Nessun prerequisito e propedeucità richiesta. Si consigliano conoscenze basi di informatica su programmi di calcolo (e.g. Excel, OpenOffice Calc).

Nell'ambito del corso di tecnologie e processi digitali gli obiettivi saranno: 1) promuovere l'innovazione e la diffusione di strumenti per l'analisi dati (statistica giuridica) 2) realizzare esempi con fogli di calcolo Excel 3) aspetti relativi alle nuove tecnologie di intelligenza artificiale e aspetti giuridici collegati ad esse.

1) Statistica Giuridica Introduzione
Come la statistica ci aiuta ad analizzare i dati e a conoscere il mondo. Definizione di statistica. Statistica descrittiva e statistica inferenziale. Perché raccogliere dati? Dove prendere i dati? (fonti statistiche e amministrative). Campionamento: perché estrarre un campione? Definizioni: popolazione, campione, popolazione reale e popolazione virtuale, unità statistica e unità di rilevazione.

2) Esplorando i dati attraverso grafici e indicatori analitici
Dati qualitativi (sconnessi e ordinabili) e dati quantitativi (discreti e continui). Rappresentazione grafica dei dati in grafici e tabelle, distribuzioni di frequenze e distribuzione in classi. Diagramma a torta, a barre, a segmenti o ad aste, istogramma di frequenze e densità di frequenza. Serie temporali (serie storiche). Gli indicatori e le sommatorie. Misura del centro: media, mediana e moda. Robustezza delle misure di sintesi introdotte e confronto tra media, mediana e moda. Quartili e percentili. Media aritmetica ponderata. Misura della variabilità. Range e Range interquartilico. Varianza, scarto quadratico medio e coefficiente di variazione.

3) Associazione: contingenza, correlazione e regressione
Tabelle di contingenza. La correlazione. Lo scatter dei punti e derivazione del coefficiente di correlazione lineare (r). La covarianza. Proprietà e significato della covarianza e di r. Quando r è una misura fuorviante. Correlazione e causalità.

• 1.  (C) Agresti, C. Franklin Statistics - The Art & Science of Learning from Data Pearson, England, 2014
• 2.  (C) A. Agresti, C. Franklin Statistica -L'arte e la scienza d'imparare dai dati, Pearson Italia Pearson, Milano, 2016
• 3.  (C) Ashley, K. D Artificial intelligence and legal analytics: new tools for law practice in the digital age. Cambridge University Press, Cambridge University , 2017

Slide del corso ed esercizi svolti disponibili nella pagina del docente:
http://docenti.unimc.it/luca.romeo/courses/2019/21314

• L'attività didattica prevede lo svolgimento di lezioni in aula con l'interazione
  diretta con gli studenti, con domande che hanno lo scopo
  di coinvolgere i presenti e verificare l'effettiva comprensione degli argomenti trattati
  A supporto delle lezioni saranno proiettate slide ed effettuata esercitazioni mediante Excel e seminari di carattere più tecnico.

• La prova di accertamento è scritta (progetto) ed orale e riguarda tutti gli argomenti sviluppati durante il corso