Il corso si articola nei seguenti punti:
 Raccolta, organizzazione e descrizione dei dati tramite distribuzioni di frequenza, rappresentazioni grafiche ed indici sintetici di posizione e di variabilità.
 Studio delle relazioni fra due caratteri tramite tabelle a doppia entrata, diagrammi di dispersione, indicatori di dipendenza (quali la covarianza, il coefficiente di correlazione lineare) e interpolazione lineare.
Cenni di Inferenza statistica, popolazione statistica, campionamento, variabilità campionaria e principali variabili casuali.

Statistica Descrittiva
Le fonti ufficiali.
Metodi di rilevazione, classificazione e rappresentazione dei dati osservati.
Distribuzioni di frequenza. Valori Medi.
Indici di variabilità.
Indici di forma.
Scelta del tipo di funzione rappresentativa dei dati osservati. Determinazione e stima dei parametri. Valutazione del grado di accostamento e di conformità della funzione interpolante.
.Analisi della dipendenza e della interdipendenza. Scomposizione della devianza. Coefficiente di correlazione lineare di Bravais Pearson. Indice di determinazione.
Complementi di Probabilità ed Inferenza
Concetti preliminari sulle variabili casuali, spazio degli eventi e probabilità.
Legge empirica del caso. Postulati del calcolo delle probabilità.
Teorema di Bayes.Principali variabili casuali discrete,calcolo dei primi due momenti e loro distribuzioni di probabilità. Universi campionari, parametri e statistiche campionarie. Elementi della stima parametrica sia puntuale che per intervallo,prova di ipotesi parametrica, errori di prima e seconda specie, potenza del test. Elementi di statistica induttiva,casi di studio di inferenza su valori medi e su percentuali osservati su campioni e confronto tra due statistiche campionarie.