A86055 Statistica

Scuola di Economia e Management
Scheda Insegnamento
Anno Accademico 2014/15 Primo Semestre

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Docente TitolareEugenio Melilli
E-mailemelilli@liuc.it
UfficioEdificio 1 Piano Terra
Telefono0331 572348

Obiettivi di apprendimento attesi

Obiettivi di apprendimento attesi

Alla fine del corso lo studente dovrebbe essere in grado di:

  1. selezionare il modello opportuno per descrivere il comportamento aleatorio di variabili micro- e macro-economiche tipiche.
  2. misurare il rischio insito in attività finanziarie, assicurative, in ambito produttivo, ecc..
  3. produrre report statistici (con software Excel/SAS) relativi a dati aziendali ed estrarre da questi informazioni attraverso opportune analisi statistiche.
  4. selezionare le opportune procedure statistiche atte a fornire risposte a quesiti che nascono in ambito economico ed aziendale.
  5. utilizzare correttamente strumenti statistici per supportare l'assunzione di decisioni in condizioni di incertezza.

 

Risultati di apprendimento attesi

Risultati di apprendimento attesi

Lo studente avrà maturato conoscenza e comprensione:

  1.  dei modelli probabilistici atti a descrivere fenomeni aleatori.
  2.  dei metodi utili alla misurazione del rischio finanziario, assicurativo e d'impresa.
  3.  degli strumenti teorici ed operativi (software Excel/SAS) per la produzione, l'analisi e l'interpretazione dei dati aziendali.
  4.  delle procedure statistiche (descrittive ed inferenziali) utili a rispondere a quesiti rilevanti in ambito economico ed aziendale ed a supportare decisioni in condizioni di incertezza.

 

Contenuti dell’insegnamento

Contenuti del corso

Il corso viene proposto in due versioni: versione Standard e versione Challenge.

Versione Standard.  E' costituita da tre parti:  Analisi dei Dati, Teoria della Probabilità, Inferenza Statistica, descritte in dettaglio nel seguito. Parte dei temi indicati ai punti a) e b) che seguono possono essere sostituiti dagli argomenti previsti nel laboratorio esperienziale cui si rinvia per una più puntuale descrizione.

  1. analisi descrittiva univariata di dati di rilevanza economico-aziendale (produzione, lettura ed interpretazione  di tabelle, grafici,  indici statistici univariati). I software utilizzati sono  Excel e SAS.
  2. analisi descrittiva bivariata di dati di rilevanza economico-aziendale (produzione, lettura ed interpretazione di tabelle, grafici, indici statistici bivariati). I software utilizzati sono Excel e SAS.
  3. variabili aleatorie discrete rilevanti nelle applicazioni economico-aziendali.
  4. variabili aleatorie continue rilevanti nelle applicazioni economico-aziendali.
  5. vettori aleatori bidimensionali e multidimensionali e loro tipiche applicazioni; in particolare, applicazione delle combinazioni lineari di variabili aleatorie alla valutazione di un portafoglio finanziario.
  6. il teorema centrale del limite e le sue applicazioni probabilistiche e statistiche. Campione e funzioni campionarie (media campionaria, proporzione campionaria, varianza campionaria).
  7. stima puntuale e mediante intervalli di confidenza della media  di una popolazione statistica. Distribuzione t di Student. Intervallo di confidenza per la proporzione.
  8. verifica di ipotesi sulla media di una popolazione (test unilaterali e bilaterali). P-value e sua interpretazione. Verifica di ipotesi su una proporzione.
  9. verifica di ipotesi sulla differenza di medie per campioni indipendenti.

Versione Challenge.  Prevede tutti gli argomenti svolti nella versione standard e, in aggiunta, i seguenti temi:

  1. quantili della distribuzione Gaussiana e loro applicazione finanziaria al calcolo del  "Value at Risk"  (V.a.R.).
  2. matrici di varianze e covarianze e loro applicazione all'analisi del portafoglio.
  3. la distribuzione Gaussiana multivariata.
  4. il modello di regressione lineare semplice ed alcune sue applicazioni (in particolare il modello C.A.P.M.).
  5. cenni al modello di regressione lineare multipla con applicazioni in ambito economico-aziendale.

