Potrai scaricare tutti i contenuti dal Campus Virtuale su qualsiasi dispositivo elettronico e consultarli ogni volta che vorrai, anche senza connessione a internet” 

Il settore dell'ingegneria è uno tra quelli che trae i maggiori benefici dall'analisi dei dati e dalle statistiche, e la stima è uno degli strumenti principali per prendere decisioni consapevoli nella pre-progettazione e nell'analisi dei progetti. Pertanto, una solida preparazione in questo settore è indispensabile per qualsiasi ingegnere che desideri avanzare nella propria carriera professionale e distinguersi nel mercato del lavoro. 

Il Corso universitario in Stima per la pre-progettazione e l'analisi fornisce tutte le competenze in merito alle diverse tecniche e ai metodi utilizzati nella stima dei parametri, fornendo agli ingegneri le competenze necessarie per analizzare e prendere decisioni informate nella fase di progettazione e di analisi dei progetti.  In questo modo, il programma si adatta alle attuali esigenze del mercato, fornendo agli studenti informazioni di primo livello su argomenti quali l'inferenza statistica, la stima per punti e per intervalli e le procedure per la costruzione di stimatori. 

Per questo motivo, TECH ha creato un programma sviluppato in modalità 100% online, che consentirà agli studenti di accedere a tutti i contenuti da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento, adattandosi alle esigenze dei professionisti che desiderano continuare la propria preparazione senza rinunciare alla propria attività lavorativa. Inoltre, utilizzerà la metodologia Relearning, che consente un'integrazione naturale e progressiva dei concetti fondamentali, attraverso la ripetizione e la presentazione in diversi supporti audiovisivi. 

Distribuisci il carico di studi in base alle tue esigenze personali e combina questa specializzazione con il lavoro professionale"

Questo Corso universitario in Stimapossiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti in Statistica Applicata 
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni rigorosa e pratiche riguardo alle discipline essenziali per l’esercizio professionale 
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento 
• Particolare enfasi sulle metodologie innovative 
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutore, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale 
• Disponibilità di accesso ai contenuti da qualsiasi dispositivo fisso o portatile con una connessione internet 

Video motivazionali, casi di studio, contenuti grafici e schematici, forum di discussione... Tutto il necessario per crescere a livello professionale. Non esitare” 

Il personale docente comprende professionisti del settore, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente. 

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un 
contesto reale. 

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato sui Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni di pratica professionale che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama. 

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Combina le tue responsabilità personali e lavorative con lo studio grazie a questo Corso universitario. In modalità 100% online e flessibile. 

Il piano di studi di questo programma è stato elaborato da esperti in Stima. Pertanto, sono state incluse 300 ore di contenuti teorico, pratici e aggiuntivi all'avanguardia presentati con diversi formati audiovisivi. Inoltre, grazie alla metodologia rivoluzionaria ed esclusiva di TECH, il Relearning, lo studente apprenderà la statistica in modo naturale e progressivo. Tutto ciò verrà presentato un formato flessibile e in modalità 100% online, permettendo agli studenti di acquisire gli strumenti più all’avanguardia da qualsiasi dispositivo dotato di connessione a internet e con accesso al campus virtuale in ogni momento. 

Il programma più completo e aggiornato del mercato è a portata di mano grazie a questo Corso universitario in modalità 100% online" 

Modulo 1. Stima I 

1.1. Introduzione all'inferenza statistica 

1.1.1. Che cos'è l'inferenza statistica? 
1.1.2. Esempi 

1.2. Concetti generali 

1.2.1. Popolazione 
1.2.2. Campioni 
1.2.3. Campioni 
1.2.4 Parametri 

1.3. Classificazione dell'inferenza statistica 

1.3.1. Parametrica 
1.3.2. Non parametrica 
1.3.3. Approccio classico 
1.3.4 Approccio bayesiano 

1.4. Obiettivo dell'inferenza statistica 

1.4.1. Quali obiettivi? 
1.4.2. Applicazioni dell'inferenza statistica 

1.5. Distribuzioni associate alla distribuzione normale 

1.5.1. Chi-cuadro 
1.5.2. T-Student 
1.5.3. F- Snedecor 

1.6. Introduzione alla stima dei punti 

1.6.1. Definizione di campione casuale semplice 
1.6.2 Spazio campionario 
1.6.3 Statistico e stimatore 
1.6.4 Esempi 

1.7. Proprietà degli stimatori 

1.7.1. Sufficienza e completezza 
1.7.2. Teorema della fattorizzazione 
1.7.3. Stimatore imparziale e asintoticamente imparziale 
1.7.4 Errore quadratico medio 
1.7.5. Efficienza 
1.7.6. Stimatore coerente 
1.7.7. Stima della media, della varianza e della proporzione di una popolazione 

