Principi di matematica e statistica
Conoscenza del primo modulo e fondamenti del calcolo delle probabilità. Principi di inferenza statistica
Conoscenza dei primi due moduli
Non obbligatoria ma consigliata
Non obbligatoria ma consigliata
Non obbligatoria ma consigliata
Le fonti delle informazioni statistiche; modelli di rilevazione delle informazioni da fonti istituzionali; i sistemi statistici informativi, procedure d’integrazione fra data-bases; le trasformazioni dei dati; classificazione tipologica di tassi, rapporti, numeri indici; gli indicatori; le tecniche di costruzione e di indicatori composti.
Piani di campionamento; Disegno di campionamento; Dimensioni campionarie; Errori di campionamento Criteri di selezione dei campioni; Test su un campione: binomiale, ?2, Kolmogorov-Smirnov Test su campioni a due misure dipendenti: McNemar. Test su due campioni indipendenti: esatto di Fisher, ?2, della mediana, Wilcoxon-Mann-Whitney
Analisi delle serie temporali: a. procedimento classico b. procedimento moderno: modello di Box-Jenkins; tipologia dei processi stocastici: stazionari, invertibili, lineari, autoregressivi (AR), casuali o a media mobile (MA), modelli ARMA o ARIMA. I principi e la logica dell’analisi multidimensionale e multivariata. I paradossi dell’analisi multivariata La tipologia delle matrici
STAT (2011), Navigando tra le fonti demografiche e sociali, ISTAT, Roma,
http://www3.istat.it/dati/catalogo/20100325_01/Navigando_tra_le_fonti_demografiche_sociali.pdf
Bonarini F. (2006), Guida alle fonti statistiche socio-demografiche, CLEUP, Padova, pp. 1-142; 231-308.
Cavaleri P. e Venturini F. (a cura di) (2004), Documenti e dati pubblici sul web. Guida all'informazione di fonte pubblica in rete, Il Mulino, Bologna.
D. F. Iezzi (2009), Statistica per le Scienze Sociali, Carocci, Roma (Cap. 10 e 11).
OECD (2008), Handbook on Constructing Composite Indicators. Methodology and user guide.,
www.oecd.org/publishing.
G. Cicchitelli, A. Herzel e G. E. Montanari (1992), Il campionamento statistico, Il Mulino, Bologna, cap. III (§§ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7), pp. 69-84.
L. Fabbris (1989), L’indagine campionaria, N.I.S., Roma, capp. I (§ 1.4, 1.5, 1.6), pp. 24-39.
S. Siegel e N. J. Castellan jr. (1992), Statistica non parametrica, McGraw-Hill, Milano, cap. III
(§§ 3.4, 3.4.1, 3.4.2) e cap. IV (§§ 4.1, 4.2, 4.3), pp. 67-92; cap. V (§§ 5.1,5.2), pp. 113- 130; cap. VI (§§ 6.1, 6.2, 6.3, 6.4), pp. 151-191
Fraire M. e Rizzi A. (1998), Statistica, Carocci, Roma, pp. 445-478.
L. Fabbris (1997), Statistica multivariata. Analisi esplorativa dei dati, McGraw-Hill, Milano, pp. 3-77.