Appunti di Statistica

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Tra i professori che hanno tenuto i corsi per l’esame di statistica su cui sono basati i nostri riassunti e appunti: Croce Annalisa, Di Maio Francesco Paolo, De Santis Alberto, Montomoli Cristina, Biffis Andrea e molti altri, nelle università di Politecnico di Milano, Università della Calabria, Università degli Studi di Roma La Sapienza, Università degli Studi di Pavia, Università degli Studi di Padova.

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Appunti di Statistica

Formulario parte GES di Business data analytics

Esame Business data analytics

Facoltà Ingegneria gestionale

Dal corso del Prof. A. Croce

Università Politecnico di Milano

Schemi e mappe concettuali

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Appunti di Business data analytics. Network Analysis, Lab 1: analisi di rete. Caricamento e ispezione della rete (igraph): nodi, link, pesi, self-loop, salvataggio. Costruzione di reti non orientate, orientate e pesate a partire da un dataframe. Statistiche descrittive: densità, componenti connesse, diametro e distanza media, matrice di adiacenza, visualizzazione. Distribuzioni di grado e di strength (grado pesato), con normalizzazione. Misure di centralità: degree, in/out-degree, strength, betweenness, closeness, eigenvector, PageRank, hub e authority score, k-core, clustering coefficient e grado medio dei vicini. Confronto tra centralità: top-N nodi, nodi in comune, ranking e correlazione di Kendall con relativo test. 2. Network Analysis, Lab 2: community detection Girvan-Newman (edge betweenness). Greedy di Newman. Louvain e Leiden. Confronto tra algoritmi e validazione della partizione con informazioni esterne. 3. Inferenza causale DAG: collider, mediatore, trattamento, back-door path, con simulazione di tre modelli (esempio sulla discriminazione di genere e il reddito). Propensity Score Matching (PSM, MatchIt): verifica della randomizzazione con t-test, stimatore naive, modello OLS e DAG applicato al dataset; matching nearest, caliper e Mahalanobis, con t-test post-matching e OLS finale. Variabili strumentali (IV): requisiti dello strumento (rilevanza, esogeneità, esclusività), regressione a due stadi (ivreg); test di strumento debole, Wu-Hausman e Sargan, con dati simulati ed esercizio sui fondi strutturali. Regression Discontinuity Design (RDD): test di sorting (McCrary) e continuità delle covariate; approccio parametrico: lineare e quadratico, con e senza interazione, anche su regressione locale; approccio non parametrico (rdrobust): sharp RDD con scelta di grado e kernel, covariate e RDD fuzzy. 4. Teoria delle reti sociali Distanza media e clustering coefficient (esempio con la rete clienti e gli aeroporti USA). Power law e rete di Poisson: confronto con la rete casuale, stima di Xmin e test di ipotesi (poweRlaw). 5. Ripasso di Statistica Una sezione finale con grafici (istogrammi confrontati sugli stessi assi, barplot, torta), PCA (scree plot, scores, visualizzazione avanzata), clustering su dati simulati (silhouette, tot.withinss), regressione lineare (intervalli di confidenza e predizione, piano 3D, interazioni) e grafici di rete e PSM (boxplot, matrice di correlazione).

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Formulario Parte MAT dell'esame di Business data analytics

Esame Business data analytics

Facoltà Ingegneria gestionale

Dal corso del Prof. A. Croce

Università Politecnico di Milano

Schemi e mappe concettuali

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Condivisione del formulario della parte MAT dell'esame di Business data analytics, da poter utilizzare durante l'esame, essendo openbook. Argomenti: Parte 1: Statistica e Machine Learning (Laboratori 1-9) Lab 1, Basi di R: gestione dell’ambiente e import dei dati, vettori, fattori, indici di posizione e dispersione, istogrammi, boxplot, variabili categoriche e frequenze. Lab 2, Esplorazione multivariata e ANOVA: matrici di covarianza e correlazione, ggpairs; test di normalità (grafici e Shapiro-Wilk); test sulla media di una popolazione (t-test, z-test, caso asintotico) e intervalli di confidenza; confronto tra due popolazioni, con varianze note, uguali o diverse, e test di Fisher; ANOVA, test di Bartlett, confronti multipli e correzione di Bonferroni. Lab 3, PCA: analisi delle componenti principali. Lab 4, Clustering: K-means (scelta del numero di cluster, silhouette), clustering gerarchico (linkage complete, average, single; distanza euclidea e Manhattan) e cluster ellissoidali. Lab 5, Regressione lineare: semplice e multipla, diagnostica dei residui, inferenza sui coefficienti, intervalli di confidenza e di predizione, trasformazioni delle variabili (logaritmi), rimozione di outlier e variabili dummy. Lab 6, Variabili categoriche, stepwise e cross-validation: interazioni, variabili categoriche a due o tre livelli, selezione stepwise (forward, backward, mista), train/test, MSE e cross-validation (cv.glm). Lab 7, Collinearità e regolarizzazione: VIF, regressione su componenti principali (manuale e con cross-validation, pls), Ridge e Lasso (glmnet), confronto con OLS. Lab 8, Regressione logistica e classificazione: modello semplice e multiplo, logit, odds ratio, intervalli di confidenza, matrice di misclassificazione (sensitivity, specificity, accuracy), curva ROC e KNN. Lab 9, Alberi: alberi di regressione e di classificazione, potatura, bagging, random forest (mtry, errore OOB, importanza delle variabili) e un esercizio riassuntivo che confronta alberi, Ridge e Lasso. Parte 2: GES (Network Analysis e Inferenza) Dai titoli e dalle librerie caricate in apertura compaiono questi argomenti: Network analysis: ispezione della rete, centralità (betweenness, closeness, hub score) e community detection (Greedy, Louvain, Girvan-Newman). Inferenza causale: propensity score matching, variabili strumentali, regression discontinuity (sharp RDD) e leggi di potenza.

