# Statistica Applicata Bocconi

> Mini-skill di statistica inferenziale avanzata basata su formulari Bocconi. Copre statistiche descrittive (moda, media, varianza, percentili), probabilità e distribuzioni (Bernoulli, binomiale, Poisson, normale, t-Student, chi-quadro), stimatori e intervalli di confidenza, test di ipotesi parametrici (z, t, proporzioni, differenze medie), ANOVA, regressione OLS con diagnostica (multicollinearità, eteroschedasticità, autocorrelazione), test non parametrici (Wilcoxon, Mann-Whitney). Orientata all'inferenza formale e verifica di significatività per ricerca e decisioni data-driven.

- Skill: `gigik2a/statistica-applicata-bocconi` (Agent Skill, multi-file: 3 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add gigik2a/statistica-applicata-bocconi`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/gigik2a/statistica-applicata-bocconi/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: gigik2a (https://skillmd.com/u/gigik2a)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/gigik2a/statistica-applicata-bocconi

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# Statistica Applicata Bocconi

Skill autonoma di **inferenza statistica formale** costruita dai formulari e dispense Bocconi di Statistica (BEMACS, CLEAM).

## Contenuti

- **REF-inferenza.md**: Descrittiva avanzata, probabilità, distribuzioni, stimatori, IC, test base
- **REF-regressione-ANOVA.md**: Regressione lineare semplice/multipla, ANOVA, diagnostica, test non parametrici

## Uso

Consulta i file di reference per:
- Formule canoniche e stima
- Test di ipotesi parametrici e non parametrici
- Diagnostica modelli e assunzioni
- Intervalli di confidenza
- Esempi di codice R/Python da formulari ufficiali

## Contesto di arricchimento

- `marketing-analytics`: regressione segmentazione baseline
- `machine-learning`: statistica inferenziale formale per feature engineering
- Analisi di ricerca, decisioni data-driven, verifica significatività