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Course 2021-2022 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 - 2 - 3 - 4 - 5 - 6

M (I sem. - P) - IM (I sem. - P) - MM (I sem. - P) - ACME (I sem. - P) - GIO (I sem. - P) - PPA (I sem. - P)
Course Director:
PIERO VERONESE

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 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

Teaching materials
ATTENDING AND NOT ATTENDING STUDENTS

Paul Newbold, William Carlson and Betty Thorne, STATISTICS FOR BUSINESS & ECONOMICS 9e, 2019

Last change 19/07/2021 09:44

M (I sem. - P) - 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, campionamento.
  • Descrizione di dati qualitativi: classificazione delle variabili, analisi univariata e bivariata, rappresentazioni grafiche.
  • Descrizione di dati quantitativi: misure di tendenza centrale e non centrale, individuazione dei dati anomali, analisi bivariata, 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 sul confronto fra medie, test sul coefficiente di correlazione
  • Regressione lineare semplice e test sui coefficienti.

Modalità didattiche
  • Lezioni frontali
DETTAGLI

Materiali didattici
STUDENTI FREQUENTANTI E NON FREQUENTANTI

P. Newbold, W.L.Carlson, B. Thorne (2020). Statistica, 9/Ed, Pearson

L. Molteni, G. Troilo (2007). Ricerche di marketing, Milano, Mc Graw Hill

Modificato il 19/07/2021 10:33

FIN (I sem. - P)
Course Director:
MASSIMO GUIDOLIN

Classes: 4 (I sem.)
Instructors:
Class 4: MASSIMO GUIDOLIN

Class group/s taught in English

Class-group lessons delivered in blended format (part online and part on campus)
Last change 22/08/2021 13:37

DES-ESS (I sem. - P) - DSBA (I sem. - P) - CYBER (I sem. - P)
Course Director:
IGOR PRUENSTER

Classes: 2 (I sem.)
Instructors:
Class 2: MARCO UGO BOELLA

Class group/s taught in English

Class-group lessons delivered  on campus
Last change 30/08/2021 21:37

FIN (I sem. - P)
Course Director:
MASSIMO GUIDOLIN

Classi: 3 (I sem.)
Docenti responsabili delle classi:
Classe 3: MASSIMO GUIDOLIN

Classe/i impartita/e in lingua italiana

Class-group lessons delivered in blended format (part online and part on campus)
Modificato il 22/08/2021 13:55

M (I sem. - P) - IM (I sem. - P) - MM (I sem. - P) - ACME (I sem. - P) - GIO (I sem. - P) - PPA (I sem. - P) - MAFINRISK (I sem. - P  |  SECS-S/06)
Course Director:
PIERO VERONESE, MASSIMO GUIDOLIN

Classes: 6 (I sem.)
Instructors:
Class 6: MASSIMO GUIDOLIN

Class group/s taught in English

Class-group lessons delivered in blended format (part online and part on campus)