02038 - STATISTICA APPLICATA

Conoscenze e abilità da conseguire

L'obiettivo primario dell'insegnamento è la trattazione delle metodologie statistiche di base per l'analisi di mercato e per l'analisi quantitativa dei fenomeni macro e microeconomici. Lo studente al termine del corso sarà in grado di: - discutere e applicare i metodi fondamentali propri dell'inferenza statistica - applicare la procedura di selezione e validazione del modello di regressione multipla e interpretarne criticamente i risultati - applicare i metodi di raggruppamento e classificazione propri dell'analisi statistica multidimensionale per lo studio dei fenomeni economici ed aziendali. Prerequisiti: conoscenza delle nozioni di Matematica generale, statistica descrittiva, calcolo delle probabilità ed elementi di statistica inferenziale.

Contenuti

Modulo I (Gardini)

• Richiami di Algebra Lineare e al software R
• Richiami al modello di regressione lineare multipla
• Analisi delle componenti principali
• Introduzione al modello fattoriale
• Analisi dei gruppi (clustering)

Tali argomenti vedranno affrontati inizialmente a livello teorico, per poi procedere all’analisi di casi di studio mediante il software R.

Modulo II (Lubisco)

• Le fasi di un'indagine statistica.
  
• Principi per la costruzione e validazione del questionario.
  

Modulo III (Sansivieri)

• Analisi fattoriale confermativa
• Modelli a equazioni strutturali (modello LISREL)

Sono previste esercitazioni su casi di studio in laboratorio con l'uso di software specifici (Excel, R, SPSS).

Testi/Bibliografia

Materiale necessario

Dispense dei docenti disponibili nella piattaforma "Insegnamenti online - Supporto online alla didattica" https://iol.unibo.it/

Testi consigliati

• S. Mignani, A. Montanari (1997). Appunti di analisi statistica multivariata, Esculapio, Bologna, Seconda edizione (capitoli 1 e 2 modello di regressione lineare, capitolo 3 analisi delle componenti principali, capitolo 4 analisi fattoriale)
  
• D. Piccolo, Statistica per le decisioni, Il Mulino, Bologna, 2010, PARTE IV sul modello di regressione.
• D. J. Bartholomew et al. (2002). The analysis and interpretation of multivariate data for social scientists, Chapman & Hall (capitoli 5-6-7 analisi delle componenti principali, analisi fattoriale)

Metodi didattici

Lezioni frontali e/o online in base alle disposizioni sanitarie.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Modulo 1:

La prova si fonda sul commento di un caso di studio affrontato autonomamente dagli studenti. Sarà necessario produrre un breve report su dati reali che verranno assegnati dal docente: è ammessa la preparazione del report suddivisi in gruppi composti da massimo 3 studenti. Il report dovrà essere inviato prima della prova orale al docente, l’interrogazione sarà poi effettuata individualmente per verificare la padronanza dei metodi utilizzati e la capacità di estrapolare risultati concreti dall’analisi.

Moduli 2 e 3:

Prova complessiva orale volta a valutare la conoscenza dei metodi statistici affrontati durante il corso sia dal punto teorico sia dal punto di vista applicato. La prova orale riguarda sia la teoria sia l'interpretazione di output prodotti con i software Excel, R e SPSS.

È possibile sostenere il primo parziale orale sugli argomenti del I modulo nella settimana dedicata agli esami parziali. Se l'esito è sufficiente (almeno 18/30), sarà possibile sostenere l'orale sugli argomenti della parte rimanente. Il voto finale è dato dalla media aritmetica tra il voto del I parziale (argomenti I modulo) e del II parziale (argomenti rimanenti). Se l'esito del I parziale non è sufficiente, occorre sostenere la prova complessiva orale.

Ci si riserva la possibilità di modificare le modalità di esame in funzione delle disposizioni sanitarie.

Graduazione del voto:
<18 insufficiente
18-23 sufficiente
24-27 buono
28-30 ottimo
30 e lode eccellente

Strumenti a supporto della didattica

Slide e materiale di laboratorio disponibili sulla piattaforma on line.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Alessandro Lubisco

Consulta il sito web di Aldo Gardini

Consulta il sito web di Valentina Sansivieri