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Riassunto esame Strumentazione analisi dei dati, Prof. Di Maio Francesco Paolo, libro consigliato Quaderni del Gisi, Barbaro

Esame Strumentazione analisi dei dati

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. F. Di Maio

Università Università della Calabria

Appunti esame

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Riassunto per l'esame di Strumentazione analisi dei dati, basato sul corso e sullo studio autonomo del libro consigliato da Prof. Di Maio Francesco Paolo: Quaderni del Gisi, Barbaro . Università della Calabria, facoltà di Ingegneria. Scarica il file in PDF!

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Esercitazione Teoria statistica delle decisioni

Esame Teoria statistica delle decisioni

Facoltà Scienze statistiche

Dal corso del Prof. A. De Santis

Università Università degli Studi di Roma La Sapienza

Panieri

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Questo file contiene soluzioni ed esercizi svolti, appunti presi durante lezione con tutor, durante il periodo di lezione al fine di prepararsi all’esame scritto, è una parte dell’esame di Teoria statistica delle decisioni.

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Esercitazioni Teoria statistica delle decisioni

Esame Teoria statistica delle decisioni

Facoltà Scienze statistiche

Dal corso del Prof. A. De Santis

Università Università degli Studi di Roma La Sapienza

Prove svolte

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Questo file contiene appunti e soluzioni su esercitazioni svolte in aula al fine di prepararsi, con esercizi possibili, all’esame di Teoria statistica delle decisioni. Questi sono alcuni degli esercizi svolti durante l’esercitazione con tutor.

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Appunti di Statistica

Esame Statistica

Facoltà Scienze motorie

Dal corso del Prof. C. Montomoli

Università Università degli Studi di Pavia

Appunti esame

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Appunti discorsivi e schematici di statistica - triennale, facoltà scienze motorie - terzo anno - Prof Montomoli - anno 2024-2025. Appunti utili alla preparazione dell'esame scritto, svolto a computer, in cui saranno chieste competenze su formule e dati.

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Lezioni di laboratorio teoria

Esame Laboratorio 1

Facoltà Scienze matematiche fisiche e naturali

Dal corso del Prof. A. Biffis

Università Università degli Studi di Padova

Appunti esame

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Appunti di Laboratorio 1. Statistica di base. Stime puntuali, stimatori, stimatori comuni, deviazione standard, bias, varianza, distribuzione t e distribuzione z, f-test confronto tra varianze e t-test confronto tra le medie.

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Tabelle di Statistica

Esame Statistica

Facoltà Economia

Dal corso del Prof. L. Deldossi

Università Università Cattolica del "Sacro Cuore"

Panieri

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Tabelle di Statistica da utilizzare per risolvere gli esercizi di probabilità. - Funzione di ripartizione della variabile casuale normale standardizzata. - Percentili della variabile casuale Chi-quadrato - Percentili della variabile casuale t di Student - Percentili della variabile casuale F di Fisher

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Appunti statistica per il bussiness

Esame Statistica per il bussiness

Facoltà Economia

Dal corso del Prof. B. Torrisi

Università Università degli Studi di Catania

Appunti esame

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Appunti completi di Statistica per il business, realizzati e rielaborati personalmente sulla base delle slide e degli argomenti affrontati durante il corso. Il materiale presenta in modo chiaro e schematico i principali concetti, formule, procedimenti e strumenti statistici, risultando utile per lo studio, il ripasso e la preparazione dell’esame.

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Statistica

Esame Statistica

Facoltà Economia aziendale

Dal corso del Prof. P. Pavone

Università Universita telematica "Pegaso" di Napoli

Appunti esame

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Appunti di Statistica su: statistica descrittiva, fenomeni collettivi, popolazione e campione, caratteri statistici, tecniche di rilevazione, questionari, Big Data, distribuzioni di frequenza e rappresentazioni grafiche, dati.

