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STATISTICA PER L'AZIENDA - A (lettere A-D)

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STATISTICS

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Anno accademico 2019/2020

Codice dell'attività didattica
MAN0048
Docenti
Luigi Bollani (Titolare del corso)
Andrea Martra (Titolare del corso)
Corso di studi
ECONOMIA AZIENDALE - percorso: Amministrazione Finanza e Controllo
ECONOMIA AZIENDALE - percorso: Banca Borsa e Assicurazione
ECONOMIA AZIENDALE - percorso: Gestione strategica d'impresa
ECONOMIA AZIENDALE - percorso: Marketing
ECONOMIA AZIENDALE - percorso: Professioni Contabili
Anno
1° anno
Periodo didattico
Secondo semestre
Tipologia
Di base
Crediti/Valenza
6
SSD dell'attività didattica
SECS-S/01 - statistica
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Facoltativa
Tipologia d'esame
Scritto ed orale
Prerequisiti
Conoscenze di base di matematica (corrispondenti al programma di Matematica per l'azienda)
The knowledge of the topics covered in the first year course of Mathematics for Business is required.
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

L’insegnamento si propone essenzialmente due obiettivi: da una parte fornire allo studente gli strumenti statistici ritenuti indispensabili nella preparazione di un laureato in materie economico-aziendali e utili ai fini dello svolgimento del lavoro finale e della tesi di laurea. Dall’altra parte, il corso mira a favorire nello studente la formazione di una capacità di modellizzazione della realtà, necessaria per l’analisi quantitativa di fenomeni economici e sociali e la conseguente predisposizione di strumenti idonei per l’assunzione di decisioni in condizioni di incertezza. La presentazione degli argomenti è motivata da situazioni e fenomeni reali, in modo da porre in evidenza l’applicabilità dei concetti e delle metodologie introdotte.

The course aim is twofold: on the one hand to provide students with the statistical tools deemed indispensable in the toolbox of a graduate in economic and business subjects. On the other hand, the course aims at providing students with the skills needed for modeling the world around us, skills that are necessary for the quantitative analysis of economic and social phenomena and for the development of suitable instruments for taking decisions under uncertainty. To highlight the applicability of the concepts and methodologies introduced, the presentation of the different topics is motivated by real situations and phenomena.

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Risultati dell'apprendimento attesi

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE

Al termine dell’insegnamento, lo studente sarà in grado di:

  • Comprendere la diversa natura dei dati.
  • Distinguere le tecniche di analisi descrittiva da quelle inferenziali ed essere in grado di identificare quella più appropriata per il problema oggetto di studio.
  • Riconoscere e interpretare correttamente i risultati di semplici statistiche applicate a contesti economico-aziendali.

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE APPLICATE

Al termine dell’insegnamento, lo studente sarà in grado di:

  • Sintetizzare in modo appropriato un insieme di dati.
  • Stimare e verificare ipotesi su parametri non noti di una popolazione a partire da dati campionari.
  • Effettuare analisi volte a studiare le relazioni fra diverse variabili di interesse.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO

  • Apprendimento delle nozioni logiche e statistiche indispensabili per lavorare autonomamente nella ricerca, selezione ed elaborazione dei dati aziendali e nell'utilizzo di fonti statistiche ufficiali.

ABILITÀ COMUNICATIVE

  • Apprendimento della terminologia e delle tecniche statistiche di base, indispensabili per comunicare o discutere in modo appropriato risultati delle analisi condotte o di report aziendali.

KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING

At the end of the course, the student will be able to:

  • Understand the different nature of the data.
  • Distinguish descriptive analysis techniques from inferential ones and be able to identify the most appropriate one for the problem at hand.
  • Recognize and correctly interpret the results of simple statistical analyses applied to business or economic contexts.

APPLYING KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING

At the end of the course, the student will be able to:

  • Appropriately summarize a set of data.
  • Estimate and verify hypotheses on unknown parameters of a population starting from sample data.
  • Perform analyses to study the relationships between different variables of interest.

MAKING JUDGEMENTS

  • Learning the statistical concepts that are fundamental for working autonomously in searching, selecting and elaborating corporate data and for using official statistics data sources.

