02038 - STATISTICA APPLICATA

Scheda insegnamento

SDGs

L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.

Istruzione di qualità Uguaglianza di genere Industria, innovazione e infrastrutture

Anno Accademico 2018/2019

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.

Programma/Contenuti

I MODULO
-Introduzione sui modelli a variabili latenti
-Richiami alll'analisi delle componenti principali
-Modello fattoriale
- Modelli ad equazioni strutturali (Modello LISREL)
-Cenni ai modelli per dati categorici

II MODULO
-Richiami al modello di regressione lineare multipla
-Scelta dei regressori nel modello di regressione multipla
-Modelli di regressione con variabili indipendenti categoriche
-Modelli multilevel

Per entrambi i moduli si terranno esercitazioni e studi di casi con l'uso di software specifici (R, SPSS; LISREL)

Testi/Bibliografia

- S. Mignani, A. Montanari, Appunti di analisi statistica multivariata, Esculapio, Bologna, Seconda edizione, 1997, 5 (Analisi discriminante);

- David J. Bartholomew ...[et al.], The analysis and interpretation of multivariate data for social scientists, 2002, Chapman & Hall
- Dispense fornite dal docente

Metodi didattici

Lezioni in aula e attività in laboratorio

Modalità di verifica dell'apprendimento

Esame orale
Per chi vuole è possibile realizzare un breve rapporto scritto sull'analisi di un data set fornito dal docente. Questo rapporto sostiusce una parte dell'esame orale

Strumenti a supporto della didattica

Lucidi, articoli e dataset

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Stefania Mignani

Consulta il sito web di Alessandro Lubisco

Consulta il sito web di Mariagiulia Matteucci