Il corso intende illustrare gli elementi teorici e metodologici necessari per la descrizione e l’esplorazione dei dati, nonché per un loro utilizzo a scopi decisionali. Si intendono, inoltre, fornire le competenze fondamentali per l’applicazione delle metodologie statistiche in campo sociale e per una interpretazione critica dei risultati.
Il corso è suddiviso in tre parti così denominate:
1. Statistica descrittiva
2. Inferenza statistica
3. Analisi bivariata
1. Un'introduzione alla Statistica
2. Le variabili: sintesi e rappresentazioni grafiche
3. Esercitazione. Le variabili: sintesi e rappresentazioni grafich...
4. Indici di tendenza centrale
5. Proprietà della media aritmetica e altri indici di posizione
6. Esercitazione. Indici di tendenza centrale
8. Ulteriori indici di variabilità
9. ESERCITAZIONE - Indici di variabilità
10. Mutua variabilità e Concentrazione
11. Studio della forma della distribuzione
12. ESERCITAZIONE - Concentrazione e Forma di una distribuzione
13. L'associazione fra due variabili qualitative
14. L'associazione fra variabili quantitative
15. ESERCITAZIONE - L'associazione fra due variabili
16. Elementi di calcolo delle probabilità
17. Principali Teoremi del calcolo della probabilità
18. ESERCITAZIONE - Calcolo delle probabilità
19. Principali Teoremi del calcolo della Probabilità II - Le Varia...
20. Modelli per variabili causali discrete
21. ESERCITAZIONE - Le probabilità totali, il teorema di Bayes e l...
Giancarlo Ragozini, nato a Napoli nel 1972, è, dal gennaio del 2005, professore associato di Statistica presso la Facoltà di Sociologia dell’Università degli Studi di Napoli “Federico II”. Laureato in Economia e Commercio nel 1996, ha conseguito nel 2000 il Dottorato di Ricerca in Statistica Computazionale ed Applicazioni presso il Dipartimento di Matematica e Statistica dell’Ateneo federiciano. Nel 1999 è stato Research Assistant presso il Center for Computational Statistics della George Mason University in Virginia. Nel 1998 è stato Visiting Student presso il Dipartimento di Probabilità e Statistica Matematica della «Charles University» di Praga. Ha partecipato a numerosi progetti di ricerca nazionali ed internazionale. Nella sua attività di ricerca ha prodotto nuovi metodi statistici esplorativi e non parametrici fondati sulla geometria computazionale per l’individuazione di valori anomali in dati multivariati, per il controllo di qualità di processi multivariati e per l’analisi della performance. Ha pubblicato su numerose riviste nazionali ed internazionali.
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