COMMUNICATION SKILLS

  • Learning of basic statistical terminology and techniques that are needed for appropriately communicating and discussing the results of the analyses performed as well as company reports.
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Modalità di insegnamento

  • Lezioni frontali
  • Esercitazioni

L’attività di insegnamento-apprendimento di questo corso, oltre alle tradizionali lezioni frontali, prevede esercitazioni in cui saranno svolti insieme agli studenti numerosi esercizi in preparazione alle prove di esame.

  • Standard frontal lectures
  • Practical sessions

The teaching-learning activity of this course, in addition to traditional lectures, includes practical sessions in which numerous exercises will be carried to prepare students for the exam.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

L’esame, svolto in modo tradizionale (carta e penna), consente di ottenere un punteggio massimo di 31/30. Il testo dell’esame conterrà sia esercizi pratici sia domande teoriche (definizioni) secondo due possibili modalità: 1) domande a risposta multipla e 2) domande con risposta aperta.

L’esame si riterrà superato se il voto finale sarà maggiore o uguale a 18/30. Un punteggio finale di 31/30 equivale ad un voto di 30 e lode.

L’esame potrà essere sostenuto in tutti gli appelli a partire da maggio in poi e riguarderà tutto il materiale presentato durante il corso.

Lo studente ha diritto a sostenere al massimo tre prove a partire dal semestre in cui l'insegnamento è erogato (per questo corso quindi da maggio a febbraio inclusi). Durante l’esame è ammesso l'utilizzo di una calcolatrice non programmabile.

Gli studenti apprendono il relativo voto tramite i canali istituzionali. Trascorsi 5 giorni dalla comunicazione, il voto dell’esame si intende accettato e sarà registrato d’ufficio. In caso contrario, entro lo stesso termine lo studente dovrà esplicitamente manifestare la propria intenzione di rifiutare il voto attraverso le procedure stabilite dall’Ateneo.

Per ciascuna prova verrà comunicata, insieme al voto conseguito, un’unica data per prendere visione del compito.

Entrambe le modalità mirano a verificare tramite opportune domande:

  • La capacità di identificare la metodologia corretta per risolvere un dato problema.
  • La comprensione della logica sottostante una determinata procedura.
  • La capacità di calcolare specifici indicatori statistici.

 

MODIFICHE E INTEGRAZIONI ALLE MODALITA' D'ESAME PER EMERGENZA COVID

Si comunica che a causa delle regole di distanziamento sociale attualmente in vigore, l’esame per il corso di Statistica per l’Azienda sarà organizzato come segue:

  1. Gli studenti si devono regolarmente iscrivere all’esame seguendo le solite regole definite dall’Università.
  2. Nella data prevista a calendario per l’esame, gli studenti dovranno sostenere una prova scritta che si svolgerà attraverso la piattaforma Moodle. La prova consisterà in una serie di esercizi a cui lo studente dovrà rispondere fornendo la risposta corretta sempre attraverso la piattaforma Moodle. Per superare la prova scritta sarà necessario rispondere correttamente ad un numero minimo di domande, che verrà comunicato all’inizio della prova. Al termine della prova scritta gli studenti conosceranno il numero di risposte corrette fornite, ma non il voto conseguito, il quale sarà invece reso noto entro alcune ore dalla conclusione della prova stessa. Lo studente potrà ritirarsi dalla prova scritta in qualsiasi momento seguendo le modalità che saranno comunicate il giorno della prova. In caso di ritiro durante la prova scritta, l’esame non conterà come prova sostenuta. Le domande della prova scritta verteranno principalmente su problemi di calcolo e di interpretazione riguardanti gli argomenti presentati durante il corso. Nelle prossime settimane saranno caricati su Moodle alcuni esempi di domande nello stile delle domande che saranno incluse nella prova scritta.
  3. Per i soli studenti che hanno superato la prova scritta con un punteggio sufficiente, il pomeriggio stesso della prova scritta o il giorno successivo (il momento esatto sarà comunicato dai docenti di ogni canale nei giorni precedenti la data dell’esame) è prevista una prova orale “confermativa” obbligatoria, ovvero una prova orale il cui obiettivo è verificare il grado apprendimento dello studente, che, se superata con successo, comporterà la conferma del voto conseguito nella prova scritta. Gli studenti conosceranno il voto conseguito nella prova scritta prima della prova orale. Se la prova orale non sarà superata a pieno, il voto della prova scritta potrà essere diminuito fino, nei casi più gravi, alla bocciatura. La prova orale è obbligatoria, pertanto se uno studente non dovesse presentarsi all’orale, l’esame si considererà non superato. In questo caso, l’esame sarà considerato sostenuto ma con esito non sufficiente. Lo studente potrà ritirarsi durante la prova orale, ma anche in questo caso l’esame si considererà sostenuto con esito non sufficiente.
  4. Ulteriori dettagli sull’organizzazione della prova orale saranno comunicati nei giorni precedenti la data dell’esame.

