Corso "Fondamenti di statistica industriale e uso di strumenti software"

Descrizione

Gli obiettivi del corso sono molteplici: comprendere i concetti base della statistica e l’uso degli strumenti informatici per l’analisi dati. Approfondire gli strumenti per la gestione e la rappresentazione dei dati; comprendere i concetti di distribuzione e dispersione. Comprendere e applicare i metodi di inferenza statistica per l’analisi dei dati aziendali. Approfondire metodi avanzati di analisi statistica applicata a scenari aziendali e AI. Applicare le conoscenze acquisite attraverso esercitazioni pratiche e verifiche di apprendimento.

PROGRAMMA

I contenuti del corso:

  • Introduzione al corso e strumenti software: Software per l’analisi statistica: Excel, Fogli, strumenti cloud; Gestione dei diritti su documenti e collaborazione
  • Concetti base di statistica: Tipologie di statistica: descrittiva, inferenziale, progettazione esperimenti; Tipi di dati e loro organizzazione; il campionamento (semplice, sistematico, cluster)
  • Uso di Excel per la statistica: Operazioni elementari su celle e formule; Generazione di numeri casuali; Creazione di istogrammi e distribuzioni di probabilità
  • Strumenti avanzati di Excel per l’analisi dati: Analisi dei dati; funzioni statistiche avanzate; Diagrammi e grafici statistici; Suddivisione in classi e istogrammi
  • Indici statistici e distribuzioni: Indici di posizione: media, mediana, moda; Indici di dispersione: deviazione standard, quantili, box plot; Distribuzione normale e sua standardizzazione
  • Distribuzioni discrete e continue: Distribuzione di Bernoulli e Poisson; Correzione di continuità e approssimazioni; Uso pratico con fogli elettronici
  • Inferenza statistica e distribuzione campionaria: Intervallo di confidenza e margine di errore; Distribuzione t e gestione outlier
  • Test di ipotesi: Test z, t, Wilcoxon per la media e la mediana; Inferenza su due popolazioni: test accoppiati e indipendenti
  • Chi-quadro e distribuzioni F: Test chi-quadro di adattamento e indipendenza; Test F per la deviazione standard
  • Statistica e intelligenza artificiale: Algoritmi genetici, reti neurali, minimizzazione funzionale; Applicazioni nei sistemi decisionali e di ottimizzazione; Ricerca operativa e grafi +; Ant systems
  • Statistical Process Control (SPC) e controllo qualità: Controllo di processo e variabilità; Carte di controllo X-R e per attributi; Indici di capacità del processo; Norme ISO; Regressione e correlazione:regressione lineare; Coefficiente di correlazione e interpretazione dei dati
  • Controllo delle forniture: Metodi di campionamento; Norme ISO.
  • Esercitazioni pratiche con Excel o Fogli: Simulazioni di distribuzioni normali; Creazione di istogrammi e analisi dati reali; Esercitazione sui test di ipotesi e regressione (3h); Analisi di casi studio aziendali; Costruzione di carte di controllo e valutazione della qualità