Insegnamento a.a. 2020-2021

20356 - PRECORSO DI STATISTICA / STATISTICS - PREPARATORY COURSE

Dipartimento di Scienze delle Decisioni / Department of Decision Sciences


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M (I sem. - P) - IM (I sem. - P) - MM (I sem. - P) - ACME (I sem. - P) - GIO (I sem. - P) - PPA (I sem. - P)
Docente responsabile dell'insegnamento / Course Director:
PIERO VERONESE

Classes: 1 (I sem.)
Instructors:
Class 1: ALBERTO SACCARDI

Class group/s taught in English

Mission & Content Summary

MISSION

The course aims to provide students with the basic knowledge of statistics and data analysis necessary to face the compulsory courses of Quantitative Methods, present in the Master M, IM, MM, ACME, GIO, PPA.

CONTENT SUMMARY

  • Introduction to data sources, database, sampling.
  • Description of qualitative data: classification of variables, univariate and bivariate analysis, graphical  representations.
  • Description of quantitative data: summary measures, outliers detection, bivariate analysis, scatter plots.
  • Probability and random variables(brief notes): standard distributions
  • Introduction to inferential statistics: point and interval estimation, introduction to esting theory
  • Test for bivariate analysis: test of indipendence, test on the difference of means.
  • Simple regression and test on the coefficients.

Teaching methods

  • Face-to-face lectures

DETAILS


Assessment methods

  Continuous assessment Partial exams General exam
  • no formal assessment is expeted
 x    

Teaching materials


ATTENDING AND NOT ATTENDING STUDENTS

Paul Newbold, William Carlson and Betty Thorne, STATISTICS FOR BUSINESS & ECONOMICS 9e, 2020

Last change 26/07/2020 13:23
M (I sem. - P) - MM (I sem. - P)
Docente responsabile dell'insegnamento / Course Director:
PIERO VERONESE

Classi: 5 (I sem.)
Docenti responsabili delle classi:
Classe 5: ALESSANDRO RECLA

Classe/i impartita/e in lingua italiana

Mission e Programma sintetico

MISSION

Il corso ha lo scopo di fornire agli studenti le conoscenze di base di statistica e di analisi dei dati necessarie per affrontare i corsi obbligatori di Metodi Quantitativi, presenti nei bienni M e MM.

PROGRAMMA SINTETICO

 

  • Nozioni introduttive: fonti dei dati, database, campionamento.
  • Descrizione di dati qualitativi: classificazione delle variabili, analisi univariata e bivariata, rappresentazioni grafiche.
  • Descrizione di dati quantitativi: misure di tendenza centrale e non centrale, individuazione dei dati anomali, analisi bivariata, rappresentazioni grafiche.
  • Variabili aleatorie (cenni): probabilità, variabili aleatorie, distribuzioni notevoli.
  • Introduzione all’inferenza statistica: stima puntuale e per intervallo, introduzione alla teoria dei test.
  • Test per analisi bivariate: analisi di connessione, test sul confronto fra medie, test sul coefficiente di correlazione
  • Regressione lineare semplice e test sui coefficienti.

Modalità didattiche

  • Lezioni frontali

DETTAGLI


Metodi di valutazione dell'apprendimento

  Accertamento in itinere Prove parziali Prova generale
  • Il precorso non prevede momenti formali di valutazione
 x    

STUDENTI FREQUENTANTI E NON FREQUENTANTI

.


Materiali didattici


STUDENTI FREQUENTANTI E NON FREQUENTANTI

P. Newbold, W.L.Carlson, B. Thorne (2008). Statistica (Versione Italiana), Pearson - Prentice Hall

L. Molteni, G. Troilo (2007). Ricerche di marketing, Milano, Mc Graw Hill

Modificato il 26/07/2020 12:05
FIN (I sem. - P)
Docente responsabile dell'insegnamento / Course Director:
MASSIMO GUIDOLIN

Classes: 4 (I sem.)
Instructors:
Class 4: MASSIMO GUIDOLIN

Class group/s taught in English
DES-ESS (I sem. - P) - DSBA (I sem. - P) - CYBER (I sem. - P)
Docente responsabile dell'insegnamento / Course Director:
PIERO VERONESE

Classes: 2 (I sem.)
Instructors:
Class 2: MARCO UGO CLAUDIO BOELLA

Class group/s taught in English

Mission & Content Summary

MISSION

The course is meant to provide students with the elements of probability theory and statistics whose knowledge is required for the mandatory Advanced Statistics course of the Economic and Social Sciences MS program. We assume knowledge of the content of a basic undergraduate Statistics course such as, for example, Bocconi’s Statistics 30001 course.

CONTENT SUMMARY

  • Common distributions (Poisson, Inverse binomial, Geometric, Gamma, Beta) and calculation of their moments.
  • Transformations of discrete and continuous random variables.
  • Random vectors: joint, marginal, and conditional distributions. Bivariate transformations.
  • Convergence in probability and in distributions of sequences of random variables.
  • Sampling from normal populations: sampling distribution of the sample mean and variance (Student’s t distribution and Chi-squared distribution).

Teaching methods

  • Face-to-face lectures

DETAILS


Assessment methods

  Continuous assessment Partial exams General exam
  • no formal assessment is expeted
 x    

Teaching materials


ATTENDING AND NOT ATTENDING STUDENTS

  • N. MUKHOPADHYAY, Probability and Statistical Inference, M. Dekker, 2000 OR
  • A.M. MOOD, F.A. GRAYBILL, D.C. BOES, Introduction to the theory of statistics, McGraw Hill, 1974.
Last change 26/07/2020 12:52
FIN (I sem. - P)
Docente responsabile dell'insegnamento / Course Director:
MASSIMO GUIDOLIN

Classi: 3 (I sem.)
Docenti responsabili delle classi:
Classe 3: MASSIMO GUIDOLIN

Classe/i impartita/e in lingua italiana
M (I sem. - P) - IM (I sem. - P) - MM (I sem. - P) - ACME (I sem. - P) - GIO (I sem. - P) - PPA (I sem. - P) - MAFINRISK (I sem. - P  |  SECS-S/06)
Docente responsabile dell'insegnamento / Course Director:
PIERO VERONESE, MASSIMO GUIDOLIN

Classes: 6 (I sem.)
Instructors:
Class 6: MASSIMO GUIDOLIN

Class group/s taught in English

Mission & Content Summary

MISSION

Il corso ha lo scopo di fornire agli studenti le conoscenze di base di statistica e di analisi dei dati necessarie per affrontare i corsi obbligatori di Metodi Quantitativi, presenti nei bienni M e MM.

CONTENT SUMMARY

  • Nozioni introduttive: fonti dei dati, database, teoria di campionamento.
  • Descrizione di dati qualitativi: classificazione delle variabili, analisi univariata di dati qualitativi, analisi bivariata di dati qualitativi, rappresentazioni grafiche.
  • Descrizione di dati quantitativi: misure di tendenza centrale e non centrale, individuazione dei dati anomali, analisi bivariata di dati quantitativi, rappresentazioni grafiche.
  • Variabili aleatorie (cenni): probabilità, variabili aleatorie, distribuzioni notevoli.
  • Introduzione all’inferenza statistica: stima puntuale e per intervallo, introduzione alla teoria dei test.
  • Test per analisi bivariate: analisi di connessione, test confronta medie, test sul coefficiente di correlazione, regressione lineare semplice e test sui coefficienti.
Last change 24/07/2020 13:11