IMPORTANTE: poiché entrambe le prove richiedono l’utilizzo di un computer e di una connessione ad internet, è fondamentale che lo studente verifichi con largo anticipo se il proprio computer e la propria connessione internet siano di qualità minima da consentire lo svolgimento delle prove senza problemi. Si sottolinea quindi fin d’ora che la verifica del corretto funzionamento del computer e della connessione internet è di esclusiva responsabilità dello studente. Consigliamo pertanto di effettuare tale controllo il prima possibile per evitare ritardi e problemi durante l’esame. Eventuali problemi relativi a questi aspetti che si potranno verificare durante l’esame non potranno in alcun modo essere imputati ai docenti e/o all’Università.

Queste regole rimarranno in vigore fino a quando non sarà ufficialmente dichiarato concluso dall’Università il periodo di emergenza.

 

Inoltre, su indicazione della Scuola di Management e Economia, si riferisce quanto segue:

“Ogni studente/essa è invitato/a a leggere con attenzione il Codice etico di Ateneo (disponibile al link: https://www.unito.it/sites/default/files/allegati/01-08-2014/cod_etico_comunita_universitaria.pdf) nei cui principi morali – a maggior ragione in questa situazione, nella quale le modalità di esame che dovremo adottare vi responsabilizzano di più – siamo tutti sicuri che vi riconoscete. Siete uomini e donne che presto troveranno collocazione nel mondo del lavoro: noi docenti abbiamo cieca fiducia nelle vostre qualità umane e a quelle ci appelliamo.

Tuttavia il rischio che i principi meritocratici vengano inquinati da condotte non consone è immanente ed è per tale ragione che ciascun docente continuerà, con ancora maggiore rigore, a sorvegliare lo svolgimento delle prove di esame, orali e scritte, agevolato dagli strumenti di analisi inferenziale dei numerosi dati a nostra disposizione e dei software anti-plagio e anti-copiatura (per es. TURNITIN https://www.unito.it/node/4686), per evitare che il rispetto del merito sia appannaggio solo di alcuni.

 Oltre che moralmente riprovevoli, sono comportamenti anche illeciti che saranno puniti nei modi e con le sanzioni amministrative che il regolamento su Procedimento e sanzioni disciplinari nei confronti degli studenti prevede (https://www.sme.unito.it/sites/u005/files/allegatiparagrafo/20-07-2016/regolamento_sanzioni_disciplinari_scuola_di_management_ed_economia_0.pdf)”.

 

The exam, carried out in a traditional way (paper and pen), allows to obtain a maximum grade of 31/30. The text of the exam will contain both practical exercises and theoretical questions (definitions) in two different forms: 1) multiple choice questions and 2) open questions.

The exam will be considered passed if the final grade is greater than or equal to 18/30. A final score of 31/30 is equivalent to a grade of 30 with honors (30 e lode).

The exam can be taken in all the exam sessions starting from May onwards and will cover all the material presented during the course.

Students can take a maximum of three tests starting from the semester in which the course is delivered (for this course from May to February included). The use of a non-programmable hand calculator is permitted during the exam.

Students get the grade through the standard institutional channels. After 5 days from the communication, the exam grade is considered accepted and will be officially registered. Otherwise, within the same term the student must explicitly express his intention to refuse the grade following the procedures established by the University.

For each test, together with the grade achieved, a single date will be communicated to review the test itself.

