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Dopo la pausa per le festività, torniamo in aula per la prima lezione del 2019 dedicata a un’introduzione alla statistica e ai suoi modelli.
A guidarci l’esperienza e la competenza del Prof. Francesco Della Beffa, che inaugura il secondo modulo del Master DMBA: Statistic Modelling & Machine learning.

Prima di cominciare il percorso all’interno dei modelli statistici, però, la classe è impegnata con il test valutativo sui contenuti del primo modulo.
I risultati delle prove, che verranno eseguite per i primi sei moduli del master, andranno a costituire la graduatoria del Premio di Studio del valore di 5000€ offerto da VEMsistemi.

Una mezz’ora di silenzio accompagna il test, poi si interrompe per lasciare la parola al Professore.

Della Beffa inizia subito a precisare il significato di termini come statistica, machine learning e data mining, sottolineandone un aspetto comune: effettuano l’analisi a partire da matrici di dati “unità per variabili”.

A questo punto, possiamo definire e arricchire tramite esempi anche le diverse tipologie di dati: le variabili categoriali e quelle quantitative.
Se le prime si esprimono in categorie e qualità, come ad esempio un marchio, sulle seconde è invece possibile eseguire ogni tipo di calcolo.

Le domande dei partecipanti che compongono l’aula, così variegata in quanto a esperienze lavorative e formazione, sono molte: alcune riguardano il campionamento e gli outlier, altre le tecniche di ponderazione.
Si capisce che alcuni hanno grande familiarità con la statistica, altri… meno. 🙂

Proprio con l’obiettivo di dare a tutti un livello di preparazione adeguato ad entrare nel vivo delle esercitazioni, il Prof. Della Beffa apre la sua introduzione alla Statistica Inferenziale.

Stime campionarie, test delle ipotesi, distribuzione campionaria della media.
Questi sono i temi su cui s’incentra un’esposizione precisa e attenta, dopo aver chiarito le specificità dei diversi livelli di analisi: univariata, bivariata o multivariata.

Sulla distribuzione delle variabili, quindi, affrontiamo una serie di esempi pratici che aiutano chi non mangia statistica a pranzo e cena ad entrare più in confidenza con la disciplina.

Innanzitutto ci occupiamo di distribuzione discreta prendendo in prestito l’esempio di un lancio di dadi o le attività tipiche di un call center.
Dopodiché ci dedichiamo ad altri tipi di distribuzione: quella di probabilità continue e quella normale.

In un’alternanza tra esercizi esemplificativi e nozioni teoriche, introduciamo anche altri concetti chiave relativi al test chi-quadrato e all’analisi della varianza.

Per quanto riguarda le esercitazioni, utilizziamo JMP: un software che garantisce un’esplorazione completa e profonda dei dati grazie a potenti funzionalità statistiche.

Inoltre, essendo basato su un approccio grafico e interattivo, JMP è molto adatto a mettere in risalto le relazioni tra dati. Ci rendiamo immediatamente conto che in una visualizzazione statica le correlazioni non sarebbero altrettanto evidenti.

Per queste prime ore di lezione sono stati fondamentali tanto l’approccio del Prof. Della Beffa quanto il supporto dei partecipanti più esperti nei confronti di chi per la prima volta ha avuto a che fare con l’analisi statistica.

Non si può certo dire che ormai tutti i componenti dell’aula siano diventati degli esperti, ma siamo solo agli inizi.

Ci aspettano altre ore di formazione, docenti e software pronti a guidarci e venirci in supporto nei passaggi più complessi.

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