 

Metodologia Didattica

Metodologia Didattica

Le lezioni si svolgono nell'intero primo semestre. Nella seconda parte del semestre le lezioni sono distinte per il corso "Versione Standard" ed il corso "Versione Challenge". Agli studenti è richiesto di studiare il materiale delle lezioni precedenti prima di affrontare nuovi argomenti. Sono previste tanto lezioni teoriche quanto  sessioni di esercitazione. E' opportuna una partecipazione attiva alle lezioni degli studenti, ai quali potranno essere poste domande durante le lezioni. Gli studenti sono invitati a consultare regolarmente il sito del corso, su cui troveranno materiale didattico aggiuntivo e informazioni aggiornate sul corso stesso.

 

Modalità con cui viene accertata l’effettiva acquisizione dei risultati di apprendimento.

Modalità con cui viene accertata l'effettiva acquisizione dei risultati di apprendimento

L'esame può essere superato, per entrambe le versioni del corso (Standard e Challenge), sostenendo le due prove parziali (la prima a inizio novembre 2014, la seconda in gennaio 2015, in accordo al calendario ufficiale) o, in alternativa, mediante un'unica prova generale (a partire da gennaio 2015, secondo il calendario ufficiale).

Esame con prove parziali

Il voto finale, per entrambe le versioni del Corso (Standard e Challenge), è la media delle votazioni ottenute nelle due prove parziali. La prima prova parziale è la stessa per entrambe le versioni  del corso ed ha voto massimo pari a 30. La seconda prova parziale è specifica per ciascuna delle due versioni; per la versione Standard il voto massimo  è pari a 30, per la versione Challenge il voto massimo  è pari a 32. La prima prova parziale include, per tutti, domande relative agli argomenti di analisi dei dati svolte in laboratorio con Excel. Anche nella seconda prova parziale sono previste domande relative all'analisi dei dati con Excel; queste ultime possono essere sostituite dalla prova di apprendimento relativa al laboratorio esperienziale al quale si rimanda per maggiori dettagli.

 

Esame con unica prova generale

La prova generale, distinta per le due versioni del Corso (Standard e Challenge), ha voto massimo pari a 30 per la versione Standard e pari a 31 per quella Challenge. Anche la prova generale include domande relative agli argomenti di analisi dei dati con Excel, in parte sostituibili con la prova relativa al laboratorio esperienziale.

Syllabus

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Docente:

Argomenti

ARGOMENTI SVOLTI NELLE LEZIONI DEL CORSO DI STATISTICA

CIASCUNA LEZIONE E’ TENUTA DAI DOCENTI:

gruppo A-L:    Prof. ROBERTO D’ANGIO’

gruppo M-Z:   Prof. EUGENIO MELILLI

I riferimenti sono al testo adottato:   Newbold, Carlson, Thorne  STATISTICA (seconda edizione), Pearson, 2010.

 

DATA

ARGOMENTO

RIFERIMENTI

16.09.14

Presentazione del corso.

Il processo decisionale in condizioni di incertezza.

Statistica descrittiva e inferenziale; il ruolo del calcolo delle probabilità.

Variabili aleatorie: generalità.

1.1 - 1.2 - 1.3

5.1

18.09.14

Variabili aleatorie discrete: funzione di probabilità, valore atteso, varianza.

Trasformazione di una variabile aleatoria discreta.

5.2 - 5.3

25.09.14

Le distribuzioni bernoulliana e binomiale: funzione di probabilità, valore atteso, varianza, sue applicazioni in ambito economico-aziendale.

La distribuzione di Poisson: funzione di probabilità, valore atteso, varianza, sue applicazioni in ambito economico-aziendale.

5.4 - 5.6

02.10.14

Distribuzione congiunta di due variabili aleatorie discrete: distribuzioni marginale e condizionata, indipendenza.

Covarianza e coefficiente di correlazione lineare.

5.7

09.10.14

Variabili aleatorie continue: funzione di densità, valore atteso, varianza.

