Novità
Metodi statistici di base e avanzati. Per le scienze sociali
5/Ed. • con MyLab
Alan Agresti - Alessandra Petrucci - Mariano Porcu

Un manuale con una storia trentennale e un seguito nelle maggiori università statunitensi e internazionali, in grado di aggiornarsi e rinnovarsi, continua ad accompagnare gli studenti nell’apprendimento dei principali metodi statistici.

Ordine di scuola Università, Varia e Professionale - Università

Area disciplinare Discipline scientifico matematiche

Materia STATISTICA

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ISBN: 9788891905642

Metodi statistici di base e avanzati 2/Ed. con MyLab

Autori Alan Agresti - Alessandra Petrucci - Mariano Porcu

ISBN 9788891905642

ISBN: 9788891905659

Metodi statistici di base e avanzati 2/Ed. - MyLab - accesso studente

Autori Alan Agresti - Alessandra Petrucci - Mariano Porcu

ISBN 9788891905659

Il volume è la traduzione integrale di Statistical Methods for the Social Sciences, testo apprezzato in tutto il mondo per la spiccata connotazione “pratica”.
Alan Agresti focalizza l’attenzione sul metodo statistico di cui enfatizza i concetti e l’applicazione alle scienze sociali: la trattazione è supportata con esempi d’attualità e arricchita da analisi svolte con software statistici quali R, STATA e SAS. La parte di esercizi è ampia e ben strutturata in due sezioni (Concetti di base e Applicazioni).
Il testo è particolarmente adatto per gli insegnamenti di base e avanzati impartiti nei corsi di laurea nell’ambito delle Scienze sociali, delle Scienze Politiche, della Psicologia e delle Scienze della formazione.

 

Autori

Alan Agresti è Distinguished Professor Emeritus presso il Dipartimento di Statistica dell’Università della Florida, dove ha insegnato per 30 anni; autore prolifico e affermato sia nell’ambito della ricerca sia in quello della didattica, nel corso della sua lunga carriera ha ricevuto numerosi e prestigiosi riconoscimenti accademici.

Curatori

Alessandra Petrucci dal 1° settembre 2021 è Rettrice dell’Università di Firenze. Dal 2015 è Professore Ordinario di Statistica sociale presso il dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni 'G. Parenti' (DiSIA).
Mariano Porcu dal 2014 è Professore Ordinario di Statistica sociale presso la facoltà di Scienze Economiche Giuridiche e Politiche dell’Università di Cagliari, dove tiene vari insegnamenti di Statistica.

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Il codice di registrazione presente sulla copertina del libro consente l’accesso per 18 mesi a MyLab, una piattaforma web-based che offre l'accesso all'edizione digitale del testo arricchita da funzionalità che permettono di personalizzarne la fruizione, attivare la lettura audio digitalizzata e inserire segnalibri, anche su tablet e smartphone. Le risorse multimediali disponibili in piattaforma sono costruite per rispondere a un preciso obiettivo formativo e sono organizzate attorno all’indice del manuale.

In particolare, nella piattaforma MyLab di questo libro trovate:

  • l'edizione digitale del testo fruibile anche su tablet e smartphone;
  • MyMathLab, il laboratorio interattivo per l’apprendimento e l'autovalutazione, con esercizi IN ITALIANO sui primi 10 capitoli, che permettono di esercitarsi con l’assistenza di sussidi didattici interattivi e di un sistema di tutoring;
  • materiali didattici integrativi in lingua inglese (dataset e applet);
  • Capitolo 16: Introduzione alla metodologia avanzata;
  • Appendice A. R, STATA e SAS per l’analisi statistica;
  • Appendice B. Soluzioni di alcuni esercizi (di numero dispari).

Risorse docente:

  • slide IN ITALIANO con immagini e tabelle del testo;
  • Instructor solution manual della 5a ed. originale (IN INGLESE)

1. Introduzione
2. Campionamento e misurazione
3. Statistiche descrittive
4. Distribuzioni di probabilità
5. Inferenza statistica: la stima
6. Inferenza statistica: test di significatività
7. Confronto tra due gruppi
8. L’analisi dell’associazione tra variabili categoriali
9. Regressione lineare e correlazione
10. Introduzione alle relazioni multivariate
11. Regressione multipla e correlazione
12. Regressione con predittori categoriali: l’Analisi della Varianza (ANOVA)
13. Regressione multipla con predittori quantitativi e categoriali
14. Regressione multipla: la scelta dei modelli
15. Regressione logistica: modelli per variabili risposta categoriali
16. Introduzione alla metodologia avanzata ON LINE

Appendice A. R, STATA e SAS per l’analisi statistica ON LINE

Appendice B. Soluzioni ON LINE