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Insegnamento a.a. 2020-2021

20356 - PRECORSO DI STATISTICA / STATISTICS - PREPARATORY COURSE

Dipartimento di Scienze delle Decisioni / Department of Decision Sciences

Per la lingua del corso verificare le informazioni sulle classi/
For the instruction language of the course see class group/s below

Vai alle classi / Go to class group/s: 1 - 5

M (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 24/07/2020 08:53

    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 24/07/2020 10:11

    M (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, 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.
    Modificato il 24/07/2020 13:11