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FUNZIONARIO STATISTICO
(Categoria dei Funzionari, Area Statistica)
TRACCIA SVOLTA
Test di 8 domande a risposta sintetica (con soluzione)
utili quale preparazione, esercitazione e simulazione per la
PROVA SCRITTA
in vari Concorsi Pubblici per il reclutamento di unità di personale non dirigenziale
nel profilo professionale di Funzionario Statistico
La prova d’esame qui proposta segue le indicazioni tipicamente riportate nei bandi di concorso per il
reclutamento di funzionari statistici nelle Pubbliche Amministrazioni e che prevedono quale prova
scritta la somministrazione di quesiti ai quali va data una risposta sintetica (max 20 righe) sulle
seguenti materie d’esame:
Analisi statistica dei dati
• Teoria e calcolo delle probabilità
• Tecniche di indagine statistica
• Elementi di statistica e teoria dell’analisi del rischio
•
Pertanto, se ti stai preparando ad un concorso per Funzionario Statistico, questo documento può
rivelarsi un valido strumento di supporto. La simulazione qui proposta riporta un set di 8 quesiti ai
quali il candidato deve fornire una risposta sintetica (max 20 righe) in un intervallo di tempo di 240
minuti (4 ore) . Ciò che rende questo documento particolarmente vantaggioso è che la simulazione
dei quesiti è accompagnati da una possibile risposta. Questo ti permetterà di esercitarti in un contesto
realistico, migliorando la tua capacità di gestire il tempo e di articolarne le risposte in modo chiaro e
conciso.
Investire in questo documento significa garantirti una preparazione completa e mirata, aumentando
notevolmente le tue possibilità di successo nel concorso.
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Elenco dei quesiti a risposta sintetica proposti
(tracce divise per argomento)
Analisi Statistica dei Dati 3
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Traccia 1 - Analisi Descrittiva e Inferenziale: Analizza un dataset fornito riguardante le vendite di
un'azienda nel corso di un anno. Il tuo compito consiste nel fornire un'analisi descrittiva dei dati,
utilizzando misure di centralità e dispersione. Discuti anche l'importanza dell'analisi inferenziale
per fare previsioni sulle vendite future, utilizzando metodi come l'intervallo di confidenza. 3
.........
Traccia 2 - Correlazione e Regressione: Scegli due variabili quantitative da un dataset di tuo
interesse e calcola il coefficiente di correlazione. Successivamente, costruisci un modello di
regressione lineare per analizzare la relazione tra le due variabili. Discuti i risultati ottenuti e
l'affidabilità del modello sviluppato. 4
................................................................................................
Teoria e Calcolo delle Probabilità 5
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Traccia 3 - Probabilità Condizionata e Teorema di Bayes: Utilizzando un esempio pratico, illustra
il concetto di probabilità condizionata e il Teorema di Bayes. Scegli un contesto realistico, come
un interrogatorio medico o un gioco, e discuti come applicare il Teorema di Bayes per aggiornare
le probabilità in base a nuove evidenze. 5
..........................................................................................
Traccia 4 - Variabili Casuali e Distribuzioni di Probabilità: Definisci il concetto di variabile casuale
e discuti le differenze tra variabili casuali discrete e continue. Fornisci esempi di distribuzioni di
probabilità comuni (come la distribuzione binomiale e la distribuzione normale) e analizza come
queste distribuzioni possano essere utilizzate in situazioni pratiche. 6
..............................................
Tecniche di Indagine Statistica 7
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Traccia 5 - Campionamento e Bias nella Raccolta Dati: Analizza le diverse tecniche di
campionamento (campionamento casuale, stratificato, sistematico) e i potenziali bias che possono
influenzare la raccolta dei dati. Discuti come scegliere il metodo di campionamento più appropriato
in base agli obiettivi di un'indagine. 7
................................................................................................
Traccia 6 - Questionari e Metodi di Raccolta Dati: Discuti la progettazione di un questionario per
raccogliere dati su un argomento specifico. Sottolinea l'importanza delle domande aperte e chiuse,
e come la forma in cui vengono presentate le domande possa influenzare le risposte. Analizza anche
i metodi alternativi di raccolta dati, come interviste e osservazione. 8
..............................................
Elementi di Statistica e Teoria dell'Analisi del Rischio Applicate 9
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Traccia 7 - Statistica nel Contesto della Gestione dei Rischi: Esplora come le tecniche statistiche
possono essere utilizzate per identificare, valutare e gestire i rischi in un contesto aziendale. Fai
riferimento a misure statistiche utilizzate per quantificare l’incertezza e come le aziende possono
utilizzare dati storici per prevedere e mitigare potenziali rischi futuri. 9
...........................................
