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Course 2018-2019 a.y.

20356 - PRECORSO DI STATISTICA / STATISTICS - PREPARATORY COURSE

MM
MM
Department of Decision Sciences

For the instruction language of the course see class group/s below

Go to class group/s: 1 - 5

MM (I sem. - P)
Course Director:
PIERO VERONESE

Classi: 5 (I sem.)
Docenti responsabili delle classi:
Classe 5: ALESSANDRO RECLA

Classe/i impartita/e in lingua italiana

Class-group lessons delivered  on campus

Mission e Programma sintetico
MISSION

Il corso ha lo scopo di fornire agli studenti le conoscenze di base di statistica e di analisi dei dati necessarie per affrontare i corsi obbligatori di Metodi Quantitativi, presenti nei bienni M e MM.

PROGRAMMA SINTETICO
  • Nozioni introduttive: fonti dei dati, database, teoria di campionamento.
  • Descrizione di dati qualitativi: classificazione delle variabili, analisi univariata di dati qualitativi, analisi bivariata di dati qualitativi, rappresentazioni grafiche.
  • Descrizione di dati quantitativi: misure di tendenza centrale e non centrale, individuazione dei dati anomali, analisi bivariata di dati quantitativi, rappresentazioni grafiche.
  • Variabili aleatorie (cenni): probabilità, variabili aleatorie, distribuzioni notevoli.
  • Introduzione all’inferenza statistica: stima puntuale e per intervallo, introduzione alla teoria dei test.
  • Test per analisi bivariate: analisi di connessione, test confronta medie, test sul coefficiente di correlazione, regressione lineare semplice e test sui coefficienti.

Materiali didattici
STUDENTI FREQUENTANTI E NON FREQUENTANTI
  • P. NEWBOLD, W.L. CARLSON, B. THORNE, Statistica (Versione Italiana), Pearson-Prentice Hall, 2008.
  • L. MOLTENI, G. TROILO, Ricerche di marketing, Milano, Mc Graw Hill, 2007.
Modificato il 09/06/2018 22:52

Classes: 1 (I sem.)
Instructors:
Class 1: ALBERTO SACCARDI

Class group/s taught in English

Class-group lessons delivered  on campus

Mission & Content Summary
MISSION

The course is meant to provide students with the basic elements of statistics and data analysis whose knowledge is required for the mandatory quantitative methods courses in Master of Science: M and MM.

CONTENT SUMMARY
  • Introduction concepts: data sources, databases, sampling theory.
  • Qualitative data: variable classification, univariate and bivariate frequency analysis.
  • Quantitative data: variable classification, univariate analysis (location, spread and shape indexes), bivariate analysis (correlation).
  • Random variables: probability and common distributions.
  • Introduction to statistical inference: point and interval estimation.
  • Introduction to statistical test: connection, means, correlation, linear regression.

Teaching materials
ATTENDING AND NOT ATTENDING STUDENTS
  • P. NEWBOLD, W. CARLSON, B. THORNE, Statistics for Business and Economics, Pearson Prentice Hall, 2009.
  • N.K. MALHOTRA, Marketing Research An Applied Orientation, Pearson Prentice Hall, 2007.
Last change 09/06/2018 22:54
 

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