Appunti di Statistica

Appunti realizzati sia a mano (con iPad) che a computer, integrando il materiale fornito dal docente e gli appunti annotati durante le lezioni. Programma trattato durante il corso: 1. Il problema della classificazione non-supervisionata e della riduzione della dimensionalità dei dati: esempi di analisi di dati sociali, di dati economici e di dati provenienti da discipline umanistiche. 2. Richiami di algebra lineare: spazi vettoriali, prodotti scalari, proiezioni ortogonali, norme matriciali. 3. Tecniche di analisi lineari (Decomposizione a Valori Singolari (SVD) e suo legame con l'analisi delle Componenti Principali; Non-negative Matrix Factorization e suo confronto con SVD; Il lemma di Johnson-Lindestrauss e la riduzione della dimensionalità a distorsione limitata: Proiezioni Casuali; Multidimensional Scaling). 4. Tecniche non-lineari (Dati su varietà differenziabili: Isomap; Self-organizing map (SOM); Entropia, divergenza di Kullback-Liebler e riduzione della dimensionalità: SNE e t-SNE; Dati categoriali e parzialmente ordinati: Analisi delle Corrispondenze). 5. Estrazione di ranking da dati multidimensionali.

Il documento comprende gli appunti presi durante le lezioni del Prof. Santi, espandendo in modo approfondito ciò che riportato sulle slide. Si consiglia di integrare gli appunti con le esercitazioni presenti sul Moodle del professore.

Il file contiene il formulario completo del corso ordinato e suddiviso per argomenti. In aggiunta troverete alcune note tecniche per l'esame e una pagina con un ulteriore formulario accorpato utile per il giorno dell'esame (il prof. consente in genere di fare un foglio A4 con più formule possibili da poter usare durante l'esame)

