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: Pelle Elvira, Pavone Pasquale, Torrisi Benedetto, Deldossi Laura, Biffis Andrea e molti altri, nelle università di Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia, Universita telematica "Pegaso" di Napoli, Università degli Studi di Catania, Università Cattolica del "Sacro Cuore", Università degli Studi di Padova.

Tutti i riassunti di statistica per il download sono recensiti e verificati dagli studenti che scaricano il riassunto.

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Appunti di Statistica

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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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Metodi di campionamento

Esame Metodo di campionamento

Facoltà Scienze statistiche

Dal corso del Prof. S. Mignani

Università Università degli Studi di Bologna

Appunti esame

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Appunti di Metodo di campionamento. Il campionamento è una tecnica statistica che consiste nel selezionare un gruppo ristretto di individui o elementi, chiamato campione, da una popolazione più ampia, allo scopo di studiarne le caratteristiche e trarre conclusioni sull’intera popolazione. È utilizzato nelle indagini statistiche, nelle ricerche sociali e nelle rilevazioni economiche e amministrative. I metodi di campionamento si dividono principalmente in due categorie. 1. Campionamento probabilistico: ogni elemento della popolazione ha una probabilità nota di essere selezionato. Comprende: - Campionamento casuale semplice: gli elementi sono scelti casualmente. - Campionamento sistematico: si seleziona un elemento a intervalli regolari, dopo una scelta iniziale casuale. - Campionamento stratificato: la popolazione viene suddivisa in gruppi omogenei, chiamati strati, dai quali si estraggono gli elementi. - Campionamento a grappoli: la popolazione viene suddivisa in gruppi e si selezionano casualmente alcuni di essi. 2. Campionamento non probabilistico: la selezione non avviene mediante procedure casuali. Comprende il campionamento di convenienza, per quote e a scelta ragionata. La scelta del metodo dipende dagli obiettivi della ricerca, dalle risorse disponibili e dalle caratteristiche della popolazione. Un campionamento corretto permette di ottenere risultati attendibili, ridurre i costi e risparmiare tempo. Tuttavia, un campione non rappresentativo può generare distorsioni e conclusioni poco affidabili.

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