Tipo Insegnamento:
Obbligatoria
Durata (ore):
40
CFU:
6
SSD:
STATISTICA
Sede:
BRESCIA
Url:
ECONOMIA E AZIENDA DIGITALE/comune Anno: 2
Anno:
2024
Dati Generali
Periodo di attività
Primo Quadrimestre (01/10/2024 - 22/01/2025)
Syllabus
Obiettivi Formativi
Gli obiettivi formativi dell’insegnamento di Inferenza Statistica sono coerenti con quelli previsti dai regolamenti didattici dei corsi di laurea nei quali è inserito. Il corso si propone di introdurre lo studente alla teoria e alle applicazioni delle principali tecniche di inferenza statistica necessarie per riferire all'intera popolazione le informazioni raccolte su dati di natura campionaria.
In termini generali, agli studenti viene offerta la possibilità di comprendere e applicare i fondamenti della metodologia inferenziale statistica tipica per queste classi di laurea e utile come strumento di analisi quantitativa da utilizzare a fini decisionali in ambito economico, aziendale e finanziario. Nello specifico, l’insegnamento mira a fornire gli strumenti fondamentali della Statistica inferenziale, con particolare attenzione alle verifiche di ipotesi, proponendosi così di favorire la capacità dello studente a estendere informazioni di natura campionaria all’intera popolazione, in particolare per fenomeni economici, aziendali e finanziari.
In particolare, saranno fornite le seguenti competenze:
1) Conoscenza e capacità di comprensione: per mezzo di un processo di apprendimento graduale, che collega i contenuti dell’insegnamento di Inferenza Statistica agli obiettivi formativi dei corsi di laurea nei quali esso è inserito, gli studenti acquisiranno le conoscenze metodologiche e applicate riferite ai concetti fondamentali dell’inferenza statistica (la stima di parametri, la stima intervallare, le verifiche di ipotesi, il modello di regressione lineare in presenza di dati campionari, con una o più variabili esplicative).
2) Conoscenza e capacità di comprensione applicate: sulla base delle conoscenze acquisite, gli studenti saranno in grado di impiegare alcuni dei principali metodi statistici inferenziali al fine di analizzare fenomeni reali in ambito socio-economico e aziendale e prendere decisioni in maniera consapevole. Inoltre saranno in grado di utilizzare il foglio di calcolo di Excel con sufficiente autonomia.
3) Autonomia di giudizio: gli studenti che completano con successo questo corso saranno in grado di analizzare dati campionari e sulla base di essi poter prendere decisioni in condizioni di incertezza, per esempio su specifiche realtà economico-aziendale.
4) Abilità comunicative: gli studenti che completano con successo questo corso sono in grado di trasmettere, a esperti e non, informazioni e valutazioni tratte da dati campionari osservati su realtà socio-economiche, aziendali e finanziarie e utilizzati per valutare tali realtà nel loro complesso.
5) Capacità di apprendere: il programma del corso è orientato a fornire concetti fondamentali della statistica inferenziale indispensabili per affrontare gli studi successivi, in particolare gli insegnamenti di econometria e i corsi più avanzati di statistica.
In termini generali, agli studenti viene offerta la possibilità di comprendere e applicare i fondamenti della metodologia inferenziale statistica tipica per queste classi di laurea e utile come strumento di analisi quantitativa da utilizzare a fini decisionali in ambito economico, aziendale e finanziario. Nello specifico, l’insegnamento mira a fornire gli strumenti fondamentali della Statistica inferenziale, con particolare attenzione alle verifiche di ipotesi, proponendosi così di favorire la capacità dello studente a estendere informazioni di natura campionaria all’intera popolazione, in particolare per fenomeni economici, aziendali e finanziari.
In particolare, saranno fornite le seguenti competenze:
1) Conoscenza e capacità di comprensione: per mezzo di un processo di apprendimento graduale, che collega i contenuti dell’insegnamento di Inferenza Statistica agli obiettivi formativi dei corsi di laurea nei quali esso è inserito, gli studenti acquisiranno le conoscenze metodologiche e applicate riferite ai concetti fondamentali dell’inferenza statistica (la stima di parametri, la stima intervallare, le verifiche di ipotesi, il modello di regressione lineare in presenza di dati campionari, con una o più variabili esplicative).
2) Conoscenza e capacità di comprensione applicate: sulla base delle conoscenze acquisite, gli studenti saranno in grado di impiegare alcuni dei principali metodi statistici inferenziali al fine di analizzare fenomeni reali in ambito socio-economico e aziendale e prendere decisioni in maniera consapevole. Inoltre saranno in grado di utilizzare il foglio di calcolo di Excel con sufficiente autonomia.
3) Autonomia di giudizio: gli studenti che completano con successo questo corso saranno in grado di analizzare dati campionari e sulla base di essi poter prendere decisioni in condizioni di incertezza, per esempio su specifiche realtà economico-aziendale.
4) Abilità comunicative: gli studenti che completano con successo questo corso sono in grado di trasmettere, a esperti e non, informazioni e valutazioni tratte da dati campionari osservati su realtà socio-economiche, aziendali e finanziarie e utilizzati per valutare tali realtà nel loro complesso.
5) Capacità di apprendere: il programma del corso è orientato a fornire concetti fondamentali della statistica inferenziale indispensabili per affrontare gli studi successivi, in particolare gli insegnamenti di econometria e i corsi più avanzati di statistica.
Prerequisiti
Si danno per acquisiti i contenuti dei corsi di base di Matematica Generale e di Statistica.
Metodi didattici
Il corso prevede lezioni teoriche ed esemplificazioni in ambito economico, aziendale e socio-demografico ed è affiancato da un corso di esercitazioni, di cui una parte in Laboratorio Informatico o mediante utilizzo di PC.
