R Lab - 2022/23 - Settimana 2

Sintesi

Diario delle lezioni

Schema del processo inferenziale | Il modello generatore dei dati (DGP: Data Generating Process) | Richiami di probabilità: il modello di Bernoulli, il modello binomiale, il teorema di De Moivre Laplace per l’approssimazione della binomiale alla normale | Variabile casuale frequenza relativa | Interpretazione del modello di Bernoulli come DGP. | Richiami di calcolo delle probabilità: combinazione lineare di variabili casuali, comportamento di media e varianza di una combinazione di variabili casuali | Campione osservato e campione casuale | Campionamento bernoulliano | Spazio campionario | Caratteristiche del campione casuale in un campionamento casuale semplice senza e con rimessa | Esempi di campionamento in R sfruttando le funzioni del package gtools | Le statistiche somma e media campionarie come particolari combinazioni lineari del campione casuale.

Data consegna homework #02

Lunedì 6 maggio

Materiale

Slide

🖥️ Alcune slide introduttive sull’inferenza

Codice commentato

💻️ Codice R v.c di Bernoulli, binomiale e teorema del limite centrale

💻️ Progetto RStudio con i dati del questionario di ingresso e la generazione dello spazio campionario (file .zip: scaricare il file sul proprio sistema, decomprimerlo e lanciare il file campionamento-studenti.RProj)

Letture di approfondimento

Statistica per le Decisioni di Domenico Piccolo (terza edizione)

-   Capitolo 12: Campioni casuali e distribuzioni campionarie

    -   Paragrafo 12.2: Principi dell'inferenza statistica
    -   Paragrafo 12.3: Procedure inferenziali
    -   Paragrafo 12.4: Campioni casuali e distribuzioni campionarie

R for Data Science di Hadley Wickham, Mine Cetinkaya-Rundel e Garrett Grolemund (seconda edizione)

-   Capitolo 7: Data import

    -   Paragrafo 7.1: Introduction
    -   Paragrafo 7.2: Reading data from a file
    -   Paragrafo 7.3: Controlling column type

Statistical Inference via Data Science di Chester Ismay e Albert Y. Kim

-   Capitolo 7: Sampling

    -   Paragrafo 7.1: Sampling bowl activity
    -   Paragrafo 7.2: Virtual sampling
    -   Paragrafo 7.3: Sampling framework
    -   Paragrafo 7.4: Case study: Polls
    -   Paragrafo 7.5: Central Limit Theorem
    -   Paragrafo 7.6: Conclusion

Compito

✍️ Il tuo compito per questa settimana è di studiare con attenzione le letture consigliate e di rivedere gli argomenti di calcolo delle probabilità affrontati durante il primo modulo di Calcolo delle probabilità.

✍️ Homework #01

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