1.8. Procedure per la costruzione di stimatori 

1.8.1. Metodo dei momenti 
1.8.2. Metodi di massima verosimiglianza 
1.8.3. Proprietà degli stimatori di massima verosimiglianza 

1.9. Introduzione alla stima per intervalli 

1.9.1. Introduzione alla definizione di intervallo di confidenza 
1.9.2. Metodo delle quantità pivotali 

1.10. Tipi di intervalli di confidenza e loro proprietà 

1.10.1. Intervalli di confidenza per la media di una popolazione 
1.10.2. Intervallo di confidenza per la varianza di una popolazione 
1.10.3. Intervallo di confidenza per una proporzione 
1.10.4 Intervalli di confidenza per la differenza delle medie di una popolazione. Popolazioni normali indipendenti. Campioni appaiati 
1.10.5. Intervallo di confidenza per il rapporto di varianza di due popolazioni normali indipendenti 
1.10.6. Intervallo di confidenza per la differenza di proporzioni di due popolazioni indipendenti 
1.10.7. Intervallo di confidenza per un parametro basato sul suo stimatore di massima verosimiglianza 
1.10.8. Utilizzo di un intervallo di confidenza per rifiutare o meno le ipotesi 

Modulo 2. Stima II 

2.1. Introduzione ai test d'ipotesi 

2.1.1. Esposizione del problema 
2.1.2. Ipotesi nulla e alternativa 
2.1.3. Statistica del contrasto 
2.1.4. Tipi di errore 
2.1.5. Livello di significatività 
2.1.6. Regione critica. p-value 
2.1.7. Potenza 

2.2. Tipi di test d'ipotesi 

2.2.1. Test del rapporto di verosimiglianza 
2.2.2. Contrasti su medie e varianze in popolazioni normali 
2.2.3. Contrasti sulle proporzioni 
2.2.4. Relazione tra intervalli di confidenza e test di ipotesi 

2.3. Introduzione all'inferenza bayesiana 

2.3.1. Distribuzioni a priori 
2.3.2. Distribuzioni coniugate 
2.3.3. Distribuzioni di riferimento 

2.4. Stima bayesiana 

2.4.1. Stimatori di punti 
2.4.2. Stima di una proporzione 
2.4.3. Stima della media in popolazioni normali 
2.4.4. Confronto con i metodi classici 

2.5. Introduzione all'inferenza statistica non parametrica 

2.5.1. Metodi statistici non parametrici: concetti 
2.5.2. Uso della statistica non parametrica 

2.6. Inferenza non parametrica rispetto all'inferenza parametrica 

2.6.1. Differenze tra le inferenze 

2.7. Test di congruità 

2.7.1. Introduzione 
2.7.2. Metodi grafici 
2.7.3. Test dell'equazione di congruità 
2.7.4. Test di Kolmogorov-Smirnov 
2.7.5. Contrasti di normalità 

2.8. Test di indipendenza 

2.8.1. Introduzione 
2.8.2. Contrasti di casualità. Contrasto di striscia 
2.8.3. Contrasti di indipendenza in campioni accoppiati 

2.8.3.1. Contrasto di Kendall 
2.8.3.2. Contrasto di rango di Spearman 
2.8.3.3. Test Chi-quadro di indipendenza 
2.8.3.4. Generalizzazione del test chi-quadro 

2.8.4. Contrasti di indipendenza in campioni correlati a k 

2.8.4.1. Generalizzazione del test chi-quadro 
2.8.4.2. Coefficiente di concordanza di Kendall 

2.9. Contrasto di posizione 

2.9.1. Introduzione 
2.9.2. Contrasti di posizione per un campione e per campioni appaiati 

2.9.2.1. Test del segno per un campione. Test mediano 
2.9.2.2. Test del segno per campioni appaiati 
2.9.2.3. Test dei ranghi firmati di Wilcoxon per un campione 
2.9.2.4. Test dei ranghi firmati di Wilcoxon per campioni accoppiati 

2.9.3. Contrasti di posizione per due campioni indipendenti 

2.9.3.1. Test di Wilcoxon-Mann-Whitney 
2.9.3.2. Test mediano
2.9.3.3. Contrasto Chi-cuadro 

2.9.4. Contrasti di posizione per k campioni indipendenti 

2.9.4.1. Test di Kruskal-Wallis 

2.9.5. Contrasti di posizione per k campioni correlati 

2.9.5.1. Test di Friedman 
2.9.5.2. Q di Cochran 
2.9.5.3. W di Kendall 

2.10. Test di omogeneità 

2.10.1 Contrasti di omogeneità per due campioni indipendenti 

2.10.1.1. Contrasto di Wald-Wolfowitz 
2.10.1.2. Test di Kolmogorov-Smirnov 
2.10.1.3. Contrasto Chi-cuadro  

Un piano di studi in cui i contenuti sono presentati in modo stimolante e dinamico per diventare un ingegnere di alto livello"