Trasformazione di una variabile aleatoria continua.

6.1 - 6.2

16.10.14

La distribuzione normale (o gaussiana): funzione di densità, valore atteso, varianza, proprietà, sue applicazioni in ambito economico-aziendale.

6.3

23.10.14

Distribuzione congiunta di due variabili aleatorie continue, covarianza, coefficiente di correlazione lineare (cenni).

Combinazioni lineari di variabili aleatorie: applicazione alla valutazione di un portafoglio.

6.6

30.10.14

Variabili aleatorie indipendenti ed identicamente distribuite, nozione di campione casuale.

La media campionaria: proprietà, distribuzione, distribuzione asintotica (teorema centrale del limite).

La proporzione campionaria.

La varianza campionaria (cenni)

7.1 - 7.2 - 7.3

06.11.14

Stima puntuale della media: non distorsione e consistenza della media campionaria come stimatore.

Intervallo di confidenza per la media (popolazione con varianza nota ed incognita, distribuzione t di student).

Intervallo di confidenza per una proporzione.

8.1 - 8.2

13.11.14

Verifica di ipotesi: generalità, ipotesi nulla ed alternativa, test, regione di rifiuto, , errori, livello del test, nozione di p-value.

10.1

20.11.14

Verifica di ipotesi sulla media di una popolazione (varianza nota e varianza incognita).

Verifica di ipotesi su una proporzione.

10.2 - 10.3 - 10.4

27.11.14

Verifica di ipotesi sulla differenza di medie per campioni indipendenti.

11.1

04.12.14

Versione challenge

Quantili della distribuzione gaussiana e loro applicazione finanziaria al calcolo del V.a.R. (value at Risk).

Versione standard

Ripasso degli argomenti svolti nelle precedenti lezioni.

Note didattiche

11.12.14

Versione challenge

Matrici di varianze e covarianze e loro applicazioni all’analisi del portafoglio. La distribuzione gaussiana multivariata.

Versione standard

Ripasso degli argomenti svolti nelle precedenti lezioni.

Note didattiche

18.12.14

Versione challenge

Il modello di regressione lineare semplice; sua applicazione al C.A.P.M.

Cenni al modello di regressione lineare multipla.

Versione standard

Ripasso degli argomenti svolti nelle precedenti lezioni.

Note didattiche

 

Letture

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Docente:

Argomenti

ARGOMENTI SVOLTI NELLE ESERCITAZIONI DEL CORSO DI STATISTICA

LE ESERCITAZIONI SONO TENUTE DAL PROF. ROBERTO D’ANGIO’

 

 

I PARTE: ANALISI DESCRITTIVA UNIVARIATA DI DATI DI RILEVANZA ECONOMICO-AZIENDALE (produzione, lettura ed interpretazione di tabelle, grafici, indici statistici univariati)

SESSIONE I: Uso di Excel per l’analisi dei dati, nozioni di database, di unità statistica e di carattere (o variabile) statistica. Dati grezzi, dati qualitativi e quantitativi

SESSIONE II: Tabelle pivot con Excel, distribuzioni di frequenze per dati non raggruppati e raggruppati

SESSIONE III: Rappresentazioni grafiche univariate

SESSIONE IV: Indici statistici di posizione: moda, mediana, quantili, decili, media

SESSIONE V: Indici statistici di variabilità: range, varianza, deviazione standard

SESSIONE VI: Esercitazione di analisi univariate su dataset relativi a fenomeni economico-aziendali

II PARTE: ANALISI DESCRITTIVA BIVARIATA DI DATI DI RILEVANZA ECONOMICO-AZIENDALE (produzione, lettura ed interpretazione di tabelle, grafici, indici statistici bivariati)

SESSIONE VII: Analisi congiunta di due caratteri, tabella a doppia entrata, distribuzioni di frequenza congiunte e marginali

SESSIONE VIII: Rappresentazioni grafiche bivariate

SESSIONE IX: Indici statistici bivariati: covarianza e coefficiente di correlazione lineare

SESSIONE X: Esercitazione di analisi bivariate su dataset relativi a fenomeni economico-aziendali

Letture


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