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Course 2022-2023 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 - 5

M (I sem. - P)
Course Director:
RAFFAELLA PICCARRETA

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

Class group/s taught in English

Suggested background knowledge

The course has not specific prerequisites


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, 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.

Intended Learning Outcomes (ILO)
KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING
At the end of the course student will be able to...
  • Recognize different types of data.
  • Understand the difference between the tools of descriptive and inferential statistics, and identify the most suitable approach for the problem at hand.
  • Recognize simple statistical models.
APPLYING KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING
At the end of the course student will be able to...
  • Properly summarize a dataset.
  • Estimate and test hypotheses on the unknown parameters of a population based on sample data.
  • Build simple statistical models, as regression models, to study the relationships between variables of interest.

Teaching methods
  • Face-to-face lectures
DETAILS

       


Assessment methods
  Continuous assessment Partial exams General exam
  • There is no formal assessment for this course
  • x    
    ATTENDING AND NOT ATTENDING STUDENTS

          


    Teaching materials
    ATTENDING AND NOT ATTENDING STUDENTS

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

    Last change 29/07/2022 16:15

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

    Classe/i impartita/e in lingua italiana

    Conoscenze pregresse consigliate

    Non sono previsti requisiti per frequentare questo corso


    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.

    Risultati di Apprendimento Attesi (RAA)
    CONOSCENZA E COMPRENSIONE
    Al termine dell'insegnamento, lo studente sarà in grado di...
    • Comprendere la diversa natura dei dati.
    • Distinguere le tecniche di analisi descrittiva da quelle inferenziali ed essere in grado di identificare quella più appropriata per il problema oggetto di studio.
    • Riconoscere semplici modelli statistici.
    CAPACITA' DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE
    Al termine dell'insegnamento, lo studente sarà in grado di...
    • Sintetizzare in modo appropriato un insieme di dati.
    • Stimare e verificare ipotesi su parametri non noti di una popolazione a partire da dati campionari.
    • Costruire semplici modelli statistici, quali quelli di regressione, volti a studiare le relazioni fra le diverse variabili di interesse.

    Modalità didattiche
    • Lezioni frontali
    DETTAGLI

      


    Metodi di valutazione dell'apprendimento
      Accertamento in itinere Prove parziali Prova generale
  • Il precorso non prevede momenti formali di valutazione
  • x    
    STUDENTI FREQUENTANTI E NON FREQUENTANTI

      


    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 29/07/2022 15:42