Data e ora di inizo:

18 - 19 settembre 2014, Aula SC140

POSTI DISPONIBILI ESAURITI​

Nell’ambito del Piano Lauree Scientifiche, settore di MATEMATICA E STATISTICA (PLS- MATEMATICA E STATISTICA), il Dipartimento di Scienze Statistiche dell’Università di Padova propone un’attività di formazione ed aggiornamento su tematiche di statistica.

L’attività, come già avvenuto nello scorso anno, è promossa in base alle esigenze manifestate dagli stessi docenti che evidenziano come le tematiche di statistica rappresentino aspetti di criticità nello svolgimento dei percorsi di apprendimento come previsto anche dalle recenti riforme della scuola secondaria di secondo grado.

L’attività propone due incontri di formazione e aggiornamento sul tema "Statistica: elementi di base" e ha come destinatari i docenti della scuola secondaria di secondo grado.

Gli incontri si svolgeranno nelle giornate digiovedi' e venerdi' 18-19 settembre 2014 (dalle ore15.00 alle 18.00) presso il Dipartimento di Scienze Statistiche dell’Università di Padova, aula SC140. I seminari saranno tenuti da Alessandra Salvan e Laura Ventura, docenti del Dipartimento di Scienze Statistiche.

Le iscrizioni ed eventuali informazioni vanno rivolte tramite mail alla Prof.ssa Laura Ventura (ventura@stat.unipd.it). 

Le tematiche trattate sono:

1. Dati, grafici, misure di sintesi.

Si introducono le nozioni di base della Statistica Descrittiva, offrendo così spunti chea partire da semplici esempi consentano di mettere in evidenza il carattere interdisciplinare della statistica.

Gli argomenti trattati sono: i dati e le variabili (caratteri); la presentazione dei dati attraverso frequenze, tabelle e grafici; le principali misure numeriche di sintesi, di posizione e variabilità.

2. Dati bivariati, associazione, correlazione e regressione. 

Si esaminano le tecniche di Statistica Descrittiva utili per studiare la relazione tra due variabili osservate su un insieme di soggetti o in diverse realizzazioni di un esperimento.

I metodi utilizzabili dipendono dalla natura delle variabili in esame. Ad esempio, lo studio della relazione tra fumo e patologie respiratorie si basa su metodi differenti da quelli utili per valutare sperimentalmente la resistenza a partire da misurazioni di corrente e tensione: nel primo caso si tratta di due variabili qualitative, nel secondo di variabili quantitative.

Gli argomenti trattati sono: variabili doppie, tabelle di contingenza per l'analisi di due variabili qualitative, distribuzioni congiunte, condizionate e marginali, indice di dipendenza chi-quadrato, correlazione e regressione per lo studio della relazione tra due variabili quantitative.

3. Nozioni di probabilità

Si vuole mettere in evidenza come il Calcolo delle Probabilità sia necessario quando dall’analisi dei dati campionari si intende risalire - quantificando l'incertezza - alle caratteristiche della popolazione (inferenza). La statistica descrittiva infatti è utile per organizzare e sintetizzare i dati.

Gli argomenti trattati sono: esperimento casuale, spazio degli esiti e evento, probabilità, probabilità condizionata, indipendenza, Teorema di Bayes.

 4. Distribuzione normale e suo ruolo nella descrizione della variabilità campionaria.

In molti casi, i dati da analizzare sono un campione, estratto con opportuni metodi da una popolazione più ampia. È importante poter collegare la distribuzione teorica (nella popolazione) delle variabili osservabili con la distribuzione di frequenza valutata sui dati osservati. A tale fine, sono utilizzati modelli di distribuzioni di probabilità. Per variabili quantitative continue con distribuzione simmetrica e forma campanulare, il modello teorico più utilizzato è la distribuzione normale, o gaussiana. La distribuzione normale ha un ruolo molto importante in Statistica e può essere utilizzata anche per approssimare la distribuzione di frequenza di variabili discrete, permettendo quindi di agevolare molti calcoli. Inoltre, grazie a risultati fondamentali (Teorema del Limite Centrale) essa costituisce uno strumento chiave per valutare i risultati di un'analisi statistica tenendo conto dell'incertezza legata al fatto che i dati esaminati sono solo un campione. Questa incertezza può essere misurata con gli strumenti del Calcolo delle Probabilità.

Gli argomenti trattati sono: distribuzione normale e interpretazione dei parametri, valutazioni di probabilità sulla base della distribuzione normale, distribuzione campionaria della media e dell'errore di stima, intervallo di confidenza per la media, teorema del limite centrale e sue applicazioni nell'inferenza statistica.