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Insegnamento a.a. 2008-2009

6045 - STATISTICA / STATISTICS


CLEAM - CLES - CLEF - BIEM - CLEACC
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

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CLEAM (8 cfu - I sem. - FO) - CLES (8 cfu - I sem. - FO) - CLEF (8 cfu - I sem. - FO)
Docente responsabile dell'insegnamento/Course Director:
FAUSTA LUSCIA

Classi: 1 (I sem.) - 2 (I sem.) - 3 (I sem.) - 4 (I sem.) - 5 (I sem.) - 6 (I sem.) - 7 (I sem.) - 8 (I sem.) - 9 (I sem.) - 10 (I sem.) - 11 (I sem.) - 12 (I sem.) - 13 (I sem.) - 14 (I sem.)
Docenti responsabili delle classi:
Classe 1: CLAUDIA TARANTOLA, Classe 2: PAOLA PAGANI, Classe 3: FAUSTA LUSCIA, Classe 4: VILMA DRAPERI, Classe 5: LUCA MOLTENI, Classe 6: CLAUDIO GIOVANNI BORRONI, Classe 7: PAOLA PAGANI, Classe 8: ALESSANDRO RECLA, Classe 9: MARCO DELLA SETA, Classe 10: PIERO VERONESE, Classe 11: EUGENIO MELILLI, Classe 12: CATIA SCRICCIOLO, Classe 13: MARCO DELLA SETA, Classe 14: SERGIO VENTURINI

Classe/i impartita/e in lingua italiana

Obiettivi formativi del corso

Il corso si propone di illustrare come organizzare ed analizzare un insieme reale di dati e al tempo stesso presentare i principali concetti del ragionamento statistico sia descrittivo che inferenziale. Nell'ambito dell'inferenza statistica vengono utilizzati alcuni elementi di calcolo delle probabilità e teoria delle variabili aleatorie presentati nel corso di Matematica finanziaria. Particolare attenzione viene data all'illustrazione delle metodologie presentate attraverso l'utilizzo del software Excel.


Programma sintetico del corso

Il corso si articola nei seguenti punti:

  • Raccolta, organizzazione e descrizione dei dati tramite distribuzioni di frequenza, rappresentazioni grafiche ed indici sintetici di posizione e di variabilita'.
  • Studio delle relazioni fra due caratteri tramite tabelle a doppia entrata, diagrammi di dispersione, indicatori di dipendenza (quali la covarianza, il coefficiente di correlazione lineare) e interpolazione lineare.
  • Inferenza statistica, popolazione statistica, campionamento, variabilita' campionaria e principali statistiche.
  • Teoria della stima puntuale e per intervallo.
  • Verifica di ipotesi parametriche con particolare attenzione alla media della popolazione o alla frequenza relativa, test di indipendenza in tabelle a doppia entrata 
  • Modello di regressione lineare: valutazione del modello, stima dei parametri e previsione.

Descrizione dettagliata delle modalità d'esame

L'esame puo' essere svolto in due modalita' differenti:

  • due prove scritte intermedie (una a meta' e l'altra alla fine del corso) ed una verifica in laboratorio col software Excel associata alla seconda prova intermedia;
  • una prova scritta generale ed una verifica in laboratorio col software Excel.

Ulteriori informazioni saranno pubblicate, unitamente al programma dettagliato del corso, sul sito internet della Bocconi (bacheca del Dipartimento di Scienze delle Decisioni).


Testi d'esame
  • P. NEWBOLD, W.L. CARLSON, B. THORNE, Statistica, Pearson/Prentice Hall, Milano, 2007
Modificato il 18/03/2008 12:33

BIEM (8 cfu - I sem. - FO)
Docente responsabile dell'insegnamento/Course Director:
FAUSTA LUSCIA

Classes: 15 (I sem.) - 16 (I sem.)
Instructors:
Class 15: MARCO BONETTI, Class 16: MAURIZIO POLI

Class group/s taught in English

Course Content Summary

The course focuses on the following main points:

  • Data collection and description through frequency distributions, graphical representation methods, and measures of location and spread.
  • The study of the relationship existing between two variables using two-way frequency tables, scatterplots, and measures of dependence (covariance, linear correlation coefficient). Linear interpolation.
  • Inferential statistics, sampling, statistics, sampling variability.
  • Point and interval estimation.
  • Parametric hypothesis testing for the population mean and the proportion of successes. Test of independence in two-way tables.
  • Simple linear regression model: explanatory power of the model, parameter estimation, forecasting.

Detailed Description of Assessment Methods

The exam can be taken in two alternative ways:

  • Two partial written exams (one in the middle and one at the end of the course), and a test on the computer using Excel, taken with the 2nd partial exam.
  • A written general exam and a test on the computer using Excel. 

Further information will be published, together with the detailed syllabus for the course, on the University Bocconi's website (see the "bacheca" of the Department of Decision Sciences).


Textbooks
  • P.NEWBOLD, W.L. CARLSON, B. THORNE, Statistics for Business and Economics, Pearson/Prentice Hall, 2007, 6th ed.
Last change 18/03/2008 12:33

CLEACC (6 cfu - II sem. - CC)
Docente responsabile dell'insegnamento/Course Director:
EUGENIO MELILLI

Classi: 17 (II sem.) - 18 (II sem.)
Docenti responsabili delle classi:
Classe 17: EUGENIO MELILLI, Classe 18: PAOLA PAGANI

Classe/i impartita/e in lingua italiana

Obiettivi formativi del corso

Il corso, di natura istituzionale, ha essenzialmente due obiettivi: da una parte, si propone di fornire allo studente quegli strumenti statistici che si riveleranno necessari e verranno quindi utilizzati nei corsi successivi del programma di studi del CLEACC. 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. Nel corso si fa uso di semplici strumenti informatici per la presentazione e l'analisi di dati e fenomeni di natura economica ed aziendale.


Programma sintetico del corso

Elementi di statistica descrittiva

  •   Unità e carattere statistico. Popolazione e campione. Indagini statistiche. Raccolta, analisi e rappresentazione di dati attraverso tabelle e grafici. Distribuzioni di frequenze.
  •    Misure di posizione, di variabilità, di associazione lineare.

Elementi di calcolo delle probabilità

  •  Variabili aleatorie discrete e continue. Distribuzioni di probabilità. Valore atteso e varianza.
  •   Distribuzione bernoulliana, probabilità di successo, odds, odds ratio. Distribuzione gaussiana, standardizzazione. Distribuzioni t di student e chi-quadro. Lettura delle tavole statistiche. Variabili aleatorie indipendenti e teorema centrale del limite.

Elementi di inferenza statistica         

  •  Stima puntuale e mediante intervalli di confidenza di medie e proporzioni. Livello di confidenza e lunghezza di  un intervallo.
  •   Verifica di ipotesi sulla media, sulla proporzione e sulla differenza di medie. Livello di un test. P-value. Test di indipendenza.
  • Modelli di regressione, in particolare lineare. Problemi inferenziali sui parametri del modello di regressione. Cenni ai modelli di regressione multipla, alla regressione con variabili dummy ed ai modelli logit.

Descrizione dettagliata delle modalità d'esame

Lesame può essere superato con una delle seguenti modalità: 

  • due prove di accertamento intermedie in forma scritta ed un'esame conclusivo, obbligatorio, in forma orale; 
  • una prova scritta che verterà su tutto il programma ed un esame conclusivo, obbligatorio,  in forma orale.

Testi d'esame
Verrà indicato successivamente. 
Modificato il 25/06/2008 10:22