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Statistica

Esame Statistica

Facoltà Economia

Dal corso del Prof. E. Pelle

Università Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia

Appunti esame

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Appunti completi di Statistica. Questo documento raccoglie in modo chiaro, integrato e sistematico l'intero programma pratico e teorico di Statistica. All'interno sono trattati dettagliatamente gli indici di posizione (media, mediana, moda, percentili), le medie geometriche/quadratiche e gli indici di variabilità assoluta e relativa ($SD$, Varianza, Coefficiente di Variazione).La seconda parte approfondisce la misura della concentrazione (con frequenze e quantità cumulate $F_i$ e $Q_i$), i rapporti statistici (densità, derivazione, coesistenza) e i numeri indici semplici e composti (Laspeyres, Paasche, inflazione e deflazione).

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Laboratorio 1 Statistica multivariata m

Esame Statistica multivariata m

Facoltà Scienze statistiche

Dal corso del Prof. G. Zaccaria

Università Università degli Studi di Milano - Bicocca

Appunti esame

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Laboratorio 1 su R (in formato pdf) di Statistica multivariata, modulo di esame di Statistica multivariata m del corso di laurea magistrale in Scienze Statistiche ed Economiche, Università degli Studi di Milano Bicocca.

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Statistica descrittiva

Esame Statistica

Facoltà Economia

Dal corso del Prof. E. Pelle

Università Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia

Schemi e mappe concettuali

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Il documento di Statistica in pdf contiene l'introduzione della materia e i concetti base con esercizi della prof. svolti in aula. Prima parte: a cosa serve la statistica, concetti di base, origine, percorso dal fenomeno all'analisi e tabella di confronto tra statistica descrittiva e inferenziale. seconda parte: indagini statistiche (censimento e campione), campionamento, rappresentatività e le 7 fasi di un'analisi statistica. terza parte: collettivo statistico, popolazione finita e infinita, unità statistica, notazione greca e latina, esempi e un procedimento per la domanda d'esame, con un esempio svolto.

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Statistica dei sistemi turistici

Esame Statistica

Facoltà Lettere e filosofia

Dal corso del Prof. M. Cappiello

Università Università degli Studi di Roma Tor Vergata

Appunti esame

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Appunti di Statistica dei sistemi turistici. Svolti da più professori come esame, in quanto corso di laurea che non prevede la statistica come materia di indirizzo ma facoltativa. Come si tengono conto le statistiche e i dati di una destinazione turistica.

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Appunti LaTeX completi di Tecniche di campionamento

Esame Tecniche di campionamento

Facoltà Scienze statistiche

Dal corso del Prof. S. Gubbiotti

Università Università degli Studi di Roma La Sapienza

Appunti esame

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Gli appunti di di Tecniche di campionamento sono completi, scritti in LaTeX. Sono molto chiari, forniti di tutte le dimostrazioni con tutti i passaggi espliciti. L'impostazione dei capitoli e la numerazione dei teoremi/esempi ecc. è la stessa del libro fornito dalla prof.

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Appunti di Inferenza statistica

Esame Inferenza statistica

Facoltà Scienze statistiche

Dal corso del Prof. L. Tardella

Università Università degli Studi di Roma La Sapienza

Appunti esame

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Appunti completi di Inferenza statistica, esame (secondo me) più difficile di tutto il corso. Sono presi a mano a lezione, ma su tablet, quindi digitali e leggibili (anche la grafia). Sono organizzati bene e seguono il filone delle lezioni.

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Appunti presi a lezione di Statistica di base

Esame Statistica di base

Facoltà Scienze statistiche

Università Università degli Studi di Roma La Sapienza

Appunti esame

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Gli appunti includono tutta la teoria, necessaria per l'orale (con tutte le dimostrazioni) e utile a comprendere gli esercizi di Statistica di base. Sono scritti a mano sul tablet, la grafia è leggibile ed, essendo digitali, non occorrono sforzi inutili per la lettura.

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Appunti di Statistica

Esame Statistica

Facoltà Economia

Dal corso del Prof. C. Calculli

Università Università degli Studi di Bari

Appunti esame

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Appunti di Statistica sufficienti per superare l'esame con materiale ripreso sia dalle lezioni che dal libro metodi statistici di base e avanzati 5 (Agresti). il risultato del mio esame grazie a questi appunti è stato 30/30.

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Riassunto esame Statistica, Prof. Caviezel Valeria, libro consigliato Statistica: metodologie per le scienze economiche e sociali, Borra

Esame Statistica

Facoltà Economia

Dal corso del Prof. V. Caviezel

Università Università degli Studi di Bergamo

Appunti esame

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Riassunto per l'esame di Statistica, basato sul corso e sullo studio autonomo del libro consigliato da Prof. Caviezel Valeria: Statistica: metodologie per le scienze economiche e sociali, Borra. Università degli Studi di Bergamo, facoltà di Economia. Scarica il file in PDF!

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Argomenti di Statistica applicata

Esame Statistica applicata

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. V. Astarita

Università Università della Calabria

Appunti esame

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Vengono trattati in modo dettagliato e con un linguaggio semplice tutti gli argomenti trattati nel corso di Statistica applicata presente nel piano di studi del secondo anno della laurea triennale in Ingegneria Civile.

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