STATISTICA AZIENDALE

Obiettivi formativi

Obiettivi formativi Capacità di analizzare, modellare e interpretare criticamente informazioni statistiche aziendali. Conoscenza e capacità di comprensione. Conoscenza delle tecniche statistiche per l’analisi e l’interpretazione dei dati in azienda. Conoscenza delle principali fonti informativi di dati utili per studi aziendali. Utilizzo dei principali modelli statistici per lo studio dei dati aziendali. Capacità di analisi su dati reali con l’ausilio di software statistici. Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Alla fine del corso gli studenti sono in grado di formalizzare, studiare e analizzare problemi reali. Autonomia di giudizio. Sviluppo di senso critico sia in termini di qualità dei dati che di implicazioni di tipo economico. Abilità comunicativa. Gli studenti acquisiscono un linguaggio tecnico-scientifico imparato attraverso lo sviluppo e la stima di modelli. Capacità di apprendimento. Metodo critico di analisi che potranno utilizzare per i successivi studi.

Canale 1
MARIA GRAZIA PITTAU Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
Un corso di Statistica Applicata a problemi di analisi di dati aziendali. Dopo un primo inquadramento storico, la prima parte de corso consiste in una rassegna critica delle fonti di dati attualmente disponibili per lo studio dei fenomeni aziendali. Quindi il corso copre aspetti empirici, essenzialmente legati all'interpretazione, dei modelli di regressione lineare e regressione logistica. Particolare attenzione viene data agli aspetti pratici dei dati di tipo aziendali e ai relativi aspetti computazionali. La seconda parte del corso i modelli lineari generalizzati con particolare attenzione ai modelli di regressione per variabili categoriche; e si concentra sulla stima, sull'interpretazione e sulla valutazione dei modelli lineari gerarchici. La stima e la valutazione dei modelli verrà fatta interamente utilizzando il software open source R.
Prerequisiti
Probabilità e Inferenza Statistica
Testi di riferimento
A.Gelman e J. Hill, Data Analysis Using Regression and Mltilevel/Hierarchical Models, Cambridge University Press, 2006, cap. 1-6, 11-12 Dispense a cura del docente
Modalità insegnamento
Spiegazioni in aula ed esercitazioni
Frequenza
Si consiglia di seguire soprattutto per le analisi sui dati reali
Modalità di esame
Valutazione dell'attività svolta e dell'esame
Bibliografia
Gareth James Daniela Witten Trevor Hastie Robert Tibshirani An Introduction to Statistical Learning with Applications in R Springer Cameron, A. C., Trivedi P. K., (2009). Microeconomics, Cambridge Univeristy Press, 2009, cap. 1--3. Questo testo può essere usato per la parte che riguarda il punto 1 del programma. Agresti A. (2015). Foundations of Linear and Generalized Linear Models, John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey
Modalità di erogazione
Spiegazioni in aula ed esercitazioni
  • Codice insegnamento1018208
  • Anno accademico2025/2026
  • CorsoStatistica gestionale
  • CurriculumCurriculum unico
  • Anno3º anno
  • Semestre1º semestre
  • SSDSECS-S/03
  • CFU9