Questo volume nasce come principale ausilio didattico per il corso annuale di Analisi Statistica Multivariata tenuto presso l'Università Cattolica di Milano. Il programma del corso di Analisi Statistica Multivariata ha subito negli anni diversi cambiamenti, in particolare, non comprende più l'Analisi di regressione, attualmente ricompresa nel corso di Statistica II. Anche la parte introduttiva di Calcolo matriciale è stata ridotta ad alcuni principali richiami, dato che viene svolta e utilizzata in altri insegnamenti di Matematica e di Statistica. Attualmente il programma di Analisi Statistica Multivariata si articola nei seguenti capitoli: Richiami e complementi di algebra matriciale e geometria multidimensionale; Analisi delle componenti principali; Analisi dei fattori; Analisi delle corrispondenze; Analisi discriminante; Analisi dei gruppi; Lo scaling multidimensionale (MDS); Reti neurali. Il contenuto di questo volume copre buona parte degli argomenti da 1 a 5, mentre la copertura del punto 8 è piuttosto limitata (come spiegato nel Cap. 6).

Le tecniche di campionamento da una popolazione finita costituiscono una delle tematiche più importanti della statistica applicata. La conoscenza di queste tecniche è diventata essenziale di fronte alla sempre maggiore richiesta di sondaggi di opinione e indagini statistiche, quotidianamente utilizzati dai mezzi di comunicazione. L'impostazione del volume, pur essendo rigorosamente scientifica, viene incontro anche alle esigenze conoscitive dei non specialisti, chiarendo le operatività dei metodi con esempi volutamente semplici. Il lettore si trova quindi a seguire una trattazione sistematica che facilita l'apprendimento e lo studio a partire dai concetti di popolazione, di campione casuale, di stimatore, di strategia campionaria. L'approccio metodologico del volume è prevalentemente classico, tuttavia un capitolo è dedicato ad un altro approccio - quello da superpopolazione - che ha avuto in epoca più recente notevole sviluppo. Sono inoltre ampiamente trattati tutti gli argomenti che richiamano l'impiego delle variabili ausiliarie, come il campionamento con probabilità variabili, gli stimatori per quoziente e per regressione, quelli per piccole aree e quelli calibrati per la correzione degli errori non campionari. In particolare, quest'ultimo argomento costituisce un aspetto di grande interesse per i ricercatori e gli utilizzatori delle indagini campionarie e per tutti coloro che sono interessati a migliorare la qualità della ricerca.

Il volume è stato progettato come principale supporto didattico per corsi di Statistica nelle facoltà di tipo economico-sociale. La sua impostazione, elementare dal punto di vista matematico ma concettualmente rigorosa, e l'ampia copertura della metodologia statistica, descrittiva e inferenziale, lo raccomandano sia per l'unico corso di Statistica previsto dal piano di studio sia per il primo di più insegnamenti di Statistica metodologica o applicata. Gli argomenti trattati si distribuiscono fra i temi più importanti della Statistica descrittiva e la Statistica induttiva o inferenziale, il cui scopo è formulare affermazioni su popolazioni (effettive o virtuali) a partire da un campione casuale. I modelli probabilistici, essenziali per la comprensione delle procedure inferenziali, occupano uno spazio adeguato nel volume. Le esemplificazioni utilizzate per dimostrare la concreta operatività dei diversi metodi sono assai numerose, e riguardano in particolare temi di grande rilievo in campo demografico, sociale, economico e tecnologico. La nuova edizione si avvale dell'esposizione più dettagliata di alcuni metodi, sia descrittivi che inferenziali, e della loro applicazione aggiornata a diversi fenomeni rilevanti in ambito economico-sociale. Una caratteristica peculiare del volume rimane l'ampia trattazione dei metodi non-parametrici, le cui applicazioni sono sempre più frequenti a causa delle ridotte assunzioni teoriche necessarie per il loro impiego.

Questo volume è stato progettato come principale supporto didattico per un corso annuale di Statistica, o per due corsi semestrali, in un corso di laurea di tipo economico-sociale; la sua impostazione - elementare dal punto di vista matematico, ma concettualmente rigorosa - e l'ampia copertura della metodologia statistica, descrittiva e inferenziale, lo raccomandano sia per l'unico corso di Statistica previsto dal piano di studio, sia per il primo di più insegnamenti di Statistica metodologica o applicata. Il contenuto del volume si è sviluppato a partire dall'opera "Introduzione alla Statistica", pubblicata nel 1988 con lo stesso editore, e successivamente rifatta e integrata per tenere conto - oltre che dell'esperienza didattica dell'autore - di numerosi suggerimenti provenienti da colleghi di altre università, nonché da precise richieste espresse dai titolari di insegnamenti di Economia e Finanza. Gli argomenti trattati si distribuiscono in modo sostanzialmente bilanciato fra i temi più importanti della Statistica descrittiva, la cui conoscenza è essenziale per comprendere la gran maggioranza delle applicazioni della Statistica, e la Statistica induttiva o inferenziale, il cui scopo è quello di formulare affermazioni su popolazioni (effettive o virtuali) a partire da un campione casuale proveniente dalle medesime. I modelli probabilistici, essenziali per la comprensione delle procedure inferenziali, occupano uno spazio adeguato nell'economia del volume; di essi viene anche evidenziata l'utilizzazione meramente descrittiva. Le esemplificazioni utilizzate per dimostrare la

Questo volume contiene i principali argomenti di Statistica descrittiva unidimensionale, che vengono svolti nella prima parte dei corsi istituzionali di Statistica. Partendo da una disamina dei vari tipi di caratteri statistici, con numerose esemplificazioni prese dal mondo reale, l'autore ha organizzato gli argomenti secondo la tradizionale successione: Medie - Indici di variabilità - Indici di concentrazione - Distribuzioni teoriche e indici di forma. Per ogni tipo di indici statistici sono fornite adeguate applicazioni numeriche, e sono indicati i principali campi di applicazione. Una caratteristica particolare di queste lezioni consiste nella presentazione accurata dei concetti e delle proprietà generali definitorie di ampie classi di indici statistici; in questo modo viene conseguita una visione unificante dei vari sotto-argomenti, mentre i singoli indici acquistano un più preciso rilievo per ciò che li contraddistingue nell'ambito della classe cui appartengono. Una appendice dedicata al calcolo delle probabilità si pone come supporto teorico e utile complemento ai precedenti argomenti.