Questi appunti riprendono filo e per segno quelle che vuole sapere la prof e sono perfetti se non avete capito a pieno la materia. Sono sostitutivi a lezioni e libro. Sommario con relative pagine: Lezione 1 – Introduzione al disegno degli esperimenti ....................................................................... 4 Primi concetti del disegno degli esperimenti e ANOVA................................................................. 4 Concetto di fonte di variabilità .................................................................................................... 5 Esempio delle plantule..................................................................................................................... 6 Fonti di variabilità complessiva....................................................................................................... 7 ANOV A – Analisi della varianza .................................................................................................... 8 Lezione 2 – ANOVA ONE-WAY, BRC e ANOVA TWO-WAY...................................................... 8 ANOVA ONE-WAY ....................................................................................................................... 8 Test di ipotesi............................................................................................................................. 10 Il disegno a blocchi randomizzati completi (BRC) ....................................................................... 11 ANOVA TWO-WAY per il disegno BRC .................................................................................... 14 Lezione 3 – esercitazione................................................................................................................... 14 Caso 1 ............................................................................................................................................ 14 Caso 2 ............................................................................................................................................ 15 P-value ........................................................................................................................................... 16 Interazione ..................................................................................................................................... 17 Caso 3 ............................................................................................................................................ 17 Lezione 4 – Disegni quadrato latino e fattoriale completo ................................................................ 19 Disegno a quadrato latino .............................................................................................................. 19 Che ruolo hanno le lettere? ........................................................................................................ 20 Esempio in ambito veterinario................................................................................................... 20 Disegno fattoriale completo........................................................................................................... 22 Interazione ..................................................................................................................................... 23 Esempio con due fattori: ............................................................................................................ 23 Esempio con tre fattori: ............................................................................................................. 24 Grafico dell’interazione ............................................................................................................. 25 Lezione 5 – Disegno fattoriale frazionale parte 1.............................................................................. 25 Esempio di disegno fattoriale frazionale 23-1 ................................................................................. 26 Cosa vuol dire frazionare? ......................................................................................................... 26 Svantaggio del disegno fattoriale frazionale: il confondimento .................................................... 27 Come costruiamo l’alias pattern? .................................................................................................. 28 Esempio di disegno fattoriale frazionale 27-4 ................................................................................. 28 Criterio di risoluzione .................................................................................................................... 29 Risoluzione III ........................................................................................................................... 29 1 Risoluzione IV ........................................................................................................................... 29 Risoluzione V ............................................................................................................................ 30 Lezione 6 – Disegno fattoriale frazionale parte 2.............................................................................. 30 Differenza tra risoluzione e alias pattern ................................................................................... 30 Costruzione del fattoriale frazionale.............................................................................................. 31 Differenza tra defining contrast e stringa definitoria................................................................. 33 Lezione 7 – Esercitazione .................................................................................................................. 33 Caso 1 ............................................................................................................................................ 33 Caso 2 ............................................................................................................................................ 35 Caso 3 ............................................................................................................................................ 37 Lezione 8 – Disegno fattoriale frazionale parte 3.............................................................................. 42 Complete defining relation ............................................................................................................ 42 Esempio saldatura elettrica – pianificazione ................................................................................. 43 Lezione 9 – Esercitazione sul disegno fattoriale frazionale .............................................................. 47 Caso 1 ............................................................................................................................................ 47 Caso 2 ............................................................................................................................................ 51 Discorso sui residui.................................................................................................................... 56 Lezione 10 – Taguchi ........................................................................................................................ 58 Introduzione ................................................................................................................................... 58 Definizione di qualità .................................................................................................................... 59 Grafici sulla procedura a due passi e la progettazione robusta...................................................... 60 Procedura a due passi................................................................................................................. 60 Progettazione robusta................................................................................................................. 61 Parameter design da fase (1) a (3) ................................................................................................. 61 Esempio pratico di parameter design............................................................................................. 65 Come si coniuga la procedura a due passi con la progettazione robusta? ................................. 67 Classificazione dei fattori rispetto alla progettazione robusta ....................................................... 68 Critiche a Taguchi.......................................................................................................................... 69 Lezione 11 – esercitazione................................................................................................................. 69 Caso 1 ............................................................................................................................................ 69 Parameter design fasi (4) a (5)....................................................................................................... 71 Lezione 13 – esercitazione................................................................................................................. 76 Caso 1 ............................................................................................................................................ 76 Lezione 14 – Tecniche e aspetti introduttivi sui metodi di valutazione multiattributo ..................... 82 Differenze tra customer satisfaction e metodi di valutazione multiattributo................................. 82 2 Customer satisfaction................................................................................................................. 82 Valutazione multi-attributo........................................................................................................ 82 Il questionario ................................................................................................................................ 82 Domande di carattere generale .................................................................................................. 84 Domande in relazione allo specifico giorno .............................................................................. 84 Riprogettazione del servizio ...................................................................................................... 85 Lezione 15 – Conjoint analysis.......................................................................................................... 85 Riprogettazione di un corso di laurea ............................................................................................ 85 Fasi della CA ................................................................................................................................. 86 Aspetti teorici................................................................................................................................. 86 Proposta di CA modificata: ........................................................................................................... 87 Lezione 16 – Choice Experiment e Modelling .................................................................................. 95 Disegno degli esperimenti ............................................................................................................. 95 Choice-set ...................................................................................................................................... 96 Modello Logit ................................................................................................................................ 97 Problematiche del modello Logit............................................................................................... 97 Teoria del modello logit................................................................................................................. 98 Modello standard e modello applicato al CE............................................................................. 99 L’importanza del coefficiente.................................................................................................. 100 Differenze tra CA e CE nella progettazione ................................................................................ 101 Lezione 18 – caso di studio sulla mobilità....................................................................................... 102 Introduzione ................................................................................................................................. 102 Questionario conoscitivo ............................................................................................................. 103 Modelli utilizzati (RUM) ............................................................................................................. 103 Progettazione della ricerca........................................................................................................... 104 Disegno sperimentale................................................................................................................... 105 Analisi preliminare dei rispondenti ............................................................................................. 108 Modelli per il percorso urbano .................................................................................................... 109 Che differenza c’è tra alternativa e scenario ipotetico?........................................................... 110 Modelli per il percorso misto....................................................................................................... 111 Lezione 19 – casi di studio del latte e del caffè ............................................................................... 112 Caso di studio del latte................................................................................................................. 112 Gli step dell’indagine............................................................................................................... 113 Choice experiment ................................................................................................................... 113 Risultati.................................................................................................................................... 114 3 Caso di studio del caffè................................................................................................................ 116 Il disegno degli esperimenti..................................................................................................... 116 Choice experiment ................................................................................................................... 116 I risultati................................................................................................................................... 117 Lezione 20 – progettazione dell’indagine........................................................................................ 119 Analisi statistica........................................................................................................................... 119 Riepilogo del programma ................................................................................................................ 122

Riassunto per l'esame di Statistica, basato sul corso e sullo studio autonomo del libro consigliato da Prof. Deldossi Laura: Lezioni di Statistica, Laura Deldossi e Roberta Paroli. Università Cattolica del "Sacro Cuore" - Milano-unicatt, facoltà di Economia. Scarica il file in PDF!

