Corso di studio in Economia Aziendale

L' insegnamento si propone di fornire le basi concettuali e operative del ragionamento statistico. In particolare, esso prevede un’introduzione all'’analisi statistica dei dati, l’esposizione delle nozioni elementari del calcolo delle probabilità  evidenziando l’utilità  delle tecniche statistiche per l'analisi empirica.

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding) 
Conoscenza della terminologia scientifica e capacità di comprensione degli aspetti teorici ed applicativi contenuti nel programma

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding)
Capacità di applicare conoscenza e comprensione nell'interpretazione critica di risultati di analisi statistiche e nell'elaborazione di dati aziendali

Autonomia di giudizio (making judgements)
Possibilità di sviluppare considerazioni logiche indispensabili per lavorare autonomamente nella ricerca e selezione dei dati, nella loro analisi statistica e nell'utilizzo di fonti statistiche ufficiali.

Abilità comunicative (communication skills)
Abilità comunicative per divulgare in forma scritta e orale i risultati delle analisi condotte utilizzando adeguate forme comunicative a seconda degli interlocutori

Capacità di apprendere (learning skills)
Essere in grado di applicare i metodi e gli strumenti acquisiti per aggiornare ed approfondire i contenuti studiati, anche in contesti professionali, e per intraprendere studi successivi

 

Lezioni frontali.

L'esame è in forma scritta, composto da alcune domande di teoria e esercizi pratici. E' consigliato l'utilizzo di una calcolatrice tascabile.

1. I dati statistici e la loro organizzazione formale

Reperibilità

• Indagine diretta e indiretta. Fasi dell’indagine diretta

• Alcune fonti di dati di interesse aziendale

Organizzazione delle informazioni e rappresentazioni grafiche

• Serie e distribuzioni

• Distribuzioni in frequenza assoluta e relativa

• Distribuzioni secondo diversi tipi di carattere

• Rappresentazioni grafiche delle distribuzioni

• Mutabile e variabile statistica

• Distribuzione cumulativa della variabile statistica e sua rappresentazione grafica

2. Indici sintetici di posizione e variabilità

Concetto e indici di posizione per una mutabile statistica

• Moda

• Mediana e quantili per caratteri ordinati

Concetto e indici di posizione per una variabile statistica

• Moda

• Mediana e quantili

• Media

Concetto e indici di variabilità per una variabile statistica

1. Variabilità assoluta e sue misure

• Ampiezza del campo di escursione

• Differenza interquartile

• Varianza e scarto quadratico medio

2. Variabilità relativa e sue misure

• Coefficiente di variazione

Significato di variabile statistica standardizzata (e cenni alla trasformazione lineare di una variabile statistica). Esempi aziendali di utilizzo.

Cenni ad altri indici di forma

Esempi aziendali di raffronto tra diverse variabili statistiche con l’ausilio di indici di posizione e variabilità. Uso del box-plot.

3. Distribuzioni dei dati secondo due caratteri

Relazioni tra due variabili statistiche

• Presentazione dei dati individuali

• La tabella a doppia entrata; distribuzione congiunta, marginale, condizionata

Connessione e correlazione tra due caratteri

1. Connessione nel caso di caratteri entrambi qualitativi

• Situazione di riferimento di uguaglianza tra distribuzioni condizionate

• Coefficienti di connessione derivati dal chi quadrato

• Cenni all’analisi delle contingenze

• Esempi aziendali di utilizzo

2. Correlazione nel caso di caratteri entrambi quantitativi

• Rappresentazioni grafiche

• Covarianza

• Coefficiente di correlazione lineare

• Esempi aziendali di utilizzo

4. Introduzione al calcolo delle probabilità

• Cenni storici alle diverse concezioni di probabilità

• Esperimenti casuali, eventi e loro probabilità

• Richiami ad operazioni su insiemi. Probabilità dell’intersezione e dell’unione tra due eventi

• Probabilità dell’unione nel caso di eventi incompatibili

• Probabilità condizionata

• Indipendenza tra eventi

• Teorema di Bayes

• Teorema delle probabilità totali

5. Presentazione di alcuni modelli di distribuzione 

• Concetto di variabile casuale discreta e calcolo della sua media e varianza

• Cenno al significato di variabile casuale continua e della sua media e varianza

• Concetto, proprietà e calcolo della funzione di ripartizione nel caso discreto. Cenni al caso continuo

• Cenni alla distribuzione congiunta tra due variabili casuali discrete

• Alcuni modelli discreti (bernoulliana, binomiale) ed esempi di utilizzo

• Alcuni modelli continui (uniforme, normale) ed esempi di utilizzo

A.C. Monti, Introduzione alla Statistica, Seconda Edizione, Edizioni Scientifiche Italiane, Napoli, 2008.