1.Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding): Il corso mira a fornire gli strumenti fondamentali della Statistica, con particolare attenzione ai metodi della Statistica descrittiva e inferenziale, per l’analisi di dati osservati, nel campo dei fenomeni socio-economici ed aziendali. 2.Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding): Sulla base delle conoscenze acquisite, lo studente sarà in grado di utilizzare i principali metodi quantitativi al fine di analizzare e investigare aspetti essenziali di fenomeni socio economici. 3.Autonomia di giudizio (making judgements): lo studente sarà in grado di raccogliere, elaborare ed interpretare dati di natura quantitativa e qualitativa, anche in un’ottica politico-decisionale. Lo studente potrà poi organizzare sistematicamente tali valutazioni in una riflessione articolata su specifiche realtà economico-aziendale. 4.Abilità comunicative (communication skills): Lo studente sarà in grado di trasferire ad altri, con padronanza di linguaggio tecnico, informazioni e valutazioni relative a distribuzioni di dati inerenti realtà socio-economiche. 5.Capacità di apprendimento (learning skills): alla fine del corso di lezioni lo studente avrà acquisito le conoscenze necessarie per poter proseguire i suoi studi economici. L’apprendimento è ottenuto con un processo graduale in stretta relazione con le tematiche disciplinari e con gli obiettivi formativi peculiari del Corso di Laurea in Economia Aziendale.
|
Lezioni frontali e seminari con docenti invitati.
Conoscenza degli elementi di base di Matematica Generale
Di norma obbligatoria
Descrizione del programma:
Statistica Descrittiva.
Calcolo delle Probabilità. Eventi. Probabilità in senso oggettivo e soggettivo. Principali regole del calcolo delle probabilità. Eventi condizionati. Probabilità condizionate. Variabili aleatorie discrete e continue. Distribuzioni di probabilità: uniforme, binomiale, ipergeometrica, Poisson e Normale.
Inferenza statistica. Distribuzioni campionarie. Distribuzione t-Student.
M. Zenga - Lezioni di Statistica Descrittiva, Giappichelli, Torino, 2007
oppure
P. Newbold, W. L. Carlson, B. Thorne - Statistica 2/Ed., Pearson, 2010
Piattaforma Web MyMathlab
Argomenti | Riferimenti testi | |
1 | PercheĀ“ studiare la statistica? | Capitolo 1 |
2 | Descrizione grafica dei dati | Capitolo 2 |
3 | Descrizione numerica dei dati | Capitolo 3 |
4 | Probabilita | Capitolo 4 |
5 | Distribuzioni di probabilita` e variabili aleatorie discrete | Capitolo 5 |
6 | Distribuzioni di probabilita` e variabili aleatorie continue | Capitolo 6 |
7 | Campionamento e distribuzioni campionarie | Capitolo 7 |
8 | Problemi di stima su una singola popolazione | Capitolo 8 |
9 | Intervalli di confidenza per la varianza di una popolazione distribuita normalmente | Capitolo 9.4 |
10 | Verifica di ipotesi su una singola popolazione | Capitolo 10 |
11 | Regressione lineare semplice | Capitolo 12 |
12 | Test sulla bonta` di adattamento e tabelle di contingenza | Capitolo 13 |
L’esame consiste di una prova scritta e di una prova orale opzionale.
La prova orale è obbligatoria dopo due prenotazioni all’esame o nel caso di documentazione non adeguata dello svolgimento dei quesiti.
1. Argomenti di statistica descrittiva
2. Argomenti di probabilità
3. Argomenti di inferenza statistica e regressione