Teoria + Formule: inferenza = distribuzione media aritmetica e campionaria, errore quadratico medio, varianza campionaria, frequenze e intervalli, stima parametri, scarto, ipotesi, analisi della varianza, test indip. distributiva - campionamento, stratificato, grappoli - probabilità: elementare, condizionata, indipendenza - variabili aleatorie, discrete, curva di GAUSS e var. derivate - descrittiva - misure variabilità, devianza, ind variabilità relativa e eterogeneità, Gini - regressione e correlazione lineare (spearman)

Appunti di Data Anlysis del Professor. Della Beffa, completi di slide e grafici mostrati durante le varie lezioni. Sono presenti anche dei riferimenti alle esercitazione su JMP realizzate durante il corso.

Riassunto per l'esame di Statistica, basato sul corso e sullo studio autonomo del libro consigliato da Prof. Emanuela Dreassi: P. Newbold, W.L. Carlson, B. Thorne. Statistica. Second edition. 2014. Pearson/Prentice Hall., P. Newbold. Università degli Studi di Firenze - Unifi, facoltà di Economia. Scarica il file in PDF!

Parte 1 di appunti di ogni lezione per l'esame di Microeconomics tenuto dal Professor Moro Daniele presso l'Università Cattolica del Sacro Cuore, sede di Piacenza nell' A.A. 2021/2022. Esame passato con 30 e lode. Scarica il file dell'appunto in formato PDF!

Appunti completi del corso di Data mining e classificazione tenuto dal professor di Ciaccio nel corso di laurea magistrale in Scienze Statistiche della Sapienza. Contiene anche appunti sullo svolgimento delle esercitazioni in Sas. Anno Accademico: 2021/2022.

Riassunto per l'esame di Statistica per l'azienda, basato sul corso e sullo studio autonomo del libro consigliato da Prof. Melis Nicoletta: Statistica, P. Newbold, W. Carlson, B. Thorne. Università degli studi di Torino - Unito, facoltà di Economia. Scarica il file in PDF!

I valori calcolati usando i dati sulla popolazione sono chiamati parametri. I valori calcolati usando i dati campionari sono chiamati statistiche. Es di popolazione: - Nomi di tutti gli iscritti nelle liste elettorali degli Stati Uniti - Redditi di tutte le famiglie che abitano a Daytona Beach - La media dei voti di tutti gli studenti della vostra università Il campione è casuale se faccio un campionamento causale semplice e: - Ciascuna unità della popolazione è scelta a caso - Ciascuna unità della popolazione ha la stessa probabilità di essere scelta - Ogni possibile campione di dimensione assegnata n ha la stessa probabilità di essere selezionata. La Statistica ha due branche: - descrittiva: l’oggetto sono le tecniche per collezionare, sintetizzare ed elaborare i dati in modo da trasformali in informazioni. Si hanno le informazioni di tutta la popolazione e le si trattano per sintetizzare. 1- collezionare i dati (es. sondaggi) 2- presentare i dati (es. tabelle e grafici) 3- sintetizzare i dati (es. media campionaria) - Inferenziale: fornisce le basi per le previsioni e per le stime che consentono di trasformare le informazioni in conoscenza. Si osserva un solo campione ma traggo conclusioni relative all’intera popolazione. La statistica inferenziale può essere fatta a: - Stima: ad esempio, stimare il peso medio della popolazione usando il peso medio campionario - Verifica della ipotesi: ad esempio, verificare l’affermazione che il peso medio della popolazione è di 120 libbre. Inferenza è il processo tramite il quale si estraggono conclusioni o si prendono decisioni circa una popolazione sulla base dei risultati campionari.