ECONOMIA E IMPRESAEconomia AziendaleAnno accademico 2023/2024

1000064 - STATISTICA M - Z

Docente: ANTONIO PUNZO

Risultati di apprendimento attesi

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.

Modalità di svolgimento dell'insegnamento

Lezioni frontali in aula.

Qualora l'insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza potranno essere introdotte le necessarie variazioni rispetto a quanto dichiarato in precedenza, al fine di rispettare il programma previsto e riportato nel syllabus.

Prerequisiti richiesti

Pur non essendo previsto alcun pre-requisito formale, la conoscenza degli elementi di base della disciplina di Matematica Generale è ritenuta essenziale.

Frequenza lezioni

Di norma obbligatoria

Contenuti del corso

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. 

Testi di riferimento

1. M. Zenga - Lezioni di Statistica Descrittiva, Giappichelli, Torino, 2007

2. P. Newbold, W. L. Carlson, B. Thorne - Statistica 2/Ed., Pearson, 2010

Programmazione del corso

 ArgomentiRiferimenti testi
1Lezioni 1-2: Aspetti introduttivi. Popolazioni e unità statistiche, caratteri e modalità. Classificazione dei caratteri statistici. Rilevazioni statistiche totali e campionarie. Rapporti statistici. Numeri indici. Distribuzioni di frequenze relative e assolute.Testo 1, Cap. 1-4
2Lezioni 3-7: Sintesi numeriche delle distribuzioni: aspetti introduttivi Media aritmetica, media geometrica, media armonica. Indici di posizione: mediana, quartili, decili, percentili. Valori modali. Indici di variabilità assoluta. Varianza e scarto quadratico medio.Testo 1, Cap.5
3Lezioni 8-10: Distribuzioni doppie, tabelle a doppia entrata. Distribuzioni marginali, condizionate. Sintesi numeriche delle distribuzioni doppie. Analisi della dipendenza di distribuzioni doppie. Indipendenza stocastica e connessione. Indice chi-quadrato di dipendenza distributiva.Testo 1, Cap. 6-7
4Lezioni 11-13: Probabilità. Eventi; operazioni sugli eventi. Risultati elementari del calcolo delle probabilità. Teorema delle probabilità totali e applicazioni. Concezioni della probabilità. Combinazioni. Calcolo di probabilità per eventi equiprobabili.Testo 2, Cap. 1
5Lezioni 14-15: Variabili aleatorie discrete e continue. Funzioni di densità. Funzione di ripartizione. Speranza matematica, varianza di v.a..Testo 2, Cap. 2
6Lezioni 16-20: Modelli probabilistici. Distribuzione uniforme. Distribuzione di Bernoulli. Distribuzione binomiale. Distribuzione ipergeometrica. Distribuzione di Poisson. Distribuzione normale standard.Testo 2, Cap. 2
7Lezioni 21-22: Introduzione alle distribuzioni campionarie. Media e varianza campionaria. Campionamento da distribuzioni normali. Distribuzione della media campionaria. Distribuzione della proporzione campionaria. Distribuzione t-StudentTesto 2, Cap. 2
8Lezioni 23-27: Introduzione all’inferenza statistica. Stimatori puntuali. Proprietà degli stimatori puntuali. Intervalli di confidenza: aspetti generali. Intervalli di confidenza per la media (popolazioni normali con varianza nota). Intervalli di confidenza per proporzioni.Testo 2, Cap. 8-10
9Lezioni 28-30: Regressione lineare semplice. Metodo di stima dei minimi quadrati. Misure di bontà dell’adattamento. Analisi dei residuiTesto 1, Cap. 6; Testo 3, Cap. 6

Verifica dell'apprendimento

Modalità di verifica dell'apprendimento

L’esame consiste di una prova scritta e di una prova orale. La prova scritta è obbligatoria e consta di tre esercizi numerici. La prova orale è obbligatoria solo dopo due prenotazioni all’esame. La prova scritta si intende superata se lo studente ottiene una votazione complessiva non inferiore a 18/30.

La verifica dell’apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le condizioni lo dovessero richiedere. In tal caso, l'esame consisterà in un'unica prova orale.

Esempi di domande e/o esercizi frequenti

Di seguito un elenco di possibili domande orali a scopo esemplificativo.

  1. Media aritmetica e sue proprietà;
  2. Quantili;
  3. Concentrazione: definizione e misurazione;
  4. Dipendenza in distribuzione: definizione e misurazione;
  5. Regressione lineare;
  6. Probabilità condizionata;
  7. Teorema centrale del limite;
  8. Stimatori puntuali e loro proprietà;
  9. Stima intervallare;
  10. Test d'ipotesi.

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