Università degli studi dell'Insubria

STATISTICA PER L'ECONOMIA

A.A. di erogazione 2018/2019
Insegnamento obbligatorio

Laurea triennale in ECONOMIA E MANAGEMENT
 (A.A. 2017/2018)
Docenti
NAI RUSCONE MARTA
BUSIGNANI ELISABETTA
Anno di corso: 
2
Lingua: 
Italiano
Crediti: 
11
Ciclo: 
Secondo Semestre
Ore di attivita' frontale: 
94

Al termine del corso gli studenti avranno acquisito le principali nozioni di statistica descrittiva ed inferenziale, e sapranno applicare tali strumenti statistici a problemi di natura economica ed aziendale, anche mediante l'uso di Excel. Nell'ambito dell'inferenza statistica verranno inoltre utilizzati alcuni elementi di calcolo delle probabilità e teoria delle variabili aleatorie.

Prerequisiti: 

Si considerano acquisiti i contenuti del programma di Matematica (codice ECO0011).

I principali argomenti trattati nel corso sono:

STATISTICA DESCRITTIVA
Classificazione dei caratteri
Dati aggregati e dati disaggregati; frequenze assolute, relative e cumulate.

Descrizioni grafiche dei dati:
−Analisi grafica: diagrammi a torta, a barre e ad aste, istogramma.
−Funzione di ripartizione per caratteri quantitativi discreti e continui.

Descrizione numerica dei dati:
−Misure di tendenza centrale: medie analitiche (media aritmetica, media aritmetica ponderata e sue proprietà, media geometrica, media quadratica); medie di posizione (mediana, primo e terzo quartile); moda.
−Misure di variabilità: campo di variazione; scarto interquartile; devianza; varianza (e sue proprietà); deviazione standard; coefficiente di variazione.
−Concentrazione.
−Serie storiche e numeri indici

Analisi bivariata:
−Diagrammi di dispersione e tabelle a doppia entrata. Frequenze congiunte assolute e relative. Frequenze marginali e condizionate. Medie condizionate.
−Indipendenza statistica.
−La connessione: indici chi-quadrato e chi-quadrato normalizzato.
−Indipendenza in media e indice eta quadro.
−Misure di associazione lineare tra due caratteri. Indici di concordanza: covarianza e coefficiente di correlazione.

Regressione lineare semplice:
- La retta dei minimi quadrati ed espressione dei relativi coefficienti
- La previsione
- Il coefficiente di determinazione R2.
- Interpretazione dei risultati di una regressione.

- Esempi ed applicazioni delle principali tecniche di statistica descrittiva con Excel.

STATISTICA INFERENZIALE
Variabili aleatorie (v.a.):
- Ripasso di distribuzioni notevoli per variabili discrete: Bernoulli, Binomiale, Poisson; legami tra le diverse distribuzioni.
−Ripasso di distribuzioni notevoli per variabili continue: uniforme; normale; esponenziale; combinazioni di v.a. normali.
−Cenni alle distribuzioni congiunte: valore atteso e varianza di combinazioni di v.a.

Stima puntuale
−Campionamento e distribuzioni campionarie. Stimatori puntuali.
−Definizioni generali: popolazione, campione, campione casuale, statistica; stimatore e stima.
−Media campionaria: definizione e proprietà.
−Varianza campionaria e varianza campionaria corretta; definizione e proprietà.
−Proporzione campionaria; definizione e proprietà.
−Il Teorema del limite Centrale.
−Proprietà degli stimatori puntuali: non distorsione, non distorsione asintotica; efficienza; consistenza in media quadratica.

Intervalli di confidenza
−Definizione di intervalli di confidenza (I.C.): stimatore e stima intervallare; limite superiore e inferiore; livello di confidenza; ampiezza intervallare e margine d'errore.
−I.C. per la media di una popolazione normale: caso varianza nota e non nota; la distribuzione T di Student.
−I.C. per la media di una popolazione generica nel caso di grandi campioni: caso varianza nota e non nota.
−I.C. per la proporzione di una popolazione bernoulliana.
−I.C. per la varianza di una popolazione normale.

