Introduzione alla statistica
Livello
Textbook, strumenti didattici
Dati
pp. 464,   1a ristampa 2011,    19a edizione  2009   (Codice editore 1059.13)

Tipologia: Edizione a stampa
Prezzo: € 36,50
Disponibilità: Discreta


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Codice ISBN: 9788856812602

In breve
Un manuale per l’apprendimento della statistica realizzato secondo modelli didattici avanzati. Appositamente scritto per gli studenti di economia, scienze sociali, organizzazione, scienze naturali e consigliato anche per corsi post-universitari e aziendali.
Presentazione del volume

Un manuale per l'apprendimento della statistica realizzato secondo modelli didattici avanzati, appositamente scritto per gli studenti di economia, scienze sociali, organizzazione, scienze naturali e consigliato anche per corsi post-universitari e aziendali.
Il volume si colloca in una posizione intermedia tra i testi introduttivi e quelli avanzati. Gli argomenti sono trattati a un livello non troppo elevato, mentre interpretazioni e approfondimenti meno semplici sono raccolti in sezioni particolari, che possono essere considerate facoltative. Gli autori, docenti presso le maggiori Università americane, hanno voluto rendere possibile lo studio, senza soluzione di continuità, anche agli studenti aventi una preparazione matematica limitata.
Per queste sue caratteristiche l'opera raggiunge pienamente due obiettivi ambiziosi: mantenere vivo l'interesse dello studente e appassionarlo alla materia sviluppando la base logica dei singoli argomenti trattati; dare la possibilità di affrontare e risolvere problemi di natura pratica.
Da qui il largo successo del volume come strumento didattico: l'opera è, infatti, adottata in numerose Università straniere e italiane.

Indice


Thomas H. Wonnacott, Ronald J. Wonnacott, Prefazione
Introduzione
(Esempio; Induzione e deduzione; Perché campionare?; Come campionare)
Le statistiche descrittive dei campioni
(Introduzione; Tabelle e grafici di frequenza; Centri; Scarti; Trasformazioni lineari)
Probabilità
(Introduzione; Proprietà elementari della probabilità; Eventi e loro probabilità; Probabilità condizionata; Indipendenza; Altri punti di vista sulla probabilità)
Variabili casuali e loro distribuzioni
(Variabili causali discrete; Media e varianza; La distribuzione binomiale; Distribuzioni continue; La distribuzione normale; Funzione di una variabile causale; Simbologia)
Variabili causali doppie
(Distribuzioni; Funzioni di variabili causali doppie; Covarianza; Combinazione lineare di due variabili casuali)
Campionamento
(Introduzione; Somma campionaria; Media campionaria; Teorema centrale del limite; Campionamento da una popolazione finita senza reintroduzione; Campionamento da popolazioni di tipo bernoulliano; Sommario della teoria campionaria)
Problemi relativi alle stime. Prima parte
(Introduzione; Proprietà degli stimatori; Stime di massima verosimiglianza)
Problemi relativi alle stime. Seconda parte
(Differenza tra due medie; Problemi di stima nei piccoli campioni: La distribuzione di t; Stima delle proporzioni della popolazione: ancora il problema delle elezioni; La stima della varianza di una popolazione normale: La distribuzione ? 2 )
Prova delle ipotesi
(Prova di una ipotesi semplice; Ipotesi composte; Test bilaterali; Relazione tra prova delle ipotesi e intervalli di confidenza; Conclusioni)
Analisi della varianza
(Introduzione; Analisi della varianza a un fattore; Analisi della varianza a due fattori)
Introduzione alla regressione
(Un esempio; Criteri possibili per adattare una retta a rappresentare una nuvola di punti; La soluzione dei minimi quadrati; Appendice)
Teoria della regressione
(Il modello matematico; La natura dell'errore; Stima di a e ß; La media e la varianza di a e b; Teorema di Gauss-Markov; La distribuzione di b; Intervalli di confidenza e prova delle ipotesi ß; Intervalli di pressione per Y0; Pericoli dell'estrapolazione; Stima di massima verosimiglianza; Le caratteristiche della variabile indipendente)
Regressione multipla
(Esempio introduttivo; Il modello matematico; Stima di minima quadrati; Multicollinearità; Interpretazione delle stime di regressione; Variabili di comodo; Regressione, analisi della varianza ed analisi della covarianza)
Correlazione
(Correlazione semplice; Correlazione parziale; Correlazione multipla)
Teoria delle decisioni
(Le distribuzioni a priori e quelle a posteriori; Decisioni ottimali; La teoria della stima come teoria delle decisioni; teoria della stima: confronto tra il metodo classico e il metodo Bayesiano; Critica al metodo Bayesiano; La prova delle ipotesi nell'ambito della teoria Bayesiana; teoria dei giochi)
Appendice - Tavole
(Quadrati e radici quadrate; Numeri causali e numeri causali normali; Coefficienti binomiali e Probabilità; Probabilità della normale standardizzata; Valori critici di t di Student; Valori critici di Chi-quadro modificato; Valori critici di F; Logaritmi decimali)
Fonti delle tavole
Risposte ai problemi contrassegnati con numero dispari
Elenco dei simboli usati nel presente volume.