Istituzioni di Statistica, Lezioni

Questa seconda edizione nasce a sette anni dalla prima. L'esperienza accumulata nei corsi di laurea della Facoltà di Scienze statistiche dell'Università di Padova, nei corsi di laurea della Facoltà di Economia dell'Università di Udine e, non da ultimo, nel Diploma Universitario di Economia e Amministrazione delle Imprese della medesima Università presso la sede di Pordenone, hanno contribuito efficacemente alla sua attuale configurazione. Questa è stata pensata nella prospettiva concreta di consentirne un uso più semplificato anche presso i corsi delle Facoltà socio-economiche quali le Facoltà di Scienze Politiche che, con il nuovo ordinamento degli studi, assegnano alla Statistica un ruolo istituzionale analogo a quello che è previsto presso molti corsi di laurea a contenuto tecnologico-scientifico nelle Facoltà non Umanistiche. L'architettura dell'opera è totalmente ridisegnata e fortemente integrata. Essa consta di due parti complementari: un'ampia e moderna presentazione della statistica descrittiva ed una introduzione articolata alla statistica campionaria. Nel capitolo 1, dopo una presentazione generale delle potenzialità del metodo statistico, si esaminano i concetti tradizionali della statistica descrittiva: popolazioni, caratteri qualitativi e quantitativi con particolare riferimento allo studio delle relazioni in un'ottica previsiva.L'analisi entropica e l'analisi della regressione lineare costituiscono i due pilastri fondamentali. Particolare enfasi viene attribuita, nel capitolo 6, alle tecniche regressive non lineari e, nell'approccio lineare multiplo e alle metodologie dell'algebra lineare utili nella trattazione più evoluta del metodo dei minimi quadrati. In questo quadro gioca un ruolo importantissimo la costruzione, assistita via software, dei modelli regressivi complessi basata su procedure di iselezione step-wise pilotate, come è noto, dalla correlazione parziale o dai concetti duali della statistica campionaria. Nel capitolo 7 e nel capitolo 8, quest'ultimo dovuto alla dottoressa Cinzia Mortarino, si esamina la struttura informativa della matrice di varianze e covarianze il cui esito naturale sfocia nella discussione attenta del noto metodo delle componenti principali. La seconda parte dell'opera propone una introduzione al calcolo delle probabilità, capitolo 9, ed uno studio sistematico, capitolo 10, delle principali distribuzioni associate sia alle variabili statistiche sia alle variabili casuali. Particolare enfasi viene posta sulle trasformazioni e sulla composizione gerarchica di modelli distributivi. Nel capitolo 11, dedicato agli aspetti inferenziali della statistica campionaria, si procede alla caratterizzazione di base della stima puntuale ed intervallare segnalando, anche con esemplificazioni concrete, le connessioni con la verifica d'ipotesi. Tra gli esempi conclusivi si presenta una versione ridotta di tali tecniche per l'identificazione e l'inferenza specifica nell'ambito dei modelli regressivi lineari. Questo scelta Š stata fatta per irrobustire l'investimento corrispondente sviluppato nell'ambito puramente descrittivo. Il capitolo 12 presenta una sintesi estesa di algebra lineare particolarmente utile per una proficua lettura dei capitoli 6, 7 e 8. Ciascun argomento trattato è corredato di esempi; molti di questi sono tratti dalle applicazioni operative. Un ringraziamento particolare è rivolto agli studenti e ai colleghi che mi hanno segnalato errori e manchevolezze della prima edizione; problemi ai quali spero di aver dato una risposta adeguata. Un sentito ringraziamento va sicuramente a mio figlio Tommaso che con passione e perizia ha curato l'interfacciamento software e la redazione dei grafici qui riportati.