Statistica non ti temo: programma ampio, con esercizi in R e accesso da chiarire
La proposta può essere utile soprattutto a studenti il cui esame includa sia i fondamenti sia la regressione multipla, con una componente pratica in R. Il curriculum offre riferimenti concreti per confrontare gli argomenti con il proprio programma universitario. La promessa di prepararsi con sicurezza non equivale però a un esito garantito: prima di scegliere contano soprattutto profondità richiesta dall’esame, conoscenze iniziali necessarie, durata delle lezioni e condizioni associate ai 29 euro indicati.
A chi si rivolge
- Studenti universitari che preparano un esame di statistica: sono i destinatari dichiarati nella descrizione, da confrontare con il programma del proprio insegnamento.
- Per deduzione dal curriculum, studenti che devono affiancare ai calcoli l’uso di R e l’interpretazione dei suoi risultati, presenti in più sezioni.
- Per deduzione dal programma, persone che cercano un ripasso dalla statistica descrittiva alla regressione multipla, con esercizi e quiz distribuiti lungo il percorso.
Cosa puoi imparare
- Sono previsti distribuzioni di frequenza, misure di posizione e variabilità, boxplot e analisi della concentrazione con curva di Lorenz e coefficiente di Gini.
- Il percorso affronta associazione fra variabili, probabilità, stima, intervalli di confidenza e diverse famiglie di test d’ipotesi.
- Le sezioni finali propongono stima e interpretazione dei modelli di regressione, test F e previsioni, con attività anche in R.
Come è strutturato il programma
Il corso di LGEducation, in italiano, comprende 10 sezioni e 52 unità, tutte indicate come dotate di video. L’organizzazione ricorrente alterna una voce dedicata alle slide, argomenti teorici, esercizi e un quiz conclusivo di sezione. Questa struttura rende riconoscibili i momenti di spiegazione e applicazione, pur senza documentarne durata o modalità di valutazione. Il percorso parte da “Elementi di statistica descrittiva” e passa a quartili, outlier, variabilità e concentrazione. “Elementi di Statistica Bivariata” introduce distribuzioni congiunte e associazione, creando un passaggio verso lo studio delle relazioni fra variabili. Seguono probabilità e inferenza: campionamento, stimatori e intervalli di confidenza precedono due sezioni sulla verifica d’ipotesi, con test per medie, proporzioni e indipendenza tramite chi-quadrato. La parte finale occupa tre sezioni, dalla regressione semplice alla multipla. “TEST F E INTERVALLI DI PREVISIONE” porta il programma fino al confronto fra modelli e alla previsione. R compare lungo più fasi; l’attività che richiede di commentare un output fornito è particolarmente pertinente per chi deve interpretare risultati oltre a svolgere calcoli.
Elementi di statistica descrittiva6 contenuti
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- INTRODUZIONE - Campione, popolazione, variabili quantitative (numeriche) e qualitative (categoriche). Imparerai come queste variabili sono classificate e utilizzate per descrivere e riassumere i dati s...
- DISTRIBUZIONI DI FREQUENZE E MEDIA-MEDIANA - Distribuzioni di frequenze per dati quantitativi e qualitativi + come calcolare le misure di tendenza centrale come media, mediana e moda.
- ESERCIZI - Esercizi su distribuzioni di frequenze e misure di tendenza centrale.
- ESERCIZI CON R - Questa sezione è dedicata alla pratica con R dei concetti studiati fino qua.
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Statistica Descrittiva Avanzata e Analisi della Concentrazione6 contenuti
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- MISURE DI TENDENZA NON CENTRALE - Misure di tendenza non centrale (quartili, percentili e quantili) + diverse forme di una distribuzione e come riconoscerle.
- OUTLIER, BOXPLOT E VARIABILITA’ - identificare e interpretare gli outlier, creare e leggere i boxplot, calcolare e comprendere le principali misure di variabilità
- ESERCIZI CON E SENZA R - Esercizi su misure di tendenza non centrale, forma della distribuzione, identificazione degli outlier e misure di variabilità
- ANALISI DELLA CONCENTRAZIONE - Analisi della concentrazione con curva di Lorenz e coefficiente di Gini (teoria + esercizi)
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Elementi di Statistica Bivariata5 contenuti
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- TIPI DI DISTRIBUZIONE - Distribuzioni congiunte, marginali e condizionali, tabelle a doppia entrata, grafici a barre sovrapposte e grafici a barre accostate.
