- Docente: Andrea Guizzardi
- Crediti formativi: 6
- SSD: SECS-S/01
- Lingua di insegnamento: Inglese
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Bologna
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Corso:
Laurea Magistrale in
Dati, metodi e modelli per le scienze linguistiche (cod. 5946)
Valido anche per Laurea Magistrale in Innovation and Organization of Culture and the Arts (cod. 6114)
Laurea Magistrale in Digital Humanities and Digital Knowledge (cod. 9224)
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dal 11/11/2024 al 16/12/2024
Conoscenze e abilità da conseguire
At the end of the course the student knows basic statistical techniques concerning the data analysis. In particular the student is expected to learn: foundations of probability, descriptive and inferential statistics and simple regression.
Contenuti
Mandatory
1. Data collection, management and visualization (Sampling and Data)
2. Descriptive statistics
3 Probability topics
4. Discrete random variables (Binomial distribution)
5. Continuous random variables (Normal distribution)
6. Composite indicators
Optional
7. The central limit theorem
8. Confidence Interval
Testi/Bibliografia
Punto 6 del contenuto del corso: materiale fornito dall'insegnante
Altri punti: B. Illowsky e S. Dean, Introductory Statistics 2e; ed. Openstax (disponibile online)
Capitoli obbligatori: 1; 2; 3 (esclusi 3.5 e 3.6); 4.1, 4.2, 4.3; 5.1; 6.1, 6.2. Altre parti: 11.1, 11.3; 12.3 (si consigliano i riassunti del docente)
Capitoli opzionali: 7.1, 7.2, 7.3; 8.1, 8.2, 8.3
Il materiale fornito dall'insegnante contiene sintesi dei capitoli del libro.
Metodi didattici
Lezioni in aula e discussione di casi.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
L'esame è scritto. La prova scritta può contenere sia domande teoriche che esercizi. Per ogni domanda è previsto un punteggio da 0 a 36. 6 punti per la mancata risposta. Il punteggio finale della prova scritta si ottiene come media dei voti ponderata con pesi proporzionali alla deviazione standard (o inversamente proporzionali alla correlazione) dei risultati ottenuti dagli studenti esaminati in ogni domanda.
Durante la prova non è consentito alcun materiale come libri di testo, appunti, supporti informatici.
Per sostenere l'esame è necessario pre-registrarsi su AlmaEsami
Coloro che non riescono ad iscriversi entro la data prevista, sono tenuti a segnalare tempestivamente (e comunque prima della chiusura ufficiale delle liste di iscrizione) il problema alla Segreteria. Il docente ha diritto di ammetterlo ugualmente agli esami.
La verbalizzazione può avvenire in assenza dello studente.
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Andrea Guizzardi