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Pelosi – Introduzione alla statistica – Imparare dai dati

Libro adottato a Salerno, a.a. 2026/2027 · 3 canali

«Pelosi – Introduzione alla statistica – Imparare dai dati» è adottato per Metodi e Tecniche di Campionamento per le Analisi di Mercato dal prof. Luigi Rarità (Consulenza e Management Aziendale – sede di Fisciano – Salerno); per Statistica e Data Analysis dal prof. Luigi Rarità (Consulenza e Management Aziendale – sede di Fisciano – Salerno); per Matematica e Statistica (Economia e Management – sede di Fisciano – Salerno).

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Come lo indica il docente: M. K. Pelosi, T. M. Sandifer, P. Cerchiello, P. Giudici: “Introduzione alla statistica – Imparare dai dati”, 3° Edizione, McGraw Hill, 2025

Titolo
Introduzione alla statistica
Autori
Marilyn K. Pelosi ... [et al.]
Editore
McGraw-Hill Education, 2025
ISBN
9788838613265

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Metodi e Tecniche di Campionamento per le Analisi di Mercato – Prof. Luigi Rarità Canale unico

Corso di laurea: Consulenza e Management Aziendale – sede di Fisciano · Laurea magistrale (LM-77) · 2º anno · 2º semestre · Social Innovation Management · 6 CFU

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Riani – Data Science con MATLABCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Materiale didattico integrativo sarà disponibile nella sezione dedicata all'insegnamento all'interno della piattaforma e-learning dell’università ( accessibile agli studenti del corso tramite le credenziali uniche di Ateneo.

Argomenti del programma: Principi di base della teoria del campionamento e della teoria della stima (7 ore). Popolazione, campione e disegno campionario. Campionamento probabilistico: campionamento casuale semplice con e senza ripetizione. Distribuzioni campionarie: distribuzione della media campionaria, della proporzione campionaria e della varianza campionaria.

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Statistica e Data Analysis – Prof. Luigi Rarità Canale unico

Corso di laurea: Consulenza e Management Aziendale – sede di Fisciano · Laurea magistrale (LM-77) · 2º anno · 2º semestre · Management e Intelligenza Artificiale · 6 CFU / 1º anno · 2º semestre · Management Strategico · 6 CFU

Salerno · Dipartimento di Scienze Aziendali - Management & Innovation Systems · 6 CFU · apri nel catalogo · Consulenza e Management Aziendale – sede di Fisciano · 2º anno · 2º semestre ›

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Riani – Data Science con MATLABCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Materiale didattico integrativo sarà disponibile nella sezione dedicata all'insegnamento all'interno della piattaforma e-learning dell’università ( accessibile agli studenti del corso tramite le credenziali uniche di Ateneo.

Argomenti del programma: Principi di base della teoria del campionamento e della teoria della stima (7 ore). Popolazione, campione e disegno campionario. Campionamento probabilistico: campionamento casuale semplice con e senza ripetizione. Distribuzioni campionarie: distribuzione della media campionaria, della proporzione campionaria e della varianza campionaria.

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Matematica e Statistica Canale unico

Corso di laurea: Economia e Management – sede di Fisciano · Laurea triennale (L-18) · 2º anno · 2º semestre · Management e Informatica · 10 CFU

Salerno · Dipartimento di Scienze Aziendali - Management & Innovation Systems · 10 CFU · apri nel catalogo · Economia e Management – sede di Fisciano · 2º anno · 2º semestre ›

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Pelosi – Introduzione alla statistica – Imparare dai datiquesto libroCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Materiale didattico integrativo sarà disponibile nella sezione dedicata all’insegnamento all’interno della piattaforma di e-learning dell’università ( accessibile agli studenti del corso tramite le credenziali uniche di ateneo.

Argomenti del programma: Spazi vettoriali. (ore lezione/esercitazione/laboratorio 3/3/0). Struttura degli spazi vettoriali. Sottospazi vettoriali. Dipendenza e indipendenza lineare. Sistemi di generatori e basi. Dimensione di uno spazio vettoriale. Lemma di Steinitz e teorema della base. Rappresentazione cartesiana e parametrica di un sottospazio vettoriale. Diagonalizzazione. (ore lezione/esercitazione/laboratorio 3/3/0).

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