17241 - LABORATORIO DI ANALISI DEI DATI

Conoscenze e abilità da conseguire

Il corso fornisce un'introduzione all'uso di Excel e R Statistics per l'analisi dei dati economici e finanziari, con l'obiettivo di sviluppare la capacità degli studenti di applicare i metodi e le tecniche affrontate nel corso di Statistica a casi pratici, nonché specifiche competenze per la raccolta e l'elaborazione autonoma dei dati osservati. Al termine del corso, ci si attende che lo studente sia in grado di: - reperire, selezionare e scaricare banche dati economiche e finanziarie ufficiali, funzionali allo studio di mercati, aziende e istituzioni finanziarie; - padroneggiare le principali funzioni di Excel; - utilizzare i principali strumenti del pacchetto base di R Statistics; - elaborare statistiche descrittive utilizzando i due software; - applicare le tecniche inferenziali studiate nel corso di Statistica; - selezionare ed eseguire la rappresentazione grafica dei dati e delle statistiche più efficace per il contesto e il problema in esame; - presentare i risultati delle sue analisi in modo chiaro ed efficace.

Contenuti

1) Introduzione a R Statistics:

- Logica di funzionamento generale, il workspace, selezionare la cartella di lavoro, caricare i dati da vari formati, salvare il lavoro, salvare file di dati in vari formati, caricare workspace.

- Oggetti di R (numerici, caratteri, fattori, vettori, matrici, dataframe, liste).

- Operazioni numeriche di base.

2) Analisi statistiche univariate e bivariate con R statistics

- Protocollo elementare, distribuzioni di frequenza e per classi.

- Frequenze assolute, relative, relative percentuali e cumulate.

- Moda, Mediana, Percentili.

- Media aritmetica semplice, Media aritmetica ponderata, Media geometrica.

- Varianza, Devianza, Coefficiente di variazione, Scarto quadratico medio.

- Indice di Concentrazione Gini.

- Indice di Asimmetria ed Indice di Curtosi.

- Grafici.

- Distribuzioni congiunte, condizionate e marginali.
- Indice di associazione chi quadro di Pearson e Cramer’s V.
- Medie condizionate e medie marginali (media totale come media delle medie dei gruppi).
- Varianze condizionate e varianze marginali (scomposizione della varianza).
- Indice di dipendenza in media (eta quadro).
- Covarianza e corrrelazione.

- Regressione lineare.

- Test inferenziali sui coefficienti di regressione ed intervalli di confidenza per gli stessi.

- Test inferenziali su 1 e 2 medie (da popolazioni diverse), con varianza nota ed ignota, in campioni piccoli e grandi, a 1 e 2 code.

- Intervalli di confidenza per le medie.

Testi/Bibliografia

Angelo M. Mineo, "Una guida all’utilizzo dell’ambiente statistico R", 2003, CRAN.

Metodi didattici

Esercitazioni laboratoriali interattive.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

La prova d'esame consisterà nello svolgimento di un’analisi su di un argomento, possibilmente economico o finanziario, a scelta dello studente, presentata in forma di report scritto. È ammesso lo svolgimento dell’analisi in gruppi di massimo 3 studenti, l’entità del lavoro deve essere proporzionata al numero dei componenti del gruppo. L’intera analisi deve essere svolta sia con R sia con Excel, per verificare i risultati.

Lo script di R (più pulito possibile) ed il file di dati analizzati dovranno essere consegnati alla docente (insieme al report in formato Word o pdf) da 1 solo componente del gruppo, via e-mail, entro 10 giorni prima dell’appello di Statistica del Prof. Costa che si intende sostenere.

Il report deve contenere nome, cognome e matricola di ogni membro del gruppo.

Per ulteriori informazione, anche sui criteri di valutazione, si rimanda al pdf caricato su virtuale: “Modalità d’esame”.

Strumenti a supporto della didattica

Materiali didattici on line, disponibili al sito

https://virtuale.unibo.it/

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Annalisa Stacchini