• Edizioni di altri A.A.:

  • Lingua Insegnamento:
    ITALIANO 
  • Testi di riferimento:
    Borra, S., Di Ciaccio A., Statistica, metodologie per le scienze economiche e sociali, terza edizione, McGraw-Hill, 2014.
     
  • Obiettivi formativi:
    L’insegnamento persegue il generale obiettivo del corso di studio di fornire conoscenze e competenze riguardo alla funzione amministrativa e manageriale delle aziende private operanti in diversi settori. Il corso si propone di fornire agli studenti gli strumenti più idonei per l'analisi di alcuni problemi di natura decisionale e gestionale che in azienda sono inevitabilmente trattati in condizioni di incertezza e che trovano quindi nei metodi statistici un supporto indispensabile e scientificamente rigoroso per la loro soluzione.
    Al termine dell’insegnamento lo studente dovrà possedere conoscenze e competenze inerenti la terminologia statistica, gli aspetti teorici e applicativi della statistica di base sia negli aspetti descrittivi che inferenziali.
    Gli insegnamenti del corso si integrano con gli obiettivi formativi dell'intero corso di studio che sono l’acquisizione di competenze indispensabili per svolgere funzioni operative in ambito aziendale a livello manageriale, gestionale e di consulenza esterna. Le conoscenze acquisite potranno essere applicate in tutte le classi di aziende (commerciale, industriale e servizi).
    A tal fine il corso si propone di trasmettere le seguenti competenze e conoscenze: CONOSCENZE E CAPACITA' DI COMPRENSIONE
    - riconosce e distingue i diversi tipi di dati, univariati e bivariati
    - conosce le distribuzioni di frequenza e i principali indici statistici di tipo descrittivo (di sintesi, di forma e di variabilità);
    - conosce la tabella a doppia entrata e l'analisi bivariata di dipendenza sia per caratteri qualitativi che per caratteri quantitativi
    - conosce i principi che sono alla base del calcolo della probabilità - conosce i principali modelli probabilistici come la variabile casuale binomiale e variabile casuale Normale
    - conosce e comprende la logica per la costruzione di distribuzioni campionarie e le implicazioni per l’inferenza statistica
    - conosce e comprende la filosofia e i principi scientifici della verifica di ipotesi

    A tal fine il corso propone di trasmettere le seguenti competenze e
    conoscenze in termini di obiettivi particolari:

    CONOSCENZE E CAPACITA' DI COMPRENSIONE (applicata)
    - sintetizza attraverso indici, distribuzioni di frequenza, tabelle e grafici un insieme di dati
    - misura tramite un’analisi della dipendenza l’intensità della relazione esistente tra caratteri oggetto di studio
    - applica metodi di stima su dati campionari per fare inferenza sui parametri della popolazione;
    AUTONOMIA DI GIUDIZIO:
    - decide in modo autonomo quali strumenti utilizzare e quali analisi effettuare per descrivere sinteticamente le caratteristiche di un collettivo
    - decide in modo autonomo quali strumenti utilizzare e quali analisi effettuare per poter fare inferenza su parametri della popolazione di interesse sulla base dei dati campionari a disposizione
    - comprende, interpreta e fornisce una valutazione critica di risultati di analisi dei dati sia descrittiva che inferenziale
    - esprime in forma orale considerazioni analitiche e di sintesi sugli aspetti
    fondamentali della disciplina ed effettua collegamenti interdisciplinari.
    ABILITA' COMUNICATIVE:
    - utilizza il linguaggio statistico in modo appropriato e pertinente;
    - comunica in forma scritta e orale i risultati delle analisi statistiche e i ragionamenti logici sottostanti.
    CAPACITÀ DI APPRENDERE
    - effettua ricerche individuali e di gruppo su aspetti specifici della disciplina
    (strumenti utilizzati: dispense, testi di approfondimento, esercitazioni di gruppo)
     
  • Prerequisiti:
    Non sono previste propedeuticità
     
  • Metodi didattici:
    Lezioni frontali ed esercitazioni.
     
  • Modalità di verifica dell'apprendimento:
    Le modalità di verifica dell’apprendimento consiste di due prove: una prova orale, costituita per metà da esercizi e da domande teoriche (domande aperte) su argomenti che coprono l'intero programma del corso (statistica descrittiva, calcolo delle probabilità e inferenza) ; applicazione delle metodologie statistiche tramite il software R. Gli studenti dovranno dimostrare di essere in grado di formalizzare in termini quantitativi un problema, di ricavare gli indici e le statistiche opportune per la sua soluzione nonché di fornire l’interpretazione dei risultati ottenuti.
     
  • Sostenibilità:
     
  • Altre Informazioni:
    Materiale aggiuntivo per la preparazione all'esame (Slides, esercizi, etc.) disponibile sul sito e-learning https://elearning.unich.it/
    Qualora il quadro normativo-sanitario e le disposizioni d'Ateneo lo prevedessero, le attività didattiche e i connessi ricevimenti/gli esami di profitto potranno svolgersi in modalità telematica (totale o parziale). Per ogni ulteriore informazione e aggiornamento si rinvia alla consultazione del portale d'Ateneo.
     

Metodologie di base della statistica descrittiva: concetti di media, variabilità e associazione tra caratteri. Introduzione ai fondamenti del calcolo delle probabilità, al concetto di variabile aleatoria in modo da porre le basi per la trattazione del campionamento e dell'inferenza statistica.

I caratteri, le scale di misura e le rilevazioni.
La distribuzione di un carattere e la sua rappresentazione grafica.
Sintesi della distribuzione di un carattere: le medie analitiche e di posizione.
Sintesi della distribuzione di un carattere: la variabilità e la concentrazione.
Analisi dell'associazione tra due caratteri: distribuzione doppia; tabelle doppie di frequenza; distribuzioni condizionate; indipendenza e dipendenza; dipendenza in media; concordanza, discordanza, coefficiente di correlazione.
Calcolo delle probabilità: concetti primitivi; eventi e algebra degli eventi; postulati; principali teoremi del calcolo delle probabilità. Probabilità condizionata e indipendenza.
Variabili casuali e distribuzioni di probabilità: variabili casuali semplici discrete e continue; variabile casuale di Bernoulli; variabile casuale Binomiale; variabile casuale Normale; teorema del limite centrale.
Campionamento e distribuzioni campionarie. Le proprietà della media campionaria.
Stima puntuale: le basi teoriche; proprietà finite e asintotiche degli stimatori; lo stimatore per la media e la proporzione della popolazione.
Stima per intervallo: le basi teoriche della stima per intervallo; intervallo di confidenza per la media e la proporzione della popolazione.
Test delle ipotesi statistiche: le basi teoriche della verifica delle ipotesi; la verifica delle ipotesi per la media e la proporzione della popolazione.

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