Both methods aim to verify through appropriate questions:

  • The ability to identify the correct methodology to solve a given problem.
  • Understanding the logic underlying a given procedure.
  • The ability to calculate specific statistical indicators.
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Programma

Il corso si articola nei seguenti argomenti:

  1. Elementi di statistica descrittiva.
  • Unità e carattere statistico. Popolazione e campione.
  • Analisi e rappresentazione di dati attraverso tabelle e grafici. Distribuzioni di frequenze.
  • Misure di posizione e di variabilità.
  • Studio delle relazioni fra due caratteri. Tabelle di contingenza, diagrammi di dispersione, associazione lineare.
  1. Elementi di calcolo delle probabilità.
  • Assiomi del calcolo delle probabilità e regole elementari di calcolo.
  • Variabili aleatorie discrete e continue. Distribuzioni di probabilità. Valore atteso e varianza.
  • Distribuzione bernoulliana e binomiale.
  • Distribuzione gaussiana. Standardizzazione.
  • Lettura delle tavole statistiche.
  1. Elementi di inferenza statistica.
  • Variabilità campionaria. Il concetto di distribuzione campionaria.
  • Teoria della stima puntuale e per intervallo per alcuni casi notevoli.
  • Introduzione alla verifica di ipotesi e presentazione di alcuni casi notevoli. P-value di un test.

The course is composed of the following topics:

  1. Elements of descriptive statistics
  • Statistical units and variables. Population and sample.
  • Analysis and representation of data through tables and graphs. Frequency distributions.
  • Indexes of position and variability.
  • Relations between two variables. Contingency tables, scatterplots, linear association.
  1. Elements of probability theory
  • Axioms of probability and elementary rules.
  • Discrete and continuous random variables. Probability distributions. Expected value and variance.
  • Bernoulli and binomial distribution. Other discrete probability models.
  • Gaussian distribution. Standardization.
  • Statistical tables. Other remarkable continuous probability models.
  • Independent random variables and central limit theorem.
  1. Elements of statistical inference.
  • Sample variability. The concept of sampling distribution.
  • Point and interval estimation for some notable cases.
  • Introduction to hypothesis testing and presentation of some remarkable cases. P-value of a test.

Testi consigliati e bibliografia

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Il materiale per il corso consiste in:

  • Newbold, P., Carlson, W. L., Thorne, B. Statistica, Pearson, 2014. 2a edizione.
  • Materiale aggiuntivo messo a disposizione dal docente sulla pagina Moodle del corso.

Per ulteriori approfondimenti si consiglia di consultare i seguenti testi:

  • Bollani, L., Bottacin, L., Statistica per l'azienda. Metodi per gli ambiti operativi e per la sfera sociale. Pathos, 2018.
  • Melis, N., Analisi dei dati e probabilità. Pearson Italia, 2017.

The material for the course includes:

  • Newbold, P., Carlson, W. L., Thorne, B. Statistica, Pearson, 2014. 2a edizione.
  • Further material prepared by the instructors will be available on the Moodle page of the course.

For further details, we recommend referring to the following textbooks:

  • Bollani, L., Bottacin, L., Statistica per l'azienda. Metodi per gli ambiti operativi e per la sfera sociale. Pathos, 2018.
  • Melis, N., Analisi dei dati e probabilità. Pearson Italia, 2017.


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Orario lezioni

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Note

  1. Agli esami non sono ammessi studenti con iniziale del cognome diversa da quella del rispettivo canale.
  2. Le regole sopra descritte si applicano indistintamente a tutti gli studenti, compresi quelli in debito d’esame.
  3. Il corso presuppone che lo studente abbia dimestichezza con alcuni strumenti matematici di base (potenze, logaritmi, concetti di funzione, derivata e integrale).
  4. Orario e luogo di ricevimento saranno messi a disposizione sulla pagina personale del docente, consultabile sul sito http://www.unito.it/.

  1. Only students with the corresponding last name first letter will be admitted to the exams.
  2. The rules discussed above apply indistinctly to all students.
  3. During the course it is presumed that students are familiar with basic mathematical tools (powers, logarithms, concepts of function, derivative and integral).
  4. Time and place for the office hours will be made available on the teacher’s personal page, available on the website http://www.unito.it/.
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Ultimo aggiornamento: 30/04/2020 23:59