Traccia 8 - Modelli Predictive nell'Analisi del Rischio: Scegli un caso di studio in cui è stata
implementata una previsione statistica per valutare il rischio (ad esempio, il rischio di credito in
ambito bancario). Discuti i modelli predittivi utilizzati, i dati richiesti per l'analisi e come i risultati
finali possono influenzare le decisioni strategiche all'interno dell'organizzazione........................ 10
Analisi Statistica dei Dati
Traccia 1 - Analisi Descrittiva e Inferenziale: Analizza un dataset fornito
riguardante le vendite di un'azienda nel corso di un anno. Il tuo compito
consiste nel fornire un'analisi descrittiva dei dati, utilizzando misure di
centralità e dispersione. Discuti anche l'importanza dell'analisi inferenziale
per fare previsioni sulle vendite future, utilizzando metodi come l'intervallo
di confidenza.
Esempio di svolgimento (risposta max 20 righe)
L'analisi dei dati rappresenta una parte fondamentale nel decision-making aziendale, in particolare
nel contesto delle vendite. L'analisi descrittiva e inferenziale si rivelano strumenti cruciali per
comprendere le performance aziendali e prevedere trend futuri. Iniziamo con l'analisi descrittiva: essa
ci permette di riassumere le caratteristiche principali di un dataset riguardante le vendite di un'azienda
nel corso di un anno. Possiamo calcolare misure di centralità come la media, la mediana e la moda,
che ci forniscono informazioni sul valore medio delle vendite, sul punto centrale e sul valore più
frequente, rispettivamente. Inoltre, è importante considerare le misure di dispersione, come la
deviazione standard e il range. Queste ci aiutano a capire quanto variano le vendite rispetto alla media.
Una deviazione standard elevata, ad esempio, indica che le vendite oscillano notevolmente,
suggerendo incertezze e potenziali aree da esplorare per migliorare la stabilità. Passando all'analisi
inferenziale, essa si concentra su come i dati raccolti possono essere utilizzati per fare previsioni e
inferenze su una popolazione più ampia. Utilizzando tecniche come gli intervalli di confidenza, si
può stimare con un certo livello di confidenza l'intervallo in cui ci aspettiamo che le vendite future si
collochino. Questo è cruciale per la pianificazione strategica, poiché consente all'azienda di allocare
risorse in modo più efficiente e di prendere decisioni informate su investimenti e campagne di
marketing. In sintesi, l'analisi descrittiva offre una base di comprensione del passato e presente delle
vendite, mentre l'analisi inferenziale proietta le informazioni verso il futuro. Combinando questi
approcci, le aziende possono ottimizzare le loro strategie, caratterizzare meglio il mercato e
rispondere proattivamente alle tendenze emergenti. ----------------------------------------------------------
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Traccia 2 - Correlazione e Regressione: Scegli due variabili quantitative da un
dataset di tuo interesse e calcola il coefficiente di correlazione.
Successivamente, costruisci un modello di regressione lineare per
analizzare la relazione tra le due variabili. Discuti i risultati ottenuti e
l'affidabilità del modello sviluppato.
Esempio di svolgimento (risposta max 20 righe)
La relazione tra variabili quantitative è un tema di grande rilevanza nella statistica e nell'analisi dei
dati. Per illustrare questo concetto, consideriamo un dataset contenente informazioni relative alle
vendite di un prodotto e alla spesa pubblicitaria effettuata in un determinato periodo di tempo. Le due
variabili quantitative che analizzeremo sono "Spesa Pubblicitaria" (in euro) e "Vendite" (in unità). Il
primo passo consiste nel calcolare il coefficiente di correlazione di Pearson, che misura la forza e la
direzione della relazione lineare tra le due variabili. Supponiamo di aver calcolato un coefficiente di
0.85. Questo valore suggerisce una forte correlazione positiva, il che implica che, all’aumentare della
spesa pubblicitaria, tendono ad aumentare anche le vendite. Successivamente, possiamo costruire un
modello di regressione lineare per analizzare più dettagliatamente questa relazione. L'equazione del
“y “ “x”
modello sarà della forma y = mx + b, dove rappresenta le vendite, la spesa pubblicitaria,
“m” “b”
è il coefficiente angolare (pendenza), e è l'intercetta. Attraverso un'analisi statistica,
potremmo ottenere un modello con m = 1.5 e b = 200. Ciò significa che per ogni euro aggiuntivo
investito in pubblicità, le vendite aumentano, in media, di 1.5 unità, partendo da un valore base di
200 unità. L'affidabilità del modello può essere valutata attraverso l'analisi dei residui e il calcolo del
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coefficiente di determinazione R . Se, ad esempio, il valore di R è 0.72, ciò indica che il 72% della
variazione nelle vendite può essere spiegata dalla spesa pubblicitaria. Tuttavia, è fondamentale
considerare anche altri fattori esterni che potrebbero influenzare le vendite, come le dinamiche di
mercato, la concorrenza e le condizioni economiche. --------------------------------------------------------
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