ID:
87097
Dettaglio:
SSD: STATISTICA
Durata: 72
CFU: 9
Sede:
BERGAMO
Url:
ECONOMIA AZIENDALE - 87-270/PERCORSO COMUNE Anno: 2
Anno:
2025
Course Catalogue:
Il corso si propone due obiettivi: il primo consiste nel fornire agli studenti la teoria di base della statistica descrittiva, del calcolo delle probabilità e dell’inferenza statistica; il secondo nell’insegnare come utilizzare questi metodi statistici per analizzare dati reali attraverso l’uso del software Excel. Particolare attenzione verrà data alle applicazioni in campo economico-aziendale con riferimento alla transazione sociale, ecologica e tecnologica.
Buona conoscenza degli argomenti trattati nei corsi del primo anno di “Elementi di Matematica” e nel corso di “Informatica” con particolare riferimento all’uso di Excel.
Lezioni frontali (72 ore).
Durante le ore di didattica frontale attraverso l'utilizzo del software Kahoot verrà testato periodicamente il livello di comprensione degli argomenti.
Tutorato (laboratorio di Excel) durante il periodo della didattica frontale e in preparazione degli appelli d'esame.
L'esame consiste in una prova in laboratorio su pc formata da esercizi da risolvere con l'utilizzo di Excel (25 punti) e da 10 domande di teoria a risposta multipla (7 punti).
La prova si ritiene superata se il numero di risposte corrette nella parte di teoria è almeno pari a 5 e se il voto complessivo (Teoria + Excel) è almeno pari a 18.
Elementi di statistica descrittiva univariata
Distribuzioni di frequenza, grafici, indici di posizione (medie, moda, mediana e quantili), indici di variabilità (varianza, scarto quadratico medio, coefficiente di variazione), asimmetria. - Cenno alle serie storiche; numeri indici a base fissa e mobile.
Elementi di statistica descrittiva bivariata
Tabelle a doppia entrata, indipendenza statistica, indice chi-quadrato e V di Cramér, covarianza, coefficiente di correlazione lineare, retta di regressione e indice di bontà di adattamento.
Elementi di calcolo delle probabilità
Definizione di probabilità, teoremi elementari della probabilità, indipendenza, probabilità condizionata, teorema delle probabilità totali e di Bayes.
Variabili casuali
Definizione, funzione di probabilità, di densità e di ripartizione, valore atteso e varianza. Esempi di variabili casuali: Bernoulli, Binomiale, Poisson, Uniforme, Normale, t di Student. Combinazione lineare di variabili casuali e teorema del limite centrale.
Elementi di teoria della stima
Media campionaria, varianza campionaria, proporzione campionaria e loro proprietà.
Intervalli di confidenza
Teoria generale sugli intervalli di confidenza. Intervalli di confidenza sulla media e sulla proporzione.
Verifica delle ipotesi
Teoria generale sui test d’ipotesi. Test sulla media e sulla proporzione.
Regressione da un punto di vista inferenziale
Stima dei parametri, bontà di adattamento, test di significatività e ANOVA.
Tutti gli argomenti saranno trattati dapprima da un punto di vista teorico e in seguito mediante applicazioni con dati reali utilizzando Excel