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  • Lingua Insegnamento:
    Le lezioni saranno svolte in italiano. 
  • Testi di riferimento:
    - Cicchitelli G., D’Urso P., Minozzo M. Statistica: principi e metodi. Pearson, Milano.
    (per i seguenti argomenti: probabilità, inferenza statistica).

    Materiale integrativo a cura del docente sarà disponibile sulla pagina e-learning dedicata all’insegnamento.
     
  • Obiettivi formativi:
    L’obiettivo del corso è fornire le conoscenze necessarie per l’applicazione dei metodi statistici adeguati ad affrontare problemi decisionali che interessano i fenomeni complessi di tutta l’attività aziendale. A questo fine, oltre alle principali caratteristiche teorico metodologiche vengono presentati anche gli aspetti concettuali e logici dei metodi utilizzati che ne giustificano l’applicazione ai casi concreti.
    RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI
    Conoscenza e capacità di comprensione:
    Lo studente dovrà dimostrare di conoscere sia le tecniche per la raccolta e l’organizzazione dei dati aziendali sia i metodi statistici da applicare per analizzare i fenomeni economico-aziendali, in base ai dati disponibili ed alle esigenze conoscitive.
    Capacità di applicare conoscenza e comprensione:
    Lo studente dovrà dimostrare di saper applicare le principali tecniche statistiche, anche attraverso l’uso dei software, per l’analisi dei fenomeni di interesse, con particolare attenzione alle dinamiche aziendali ed economiche.
    Autonomia di giudizio:
    Lo studente dovrà dimostrare di aver sviluppato una capacità critica per la scelta, tra le diverse tecniche statistiche trattate, di quella più adatta al contesto proposto e alle tipologie di dati disponibili.
    Abilità comunicative:
    Lo studente dovrà dimostrare di comprendere gli argomenti e la metodologia proposta e di essere in grado di illustrarne i contenuti in modo chiaro e appropriato e di saperli applicare in contesti aziendali ed economici.
    Capacità di apprendimento:
    Lo studente sarà in grado di effettuare ricerche individuali e di gruppo su aspetti specifici della disciplina, anche in contesti professionali, e di confrontare le proprie competenze con gli approcci più recenti.
     
  • Prerequisiti:
    Conoscenze di matematica generale e statistica descrittiva.
     
  • Metodi didattici:
    L'insegnamento prevede 72 ore di lezione suddivise in 3 lezioni settimanali che saranno svolte facendo ricorso ai seguenti metodi didattici: lezioni frontali, esercitazioni, casi di studio.
    La frequenza è consigliata.
     
  • Modalità di verifica dell'apprendimento:
    La valutazione del livello di apprendimento degli studenti sarà effettuata con il ricorso ad una prova scritta. Sono anche previste attività di valutazione formativa in itinere.
    La prova scritta è articolata in due parti: i) domande a risposta chiusa e aperta sugli argomenti del programma; ii) esercizi relativi all’applicazione a casi concreti dei metodi statistici illustrati durante il corso.
    La valutazione della prova è espressa in trentesimi.
     
  • Sostenibilità:
    Il corso tratta anche tematiche riconducibili alla sostenibilità.
    In particolare, l'insegnamento contribuisce al perseguimento dei seguenti Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU:
    Obiettivo 4 - Fornire un’educazione di qualità, equa ed inclusiva, e opportunità di apprendimento per tutti.
    Obiettivo 5 - Raggiungere l’uguaglianza di genere ed emancipare tutte le donne e le ragazze.
     
  • Altre Informazioni:

    Tutte le informazioni inerenti il corso e gli altri materiali didattici saranno disponibili su fad.unich.it, sulla pagina dedicata all’insegnamento.
     

Variabili casuali discrete e continue
Introduzione all'inferenza statistica:
modelli statistici parametrici, campioni casuali, statistiche, distribuzioni campionarie, funzione di verosimiglianza. Stima puntuale e stima per intervallo.
Verifica delle iporesi
Modello di regressione semplice

Variabili casuali v.c. continue, v.c. discrete, funzioni di ripartizione, valore atteso e varianza di una v.c., momenti, valore atteso condizionato e momenti condizionati, principali v.c. discrete (binomiale,, ipergeometrica, Poisson), principali v.c. continue (uniforme, normale, esponenziale, chi quadro, T di Student), Introduzione all'inferenza statistica: modelli statistici parametrici, campioni casuali, statistiche, distribuzioni campionarie, funzione di verosimiglianza. Stima puntuale: stimatori corretti, stimatori consistenti, stimatori efficienti. Stima mediante intervalli:. Verifica di ipotesi statistiche: ipotesi parametriche semplici e composte, Il modello di regressione lineare semplice ed i suoi impieghi. Intervalli di confidenza per i parametri stimati e verifica di ipotesi. Intervalli di previsione.

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