MODULO I

1. Richiami sulle Variabili aleatorie discrete e continue: definizione di variabile aleatoria continua, funzioni di ripartizione, funzioni di densità di probabilità, valore atteso e varianza, la normale, la normale standard, il normal probability plot, la distribuzione uniforme, la distribuzione esponenziale, la distribuzione congiunta di due variabili aleatorie.
2. Campionamento e distribuzioni campionarie: campionamento da una popolazione, distribuzione della media campionaria, distribuzione della varianza campionaria.
3. Stimatore, stima, proprietà degli stimatori.
4. Intervalli di confidenza per la media (varianza nota e non nota) di una popolazione distribuita normalmente, intervalli di confidenza per la differenza tra le medie di due popolazioni con distribuzione congiunta normale (campioni dipendenti o campioni indipendenti).
5. Verifica delle ipotesi- Richiami sui concetti base della verifica delle ipotesi, verifica sulla media di una popolazione distribuita normalmente (varianza nota e non nota), verifica di ipotesi sulla differenza tra le medie di due popolazioni distribuite normalmente, verifica di ipotesi sulla varianza di una popolazione normale, verifica sull''''''''''''''''uguaglianza delle varianze di due popolazioni distribuite normalmente.

MODULO II

6. Richiami sull’analisi della correlazione. La regressione lineare semplice. La specificazione del modello. Stima dei coefficienti. Inferenza sui parametri del modello di regressione lineare semplice. Capacità esplicativa del modello. Errori di specificazione. Ispezione grafica dei residui.
7. La regressione lineare multipla. La specificazione del modello. Stima dei coefficienti. Inferenza sui parametri del modello di regressione lineare multipla. Verifica d’ipotesi su tutti i coefficienti del modello. Capacità esplicativa del modello. Errori di specificazione. Multicollinearità.
8. Modelli di regressione con variabili dummy.