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Cicchitelli – Statistics - Principles and Methods

Libro adottato a Bologna, a.a. 2026/2027 · 2 canali

«Cicchitelli – Statistics - Principles and Methods» è adottato per Statistics And Programming dal prof. Laura Anderlucci (Economics, Politics and Social Sciences – Bologna); per Business Data Analysis dal prof. Meri Raggi (Food Animal Metabolism and Management in the Circular Economy – sede di Ozzano dell'Emilia – Bologna).

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Come lo indica il docente: G. Cicchitelli, P. D'Urso, M. Minozzo (2021) "Statistics - Principles and Methods", first edition. Pearson Italia, Milano-Torino · Cicchitelli et al. Statistics, Principles and Methods, Pearson, 2021

Titolo
Statistics
Autori
Giuseppe Cicchitelli
Editore
Pearson Italia, 2021
ISBN
9788891911032

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Statistics And Programming – Prof. Laura Anderlucci Canale unico

Corso di laurea: Economics, Politics and Social Sciences · Laurea triennale (L-33) · 1º anno · 2º semestre · 10 CFU

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Descriptive Statistics Basic concepts. Frequency distributions. Describing data by graphs. Descriptive summary statistics: central tendency and variability measures and their properties. Association in contingency tables: distributional and mean dependence. Simple linear regression and correlation. Probability Basic concepts and Bayes theorem . Random variables. Central Limit theorem.

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Business Data Analysis – Prof. Meri Raggi Canale unico

Corso di laurea: Food Animal Metabolism and Management in the Circular Economy – sede di Ozzano dell'Emilia · Laurea magistrale (LM-86) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU

Bologna · Medicina veterinaria · 6 CFU · apri nel catalogo · Food Animal Metabolism and Management in the Circular Economy – sede di Ozzano dell'Emilia · 2º anno · 1º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: The course consists of two parts: the first is theoretical and introductory, while the second has a more practical focus. By the end of the course, students will be able to conduct preliminary analyses of a dataset using basic statistical tools and dedicated software. They will also develop a greater awareness of statistical data, together with a critical approach to its interpretation.

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