37321 - STATISTICA PER L'ANALISI DEI DATI

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso lo studente conosce gli strumenti di base da utilizzare nelle procedure di campionamento statistico per la revisione contabile, per eseguire previsioni a breve termine e per affrontare problemi di classificazione. Lo studente è in grado di studiare la dipendenza di una variabile da una molteplicità di variabili esplicative attraverso il modello di regressione multipla; di affrontare problemi di classificazione sia tramite il modello di analisi discriminante lineare che tramite il modello di regressione logistica; di effettuare previsioni a breve termine sia con modelli edogeni che esogeni; di progettare un piano di campionamento da utilizzare nelle procedure di revisione contabile.

Contenuti

Il corso verterà sui seguenti argomenti.

1) Richiami di inferenza statistica

Breve rassegna dei principali concetti di stima puntuale, verifica di ipotesi e intervalli di confidenza

2) Richiami del modello di regressione lineare semplice

Motivazione e definizione del modello lineare semplice. Stima e verifica di ipotesi dei parametri di regressione. Verifica della bontà di adattamento ai dati del modello.

3) Il modello di regressione lineare multipla

Motivazione e definizione del modello di regressione lineare multipla. Stima e verifica di ipotesi dei parametri di regressione. Verifica della bontà di adattamento ai dati del modello.

 4) Il modello di regressione logistica

Motivazione e definizione del modello di regressione logistica. Stima e verifica di ipotesi dei parametri del modello. Impiego della regressione logistica in problemi di classificazione.

5) Applicazioni tramite il software R

Ogni argomento teorico verrà applicato allo studio di casi pratici attraverso il software statistico R.

Testi/Bibliografia

• Testo del corso di Statistica seguito durante la laurea triennale ed eventuali altri testi utilizzati in corsi successivi di Statistica (ad esempio, Statistica aziendale)
  

• Dispense delle lezioni che saranno rese disponibili online nello spazio dedicato al corso sulla piattaforma Virtuale

• Per la parte di R: 
  

1. E-Book: "R Programming", tutorialspoint, Websidte https://www.tutorialspoint.com/r/index.htm
2. Website: "Quick-R – Home Page", at  https://www.statmethods.net/  

Metodi didattici

Lezioni convenzionali in aula ed esercitazioni svolte utilizzando i computer portatili degli studenti. Gli studenti dovranno pertanto portare in aula i loro computer sui i quali avranno preventivamente installato i software R e RStudio che verranno usati durante le esercitazioni. (Si veda la sezione Strumenti a supporto della didattica per i dettagli sull'installazione.) 

 

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

MODALITA' D'ESAME

L'esame e' scritto e verterà sugli argomenti trattati durante il corso, incluse domande sui software R e RStudio. 

E' opzionale lo svolgimento a casa di un'analisi di dati che conterà per un massimo di 3 punti sul voto finale.  A questo fine, gli studenti dovranno lavorare a coppie, identificando un problema ed un insieme di dati che possano essere studiati attraverso regressione lineare o gli strumenti della classificazione. I risultati dell'analisi dovranno essere presentati entro la data che verrà specificata durante le lezioni in classe. I punti ottenuti sul  lavoro a casa verranno sommati al voto dello scritto, solo se quest'ultimo risulterà sufficiente e saranno considerati fino all'appello di settembre incluso.

NOTA BENE: Le modalità d’esame indicate potrebbero subire modifiche in base all'evolversi della situazione sanitaria.

 

RIFIUTO DEL VOTO

Il voto ottenuto allo scritto potrà essere rifiutato al massimo una volta. Per rifiutare il voto, lo studente dovrà inviare una mail a paola.bortot@unibo.it entro la data specificata.

 

 

Strumenti a supporto della didattica

• Il software statistico R sarà utilizzato nell'analisi dei casi-studio. R può essere scaricato gratuitamente dal sito http://www.r-project.org/
  
• Il pacchetto RStudio verrà usato come interfaccia per R. RStudio può essere scaricato gratuitamente dal sito https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/  (accertarsi di scaricare la versione gratuita adatta al proprio sistema operativo)
• Il materiale didattico (incluse le dispense delle lezioni) sarà disponibile all'inizio del corso sulla piattaforma Virtuale 

 

 

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Paola Bortot