06445 - STATISTICA AZIENDALE

Conoscenze e abilità da conseguire

L’insegnamento si propone di fornire gli strumenti di analisi statistica multidimensionale impiegati più di frequente in azienda e di illustrare agli studenti come impiegare tali strumenti mediante un software statistico. La conoscenza degli strumenti di statistica di base (descrittiva ed inferenziale) costituisce un importante prerequisito per seguire il corso con profitto. Al termine del corso lo studente è in grado di: - analizzare in termini quantitativi le relazioni di interdipendenza tra fenomeni aziendali, - utilizzare un software per l’analisi statistica di dati aziendali, - interpretare criticamente i risultati ottenuti, - utilizzare tali risultati nei processi di decisione aziendale.

Contenuti

1. Il ruolo della statistica in azienda e l'organizzazione dell'informazione statistica. La matrice dei dati.
2. Il modello di regressione lineare. L'analisi della domanda e la previsione delle vendite.
3. La segmentazione del mercato. Componenti principali e cluster analysis
4. Il modello di regressione logistica binaria. L’analisi delle decisioni di acquisto e di scelta di marca.
5. Introduzione al software R. Data management. Utilizzo dei packages di statistica descrittiva e inferenziale, e per la stima dei modelli sopra richiamati.

Testi/Bibliografia

“Introduzione all'econometria”, J.H. Stock e M.W. Watson (edizione italiana a cura di F. Peracchi), terza edizione, 2012, Pearson Education.

Iacus, S.M., Masarotto, G. (2006) Laboratorio di statistica con R, McGraw-Hill Italia.

Brasini, S., Freo, M., Tassinari, F., Tassinari, G. (2010), Marketing e pubblicità, Bologna, Il Mulino

Manuali disponibili gratuitamente sul sito http://www.r-project.org/

Metodi didattici

L’impostazione dell’insegnamento é di tipo "problem-solving": ciascun argomento viene introdotto mediante la descrizione di un problema aziendale per la cui soluzione è opportuno impiegare strumenti statistici. Si propongono vari esempi ed applicazioni in cui gli strumenti di analisi saranno illustrati in relazione alla loro capacità di fornire evidenze empiriche utili per guidare processi di decisione aziendale.

Il corso comprende attività in laboratorio informatico svolto con l’ausilio del software open source R. Le esercitazioni effettuate in laboratorio hanno lo scopo di: a) porre lo studente in condizioni di poter utilizzare autonomamente mediante un software statistico gli strumenti statistici presentati, b) mostrare allo studente come analizzare i dati aziendali per fornire al management informazioni utili ad assumere decisioni, c) agevolare la comprensione degli argomenti illustrati.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

La prova d’esame mira a verificare il raggiungimento dei seguenti obiettivi didattici:

-conoscenza approfondita degli strumenti statistici illustrati durante le lezioni frontali

-capacità di impiegare tali strumenti per analizzare i fenomeni economico-aziendali, anche mediante il software R

-capacità di impiegare i risultati ottenuti al fine di interpretare il fenomeno oggetto di studio e di realizzare processi di decisione aziendale.

L'accertamento dell'apprendimento avviene mediante una prova scritta ed una prova di laboratorio da svolgersi con l'ausilio del software R. La valutazione riferita all’insegnamento è data dalla media aritmetica delle valutazioni riportate nelle due prove.

Con riferimento alla prova scritta, oltre a rispondere ad alcune domande che vertono sui metodi (nel linguaggio comune, le “domande di teoria”), gli studenti dovranno svolgere esercizi in cui dimostrano di saper applicare gli strumenti acquisiti per stimare un particolare modello, verificare particolari ipotesi e interpretare i risultati ottenuti. A titolo di esempio in AMS CAMPUS è a disposizione un testo che contiene domande-tipo presenti nella prova d'esame con una proposta di soluzione. Durante la prova non è ammesso l'uso di materiale di supporto quale libri di testo, appunti, supporti informatici.

Con riferimento alla prova di laboratorio gli studenti riceveranno un dataset da analizzare con il sofware R. La prova consiste in una serie di quesiti che richiedono una analisi dei dati (per esempio: calcolo di statistiche descrittive, preparazione di un grafico, stima di un modello di regressione, svolgimento di un test d'ipotesi). Gli studenti dovranno riportare in un documento word i risultati rilevanti delle analisi svolte, un commento di tali risultati ed eventualmente una descrizione della procedura di analisi scelta. A lezione verranno svolti casi studio in preparazione della prova e verranno resi disponibili alcuni quesiti-tipo.

Strumenti a supporto della didattica

Materiale didattico disponibile su AMS Campus. Ultima release disponibile di R; si veda il sito http://www.r-project.org/ .

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Giorgio Tassinari

Consulta il sito web di Sara Capacci