Verifica d'ipotesi
−Definizioni generali.
−Costruzione di un test: concetti generali. Livello di significatività osservato (o p-value).
−Verifica d'ipotesi per la media di una popolazione normale: varianza nota e non nota.
−Verifica d'ipotesi per la media di una popolazione generica nel caso di grandi campioni: varianza nota e non nota.
−Verifica d'ipotesi per la proporzione di una popolazione bernoulliana.
−Verifica d'ipotesi per la varianza di una popolazione normale.

Confronti tra due popolazioni
−Inferenza sulle medie di due popolazioni normali con campioni indipendenti: caso varianze note e caso varianze non note ma uguali
−Inferenza sulle medie di due popolazioni generiche con campioni indipendenti: caso varianze non note e non uguali

Il corso si svolgerà attraverso lezioni frontali, in cui verranno affrontati tutti gli argomenti teorici ed illustrati i metodi di risoluzione degli esercizi. Durante il corso potranno essere assegnati esercizi sia per lo studio individuale sia da risolvere in aula. Esempi di analisi statistica descrittiva con Excel verranno illustrati in aula. La partecipazione attiva alle lezioni è fortemente consigliata.

Alle lezioni frontali saranno affiancate esercitazioni settimanali.

Modalita' di verifica dell'apprendimento: 

L'esame si svolgerà in forma scritta, con stesse modalità per studenti frequentanti e non frequentanti.

L'esame potrà essere sostenuto in due modalità:

1) una PROVA scritta GENERALE della durata di 90 minuti, comprendente esercizi e domande di teoria sull'intero programma del corso.

Tale prova consiste in:
- 8 domandine a scelta multipla, ciascuna con punteggio +1 per risposta corretta, -1 per risposta sbagliata, 0 per risposta non data.
- 3 o 4 esercizi e / o domande di teoria a risposta aperta, che attribuiscono fino a 24 punti.
Condizione necessaria per poter superare la prova è aver ottenuto un punteggio nelle domandine a scelta multipla pari almeno a 4/30.

Il voto finale è la somma dei punti ottenuti. Per superare l'esame lo studente deve conseguire un voto non inferiore a 18/30. Voti superiori a 30 danno diritto alla lode.

2) DUE PROVE scritte PARZIALI (una a metà e l'altra alla fine del corso), ciascuna della durata di 90 minuti e comprendente esercizi e domande di teoria sulla parte di programma del corso appena conclusa.

Ogni prova consiste in:
- 8 domandine a scelta multipla, ciascuna con punteggio +1 per risposta corretta, -1 per risposta sbagliata, 0 per risposta non data.
- 3 o 4 esercizi e / o domande di teoria a risposta aperta, che attribuiscono fino a 24 punti.
Condizione necessaria per poter superare la prova è aver ottenuto un punteggio nelle domandine a scelta multipla pari almeno a 4/30.

Il voto di ciascuna prova parziale è la somma dei punti ottenuti. Per superare una prova parziale lo studente deve conseguire un voto non inferiore a 15/30.
L'esame è superato se la media aritmetica semplice, arrotondata per eccesso, dei voti ottenuti nelle due prove parziali non è inferiore a 18/30. Voti superiori a 30 danno diritto alla lode.

Durante le prove è consentito solo l’uso di carta, penna e calcolatrici (non sono consentiti telefoni cellulari, libri, appunti, computer palmari, notebook, , ecc.).

- G. CICCHITELLI, P. D’URSO, M. MINOZZO (2017), Statistica: principi e metodi, Terza edizione, Pearson Italia, Milano (Capitoli 1-6; 9-11; 13 - 14; 16 - 21)
- Dispense ed esercizi aggiuntivi saranno disponibili su E-learning

Non ci sono differenze tra studenti frequentanti e studenti non frequentanti

Per l'orario di ricevimento, si veda la pagina istituzionale del docente.

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A.A. 2019/2020

Anno di corso: 2
Curriculum: PERCORSO COMUNE

A.A. 2018/2019

Anno di corso: 2
Curriculum: PERCORSO COMUNE