Course 2020-2021 a.y.

20356 - PRECORSO DI STATISTICA / STATISTICS - PREPARATORY COURSE

Department of Decision Sciences


For the instruction language of the course see class group/s below
Go to class group/s: 1
PPA (I sem. - P)
Course Director:
PIERO VERONESE

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

Class group/s taught in English

Mission & Content Summary

MISSION

The course aims to provide students with the basic knowledge of statistics and data analysis necessary to face the compulsory courses of Quantitative Methods, present in the Master M, IM, MM, ACME, GIO, PPA.

CONTENT SUMMARY

  • Introduction to data sources, database, sampling.
  • Description of qualitative data: classification of variables, univariate and bivariate analysis, graphical  representations.
  • Description of quantitative data: summary measures, outliers detection, bivariate analysis, scatter plots.
  • Probability and random variables(brief notes): standard distributions
  • Introduction to inferential statistics: point and interval estimation, introduction to esting theory
  • Test for bivariate analysis: test of indipendence, test on the difference of means.
  • Simple regression and test on the coefficients.

Teaching methods

  • Face-to-face lectures

DETAILS


Assessment methods

  Continuous assessment Partial exams General exam
  • no formal assessment is expeted
 x    

Teaching materials


ATTENDING AND NOT ATTENDING STUDENTS

Paul Newbold, William Carlson and Betty Thorne, STATISTICS FOR BUSINESS & ECONOMICS 9e, 2020

Last change 26/07/2020 13:23
PPA (I sem. - P)
Course Director:
PIERO VERONESE

Classi: 1 (I sem.)
Docenti responsabili delle classi:
Class 1: ALBERTO SACCARDI

Classe/i impartita/e in lingua italiana

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.
Modificato il 24/07/2020 13:11