Italiano
Libri di testo consigliati:
Simone Di Zio, Antonio Pacinelli, STATISTICA SOCIALE, Mondadori Università, 2015
Durante lo svolgimento delle lezioni sarà fornito materiale integrativo sul sito https://fad.unich.it/.
Ulteriori testi di approfondimento
David Lucy, Introduction to Statistics for Forensic Scientist, Wiley, 2005
James Michael Curran, Introduction to Data Analysis with R for Forensic Scientists, CRC Press 2010
Il corso persegue l’obiettivo di fornire agli studenti i concetti relativi alla statistica descrittiva e inferenziale e di introdurli al corretto uso dei relativi metodi nell’ambito della statistica forense.
Il corso sarà articolato in lezioni teoriche ed esercitazioni pratiche svolte attraverso l’utilizzo del foglio di calcolo Excel e del linguaggio di programmazione R. La frequenza alle attività didattiche non è obbligatoria tuttavia è fortemente consigliata.
La verifica finale consiste in una prova scritta seguita da un eventuale colloquio orale.
MODULO 1. Elementi di statistica descrittiva: tipo di dati, misure di tendenza centrale e di dispersione
- Tipologie di variabili e Scale
- Le distribuzioni statistiche
- Le rappresentazioni grafiche
- Le misure di tendenza centrale
- Le misure di variabilità
- Popolazione e campione
MODULO 2. Probabilità e distribuzioni di probabilità
- Elementi di calcolo delle probabilità
- Probabilità condizionate e Teorema di Bayes
- Variabili casuali
- Distribuzioni di probabilità teoriche (Binomiale, Poisson, Normale, t di Student, Chi-quadrato, F di Fisher)
- Distribuzioni di probabilità empiriche
MODULO 3. Elementi di inferenza statistica
- Concetto e tipi d’inferenza
- Gli stimatori e le loro proprietà
- Stima puntuale e massima verosimiglianza
- Stima per intervallo
- Verifica delle ipotesi parametriche
MODULO 4. Associazione fra variabili
- Misure di associazione fra variabili nominali o ordinali
- Analisi della correlazione
- Analisi della regressione
MODULO 5. Valutazione delle prove in ambito forense
- Tipo di prove
- Test di significatività e valutazione delle prove
- Rilevanza e formulazione delle proposizioni
- Valutazione delle evidenze in pratica
- Errori nella interpretazione
- Esempi di prove (Gruppo sanguigno, fibre tessili, testimonianze oculari, DNA)
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