- ANALISI DELL’ASSOCIAZIONE - Analisi dell'associazione tra variabili, rappresentazione grafica dell'associazione + definizione di covarianza e correlazione lineare.
- ESERCIZI CON E SENZA R - Esercizi su distribuzioni congiunte, marginali e condizionali, e analisi dell'associazione (anche con R).
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Probabilità5 contenuti
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- INTRODUZIONE - Cosa sono le variabili aleatorie, funzioni di probabilità e densità, valori di sintesi (valore atteso, varianza, deviazione standard e quantili) e trasformazioni lineari.
- DISTRIBUZIONI FONDAMENTALI E VETTORI ALEATORI - Distribuzione bernoulliana e gaussiana, vettori aleatori e indipendenza, trasformazioni lineare (somma e differenza), somma e media di variabili aleatori...
- ESERCIZI CON E SENZA R - Esercizi su variabili aleatorie e vettori aleatori (anche con R).
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Statistica Inferenziale5 contenuti
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- CAMPIONAMENTO E STIMA - Introduzione al metodi probabilistici del campionamento, stima puntuale di media e varianza di una popolazione e proprietà di uno stimatore.
- INTERVALLI DI CONFIDENZA - Definizione e calcolo degli intervalli di confidenza per la media di una popolazione normale e per la media di una popolazione arbitraria (con varianza nota e non).
- ESERCIZI CON E SENZA R - Esercizi su stime, stimatori e intervalli di confidenza (anche con R).
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Verifica d’Ipotesi pt.15 contenuti
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- INTRODUZIONE - Ipotesi nulla e alternativa, test, regione di rifiuto, errore di primo tipo e di secondo tipo, livello di significatività.
- TEST CON VARIANZA NOTA - Test unilaterali e bilaterali per la media di una popolazione normale con varianza nota ed esercizi.
- TEST CON VARIANZA NON NOTA - Test unilaterali e bilaterali per la media di una popolazione normale con varianza non nota ed esercizi.
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Verifica d’Ipotesi pt.25 contenuti
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- TEST PER GRANDI CAMPIONI - Test per la media di una popolazione qualunque per grandi campioni (con varianza nota e non), test per la proporzione per grandi campioni ed esercizi (con e senza R).
- TEST PER DIFFERENZA DI MEDIE - Test per la differenza di medie di popolazione indipendenti con varianze uguali e incognite (nel caso di popolazione normale e non), definizione di varianza campionaria p...
- TEST CHI-QUADRATO - Distribuzione Chi-Quadrato e relativo test di indipendenza con esercizi (con e senza R).
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Modello di regressione lineare semplice5 contenuti
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- INTRODUZIONE - Introduzione all'analisi di regressione lineare semplice, ipotesi deboli e stima dei parametri con il metodo dei minimi quadrati.
- APPROFONDIMENTO - Scomposizione della devianza totale e coefficiente di determinazione R quadro, ipotesi forti, costruzione degli intervalli di confidenza per i parametri del modello di regressione, ve...
- ESERCIZI CON E SENZA R - Esercizi con e senza R sul modello di regressione lineare semplice - stima e interpretazione dei parametri beta zero e beta uno, calcolo del coefficiente di determinazione e cal...
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Modello di regressione lineare multipla pt.15 contenuti
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- INTRODUZIONE - Introduzione all'analisi di regressione lineare multipla, ipotesi, stima e interpretazione dei coefficienti.
- CAPACITA’ ESPLICATIVA E INFERENZA - Coefficiente di determinazione R quadro e R quadro corretto, verifica di ipotesi sui coefficienti, costruzione degli intervalli di confidenza e variabili categoriche...
- ESERCIZI CON E SENZA R - Esercizi con e senza R sul modello di regressione lineare multipla.
- Fai il quiz!
