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).