Verifica Apprendimento
L’esame di Inferenza Statistica prevede una prova scritta e una prova orale che si svolgeranno nello stesso periodo di appello e che verteranno su tutti gli argomenti del corso. La prova scritta è composta da alcuni esercizi e alcune domande a risposta chiusa. Per essere ammessi alla prova orale è necessario conseguire nella prova scritta un punteggio almeno pari a 18/30.
Per i corsi per cui è possibile la prova in itinere, la prova scritta può essere svolta in due parti: prova intermedia (al termine del primo bimestre) e prova finale (al termine del secondo bimestre di insegnamento). Per essere ammessi alla prova orale è necessario conseguire un punteggio medio tra le due prove pari o superiore a 18 e un punteggio minimo di 15 in entrambe le prove.
Durante il corso si potranno svolgere delle verifiche on line, principalmente basate su test di auto apprendimento e di verifica. Le attività di ciascun studente saranno monitorate. La valutazione di tale attività on line andrà a integrare il voto della prova scritta.
La prova orale verterà su tutto il programma svolto durante il corso sia attraverso domande teoriche sia attraverso brevi esercizi da svolgere.
Per i corsi per cui è possibile la prova in itinere, la prova scritta può essere svolta in due parti: prova intermedia (al termine del primo bimestre) e prova finale (al termine del secondo bimestre di insegnamento). Per essere ammessi alla prova orale è necessario conseguire un punteggio medio tra le due prove pari o superiore a 18 e un punteggio minimo di 15 in entrambe le prove.
Durante il corso si potranno svolgere delle verifiche on line, principalmente basate su test di auto apprendimento e di verifica. Le attività di ciascun studente saranno monitorate. La valutazione di tale attività on line andrà a integrare il voto della prova scritta.
La prova orale verterà su tutto il programma svolto durante il corso sia attraverso domande teoriche sia attraverso brevi esercizi da svolgere.
Testi
- Cicchitelli G., D’Urso P., Minozzo M. (2022 Quarta edizione), Statistica: principi e metodi, Pearson Italia, Milano ISBN: 9788891915382 (Capitoli 12 e ss.)
- Cicchitelli G., D’Urso P., Minozzo M. (2021), Statistics: Principles and Methods, Pearson Italia, Milano ISBN: 9788891911032 (Chapters 12 e ss.)
- Borra S., Di Ciaccio A. (2021), Statistica: metodologie per le scienze economiche e sociali, McGraw-Hill Education, Milano, ISBN: 978-88-386-9632-9, (Capitoli 8 e ss.)
- Freed N., Jones S., Bergquist T., Bonnini S. (2023), Statistica per le scienze economiche e aziendali, Isedi, Milano, ISBN: 978-88-8088-412-9, (Capitoli 4 e ss.)
- Materiale didattico a cura del docente disponibile nell'area di e-learning
- A.C. Monti (2024), Statistica Esercizi svolti, Pearson Italia, Milano, ISBN 9788891027408
- Cicchitelli G., D’Urso P., Minozzo M. (2021), Statistics: Principles and Methods, Pearson Italia, Milano ISBN: 9788891911032 (Chapters 12 e ss.)
- Borra S., Di Ciaccio A. (2021), Statistica: metodologie per le scienze economiche e sociali, McGraw-Hill Education, Milano, ISBN: 978-88-386-9632-9, (Capitoli 8 e ss.)
- Freed N., Jones S., Bergquist T., Bonnini S. (2023), Statistica per le scienze economiche e aziendali, Isedi, Milano, ISBN: 978-88-8088-412-9, (Capitoli 4 e ss.)
- Materiale didattico a cura del docente disponibile nell'area di e-learning
- A.C. Monti (2024), Statistica Esercizi svolti, Pearson Italia, Milano, ISBN 9788891027408
Contenuti
Il corso si articolerà in tre parti, tra loro concatenate.
PARTE PRIMA: La stima
Popolazione e campione casuale; spazio parametrico; concetti di "statistica", "stimatore" e "stima"
Stimatori e loro proprietà
Metodi per la costruzione di stimatori
Cenni sulle variabili casuali Chi-Quadrato, t di Student, F di Fisher-Snedecor
Distribuzioni campionarie di taluni stimatori
Stima puntuale e stima intervallare
PARTE SECONDA: Le verifiche d’ipotesi
Ipotesi statistica
Verifiche d'ipotesi
Test non parametrici
PARTE TERZA: Il modello di regressione lineare
Specificazione del modello
Ipotesi sul modello e loro verifica
Stima OLS dei parametri del modello
Verifiche d’ipotesi sul modello
Il modello di regressione lineare multiplo
PARTE PRIMA: La stima
Popolazione e campione casuale; spazio parametrico; concetti di "statistica", "stimatore" e "stima"
Stimatori e loro proprietà
Metodi per la costruzione di stimatori
Cenni sulle variabili casuali Chi-Quadrato, t di Student, F di Fisher-Snedecor
Distribuzioni campionarie di taluni stimatori
Stima puntuale e stima intervallare
PARTE SECONDA: Le verifiche d’ipotesi
Ipotesi statistica
Verifiche d'ipotesi
Test non parametrici
PARTE TERZA: Il modello di regressione lineare
Specificazione del modello
Ipotesi sul modello e loro verifica
Stima OLS dei parametri del modello
Verifiche d’ipotesi sul modello
Il modello di regressione lineare multiplo
Lingua Insegnamento
Italiano
Altre informazioni
Si consiglia la visita frequente al sito del corso consultabile sulla sezione Comunità Didattiche di Esse3.
Corsi
Corsi
ECONOMIA E AZIENDA DIGITALE
Laurea
3 anni
No Results Found