Modello di regressione lineare multipla pt.25 contenuti
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- TEST F E INTERVALLI DI PREVISIONE - Test F parziale per il confronto di modelli annidati, test F globale per stabilire la significatività di un intero modello, calcolo della previsione puntuale e degli...
- ESERCIZI SENZA R - Esercizi senza R, in cui viene fornito un output R da commentare, su test F parziale, test F globale e calcolo della previsione puntuale.
- ESERCIZI CON R - Esercizi con R su test F parziale e globale, e intervalli di previsione.
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Durata, livello e prerequisiti
Il livello non è specificato. La descrizione presenta il corso come affrontabile anche partendo da zero, ma questa è una promessa della proposta. Il curriculum inizia con campione, popolazione e tipi di variabili, poi arriva a inferenza e regressione multipla: suggerisce quindi una progressione introduttiva con sviluppi più impegnativi. I titoli non permettono di stabilire quanto spazio venga dedicato ai passaggi matematici o all’avviamento a R.
Prima di iniziare
- La fonte non specifica prerequisiti formali.
- Come suggerimento dell’analisi, può essere utile ripassare algebra elementare e notazione matematica prima delle sezioni su probabilità e inferenza.
- È opportuno chiarire se siano incluse istruzioni iniziali per utilizzare R, dato il suo impiego ricorrente nelle esercitazioni.
Punti forti e aspetti da verificare
Cosa emerge dal programma
- La sequenza esplicita il passaggio dalla descrizione dei dati all’inferenza e ai modelli di regressione.
- Esercizi e quiz ricorrono nelle sezioni, offrendo attività previste di applicazione e verifica lungo il percorso.
- Le esercitazioni con e senza R collegano procedure statistiche, uso del software e interpretazione degli output.
Limiti e informazioni mancanti
- Durata complessiva e durata dei video non disponibili: il carico di studio non è quantificabile dai dati presenti.
- Prerequisiti e livello non specificati; resta da chiarire la preparazione matematica e informatica richiesta.
- I titoli documentano esercizi e quiz, ma non chiariscono modalità di correzione, feedback o assistenza.
- Le informazioni disponibili su LGEducation non dettagliano chi conduce le lezioni o le relative qualifiche.
Acquisto, noleggio o abbonamento?
La scheda del corso riporta 29 euro, ma non specifica a quale formula di accesso corrispondano: non è quindi possibile considerarli un prezzo d’acquisto. Compare anche un prezzo originale indicato nel catalogo di 297 euro, senza elementi che permettano di stabilire la comparabilità tra i due importi o di ricavarne uno sconto effettivo. Non sono specificati periodo di fruizione e condizioni di accesso; mancano inoltre prezzi e condizioni per noleggio e abbonamento. Il confronto economico fra formule resta quindi aperto. Per preparare un singolo esame, un eventuale noleggio potrebbe essere interessante se coprisse tutto il periodo di studio; per consultazioni successive conterebbe invece un accesso prolungato. Un abbonamento andrebbe valutato in base al costo complessivo e all’interesse per altri corsi. Queste possibilità non risultano documentate come offerte disponibili per questo corso.
Le domande da farsi
È adatto per preparare il mio esame di statistica?
La descrizione si rivolge agli studenti universitari, ma l’idoneità dipende dal singolo esame. Il programma comprende descrittiva, probabilità, inferenza, test e regressione: occorre confrontare questi argomenti e il loro approfondimento previsto con il syllabus universitario.
Bisogna già conoscere R?
Non sono dichiarati prerequisiti, né è specificato se R venga introdotto da zero. Il curriculum prevede esercizi con e senza R e un’attività di commento di un output. Familiarizzare con l’ambiente può aiutare, ma è un suggerimento di preparazione.
Quanto tempo serve per seguirlo?
La durata complessiva non è disponibile e mancano anche le durate dei singoli video. Le 52 unità con video non consentono di stimare le ore di visione; esercizi e quiz richiedono inoltre un tempo di lavoro distinto.
Che cosa comprende il prezzo di 29 euro?
La scheda indica 29 euro senza precisare formula e durata dell’accesso. Non è documentato se l’importo corrisponda a un acquisto, né risultano condizioni di noleggio o abbonamento con cui confrontarlo.