutte le tue esigenze. Clicca qui per maggiori informazioni su questo servizio.

Attestato

Al termine del corso si rilascia un attestato di partecipazione riportante il programma svolto e firmato dal corpo docente. Si può anche richiedere la certificazione delle conoscenze acquisite previo superamento di una prova d’esame.

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Avvisi e comunicazioni

Al momento non ci sono avvisi o comunicazioni inerenti questo corso.

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