37321 - STATISTICA PER L'ANALISI DEI DATI

Anno Accademico 2025/2026

  • Docente: Maurizio Brizzi
  • Crediti formativi: 6
  • SSD: SECS-S/01
  • Lingua di insegnamento: Italiano
  • Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
  • Campus: Rimini
  • Corso: Laurea Magistrale in Amministrazione e gestione d'impresa (cod. 6796)

Conoscenze e abilità da conseguire

I candidati impareranno a conoscere e ad applicare le principali tecniche statistiche impiegate nell’analisi di dati, soprattutto quelle che possano riguardare in qualche modo i vari aspetti del controllo statistico della gestione aziendale. Lo studente, al termine del corso, sarà in grado di: - rappresentare un insieme di dati e descriverne l’andamento con opportuni indici; - rappresentare e valutare la relazione tra due caratteri differenti, con particolare riferimento alla regressione e correlazione lineare; - eseguire delle semplici valutazioni di probabilità; - applicare alcune procedure di stima di parametri; - controllare la validità di alcune specifiche ipotesi di natura statistica; - conoscere i principali metodi di campionamento e la relativa strategia campionaria.

Contenuti

Parte prima - Statistica descrittiva

Classificazione dei caratteri. Valori medi e misure di variabilità assoluta e relativa. Rapporto di concentrazione di Gini. Indici di eterogeneità. Rapporti statistici e numeri indici. Indice di sviluppo umano (ISU). Variabili statistiche doppie. Tavola a doppia entrata. Misure e indici di connessione. Regressione e correlazione lineare.  

Parte seconda - Elementi di probabilità

Eventi e operazioni logiche. Calcolo combinatorio. Definizioni di probabilità. Assiomi di Kolmogorov e risultati derivanti. Probabilità condizionata e indipendenza. Variabili aleatorie discrete: supporto, funzione di probabilità, funzione di ripartizione, mediana e centili, valore atteso, varianza e scarto. Modelli distributivi discreti: variabile di Bernoulli, Binomiale, Geometrica, Ipergeometrica, di Poisson. Variabili aleatorie continue. Funzione di densità e di graduazione. Modelli distributivi continui: uniforme, esponenziale, Gaussiana e distribuzioni derivate.

Parte terza - Inferenza statistica

Popolazione, campione, universo campionario. Statistiche e stimatori. Distorsione ed errore quadratico medio. Stima puntuale e intervallare dei parametri frequenza, media e scarto. I fondamenti del test di ipotesi. Livello di significatività e potenza di un test. Test di ipotesi sulle frequenze. Test per i parametri della distribuzione normale. Analisi della varianza a un fattore. Test di indipendenza distributiva e lineare tra due variabili.

Parte quarta - Metodi di campionamento

Piano di campionamento e strategia campionaria. Probabilità di estrazione e di inclusione. Campionamento casuale semplice, probabilizzato, stratificato e a grappoli.

 

Testi/Bibliografia

Maurizio Brizzi (2014), Elementi di probabilità e di inferenza statistica, Webster / Libreriauniversitaria.it, Limena (PD).

 

Metodi didattici

Lezioni frontali con la possibilità di esercitazioni in laboratorio.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Prova scritta con tre esercizi, della durata approssimativa di 1 ora e 40 minuti. Prova orale obbligatoria (circa 20 minuti).

Strumenti a supporto della didattica

Dispense didattiche disponibili sulla piattaforma Virtuale.unibo

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Maurizio Brizzi