Copertina Statistica per le decisioni

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a stampa € 45,00
collana "Manuali"
pp. 664, Brossura, 978-88-15-27220-1
anno di pubblicazione 2020

DOMENICO PICCOLO

Statistica per le decisioni

Il testo evidenzia un percorso che mostra come la Statistica contribuisca in misura sostanziale alla conoscenza umana fondata sulle evidenze empiriche per le quali è necessario costruire modelli, sempre perfettibili perché falsificabili da nuovi dati. Riducendo al minimo le complicazioni formali, senza rinunciare al rigore del ragionamento statistico, il testo presenta e sviluppa numerosissimi esempi, quasi tutti su dati reali e sempre replicabili (grazie all’Ambiente R, disponibile online per i lettori assieme a un’introduzione dettagliata e sistematica per tale software statistico). Questa nuova edizione, completamente riscritta sia nella prospettiva che nei contenuti, è finalizzata ad un corso di Statistica per tutti i percorsi universitari di primo e secondo livello e si arricchisce di tematiche che vengono sempre più richieste nella professione e nella ricerca: analisi della varianza, test ripetuti, curve ROC, modelli di regressione multipla, modelli con variabili qualitative, regressione logistica.

INDICE DEL VOLUME: Premessa. - Suggerimenti per la lettura. - 1. Statistica e metodologia della ricerca. - PARTE PRIMA. ANALISI ESPLORATIVA DELLE INFORMAZIONI. - 2. Rilevazioni statistiche. - 3. Distribuzioni di frequenza. - 4. Indici statistici di posizione. - 5. Indici statistici di variabilità. - 6. Forma di una distribuzione di frequenza. - 7. Distribuzioni statistiche multiple. - PARTE SECONDA. TEORIA DELLA PROBABILITÀ. - 8. Calcolo delle probabilità. - 9. Variabili casuali. - 10. Principali modelli probabilistici. - 11. Teoremi asintotici. - PARTE TERZA. INFERENZA STATISTICA. - 12. Campioni casuali e distribuzioni campionarie. - 13. Teoria della stima. - 14. Test delle ipotesi statistiche. - 15. Intervalli di confidenza. - 16. Analisi della varianza. - 17. Elementi di campionamento statistico. - PARTE QUARTA. MODELLI STATISTICI. - 18. Logica e classificazione dei modelli statistici. - 19. Modello di regressione lineare. - 20. Modelli di regressione multipla. - Epilogo. - Tavole statistiche. - Indice analitico.

Domenico Piccolo è Professore Emerito di Statistica presso l’Università di Napoli Federico II, dove è stato professore ordinario (1986-2018) ed ha promosso i Corsi di Laurea in Scienze statistiche. Ha svolto studi e ricerche presso le Università di Lancaster (UK), Madison (USA), Genève (CH), Madrid (E), Christchurch (NZ) e Munich (D). Ha diretto numerosi progetti statistici ed in particolare quelli che hanno consentito all’Italia di armonizzare in sede europea le procedure di destagionalizzazione. I suoi interessi di ricerca riguardano l’analisi delle serie storiche, l’inferenza statistica e la modellistica per preferenze e valutazioni ove ha contribuito con proposte innovative. È autore tra l’altro di: «Statistica» (Il Mulino, 2000).

Premessa
Suggerimenti per la lettura
1. Statistica e metodologia della ricerca
I. Analisi esplorativa delle informazioni
2. Rilevazioni statistiche
3. Distribuzioni di frequenza
4. Indici statistici di posizione
5. Indici statistici di variabilità
6. Forma di una distribuzione di frequenza
7. Distribuzioni statistiche multiple
II. Teoria della probabilità
8. Calcolo delle probabilità
9. Variabili casuali
10. Principali modelli probabilistici
11. Teoremi asintotici
III. Inferenza statistica
12. Campioni casuali e distribuzioni campionarie
13. Teoria della stima
14. Test delle ipotesi statistiche
15. Intervalli di confidenza
16. Analisi della varianza
17. Elementi di campionamento statistico
IV. Modelli statistici
18. Logica e classificazione dei modelli statistici
19. Modello di regressione lineare
20. Modelli di regressione multipla
Epilogo
Tavole statistiche
Indice analitico

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