Statistica per l'analisi dei dati (progredito)

A.A. 2025/2026
6
Crediti massimi
42
Ore totali
SSD
SECS-S/01 SECS-S/03
Lingua
Italiano
Learning objectives
Il corso si propone di fornire un insieme esaustivo di conoscenze teoriche e pratiche necessarie per la raccolta sistematica e accurata dei dati di interesse economico aziendale. Il corso presenterà diverse metodologie per la raccolta dei dati, inclusi sondaggi, interviste, esperimenti e l'utilizzo di fonti secondarie. Inoltre, il corso mira a sviluppare competenze nell'applicazione dei metodi statistici più appropriati per l'analisi di questi fenomeni economici, assicurando che gli studenti possano eseguire analisi dettagliate e accurate, interpretare correttamente i risultati ottenuti e utilizzare queste informazioni per prendere decisioni aziendali informate e strategiche.
Expected learning outcomes
Al termine del corso, lo studente avrà acquisito una comprensione approfondita dei concetti fondamentali della statistica, tra cui la media, la mediana, la moda, la varianza e la deviazione standard, oltre alla distinzione tra variabili qualitative e quantitative e tra dati discreti e continui. Sarà in grado di raccogliere, organizzare e analizzare i dati provenienti da contesti professionali, utilizzando tecniche di raccolta dati come sondaggi, esperimenti e fonti secondarie, e rappresentandoli in tabelle e grafici, come istogrammi, diagrammi a barre e diagrammi a dispersione. Inoltre, lo studente svilupperà competenze nell'analisi dei dati di varia natura e nell'esecuzione di inferenze statistiche, comprendendo i concetti di popolazione e campione, le tecniche di campionamento e acquisendo la capacità di costruire e interpretare intervalli di confidenza e test di ipotesi. Attraverso l'apprendimento di tecniche di analisi dei dati, gli studenti saranno in grado di identificare tendenze, fare previsioni e contribuire in modo significativo al processo decisionale all'interno delle organizzazioni.
Corso singolo

Questo insegnamento non può essere seguito come corso singolo. Puoi trovare gli insegnamenti disponibili consultando il catalogo corsi singoli.

Course syllabus and organization

Edizione unica

Responsabile
Periodo
Secondo semestre

Programma
- Introduzione alla probabilità (Definizione di evento, eventi equiprobabili, calcolo base della probabilità, Probabilità condizionata, Formula di Bayes, eventi indipendenti, Variabili casuali)

- Introduzione alla statistica (Definizione di variabili statistiche, Statistica descrittiva, indici di posizione e di dispersione, tabelle di frequenza, rappresentazioni grafiche)

- Inferenza statistica (Teoria della stima, stimatori, Variabili casuali campionarie, Intervalli di confidenza, Test di ipotesi)

- Statistica bivariata (Test ANOVA, Test di indipendenza, Covarianza e correlazione)

- Regressione lineare (Regressione lineare semplice, covariate dummy, inferenza)
Prerequisiti
Il corso non richiede conoscenze a priori di statistica, ma è consigliabile avere una conoscenza di base della matematica.
Metodi didattici
Ogni argomento del programma sarà presentato teoricamente durante le lezioni. Per ogni argomento, lezioni pratiche saranno dedicate alla risoluzione di esercizi. Inoltre, durante il corso, verranno mostrati agli studenti gli output ottenuti su set di dati reali utilizzando i principali pacchetti statistici. Particolare attenzione sarà dedicata alla lettura e interpretazione dei risultati.
Materiale di riferimento
- Ross, S. M. (2014). Introduzione alla statistica. Maggioli Editore.
- Alan Agresti, Statistical Methods for the Social Sciences, Pearson.
- Stock J., Watson M. (2010) Introduction to Econometrics, Pearson (Chapters 1-6)
- Altro materiale (slides, esercizi, simulazioni d'esame) sul sito ARIEL
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
L'esame consiste in una prova scritta, suddivisa i 4 esercizi, della durata di 1,5 ore, in cui lo studente deve risolvere esercizi pratici e commentare output statistici ottenuti da set di dati reali. Non è richiesto che gli studenti sappiano usare pacchetti statistici, che non fa parte del programma, ma devono essere in grado di interpretare gli output che i pacchetti statistici producono per le tecniche univariate e bivariate della parte del programma.
SECS-S/01 - STATISTICA - CFU: 3
SECS-S/03 - STATISTICA ECONOMICA - CFU: 3
Lezioni: 42 ore
Docente: Masci Chiara
Professor(s)