Laboratorio: analisi quantitativa dei dati
A.A. 2025/2026
Learning objectives
Fornire le basi teoriche e pratiche per l'analisi quantitativa dei dati.Introdurre i concetti fondamentali di probabilità e distribuzioni statistiche. Sviluppare competenze nell'uso di Excel per calcoli statistici, modelli lineari, e analisi dei dati. Interpretare correttamente il p-value e gli intervalli di confidenza. Applicare i concetti statistici a un progetto pratico basato su dati reali. Favorire la capacità di prendere decisioni basate su dati quantitativi.
Expected learning outcomes
Al termine del corso, gli studenti saranno in grado di: Comprendere i concetti di base di probabilità e distribuzioni statistiche. Calcolare e interpretare media, varianza e altre misure di dispersione. Utilizzare Excel per costruire e analizzare modelli lineari. Interpretare il p-value e gli intervalli di confidenza per valutare la significatività statistica.
Realizzare un progetto di analisi dati su un dataset reale, con presentazione dei risultati. Comunicare i risultati dell'analisi in modo chiaro e comprensibile.
Realizzare un progetto di analisi dati su un dataset reale, con presentazione dei risultati. Comunicare i risultati dell'analisi in modo chiaro e comprensibile.
Periodo: Secondo semestre
Modalità di valutazione: Giudizio di approvazione
Giudizio di valutazione: superato/non superato
Corso singolo
Questo insegnamento non può essere seguito come corso singolo. Puoi trovare gli insegnamenti disponibili consultando il catalogo corsi singoli.
Course syllabus and organization
Edizione unica
Programma
Introduzione alla statistica e probabilità.
Concetti di base di statistica descrittiva.
Media, varianza, mediana e altre misure di posizione e dispersione.
Eventi, probabilità condizionata, regola della somma e del prodotto.
Distribuzioni di probabilità (es. Normale, Binomiale).
Distribuzione normale, t-Student e altre distribuzioni utili
Modelli lineari e analisi dati in Excel. Introduzione ai modelli lineari.
Regressione lineare semplice e multipla. Interpretazione dei coefficienti. p-value. Intervallo di confidenza. Utilizzo di Excel per l'analisi.
Concetti di base di statistica descrittiva.
Media, varianza, mediana e altre misure di posizione e dispersione.
Eventi, probabilità condizionata, regola della somma e del prodotto.
Distribuzioni di probabilità (es. Normale, Binomiale).
Distribuzione normale, t-Student e altre distribuzioni utili
Modelli lineari e analisi dati in Excel. Introduzione ai modelli lineari.
Regressione lineare semplice e multipla. Interpretazione dei coefficienti. p-value. Intervallo di confidenza. Utilizzo di Excel per l'analisi.
Prerequisiti
Nessuno
Metodi didattici
Lezioni e esercitazioni.
Materiale di riferimento
Bibliografia e ulteriori letture verrano forniti all'inizio del corso.
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
Lavoro di gruppo e presentazione.
- CFU: 1
Laboratori: 18 ore