Course 2009-2010 a.y.

8434 - ANALISI DEI DATI [DATA ANALYSIS]


AFC-LS

Department of Decision Sciences

Course taught in Italian

Go to class group/s: 10 - 11 - 12
AFC-LS (6 credits - I sem. - CC)
Course Director:
SONIA PETRONE

Classi: 10 (I sem.) - 11 (I sem.) - 12 (I sem.)
Docenti responsabili delle classi:
Classe 10: SONIA PETRONE, Classe 11: EUGENIO MELILLI, Classe 12: EUGENIO MELILLI


Obiettivi formativi del corso

Il corso si propone di fornire strumenti matematici e statistici per l’analisi di dati economici e aziendali. La prima parte del corso tratterà la valutazione in condizioni di incertezza e la determinazione del prezzo di opzioni; nella seconda parte, saranno presentate tecniche statistiche di analisi dei dati.L’obiettivo è fornire una buona base metodologica e la capacità di analisi applicata su dati reali. A tal fine, alle lezioni in aula tradizionale saranno affiancate lezioni in aula informatica, in modo che ogni studente possa seguire attivamente sul proprio computer l'analisi statistica dei problemi discussi, con lavori individuali e di gruppo. Il software utilizzato sarà R, disponibile gratuitamente a http: // www.r-project.org/. 

Programma sintetico del corso

Parte I. Strumenti matematici per l'analisi dei dati.

  • Principi di valutazione in condizioni di certezza e di incertezza.
  • Fondamenti di option pricing

Parte II. Strumenti statistici per l'analisi dei dati.

  • Descrizione, visualizzazione, gestione dei dati, con apprendimento del software R
  • Elementi di analisi multivariata. Cluster analysis.
  • Dati temporali:tecniche descrittive per l'analisi e la previsione
  • Nozioni base di inferenza statistica.
  • Studio della dipendenza: variabile dipendente quantitativa. Regressione lineare multipla. Scelta delle variabili rilevanti. Stima e previsione.
  • Studio della dipendenza: variabile dipendente qualitativa. regressione logistica.

Descrizione dettagliata delle modalità d'esame

L'esame consiste in una prova scritta e orale.

Testi d'esame

 

Da definire.

Sarà fornito materiale didattico sul sito web del corso.

Il software utilizzato, R,  è disponibile gratuitamente a http://www.cran.r-project.org/
Exam textbooks & Online Articles (check availability at the Library)

Prerequisiti

Basi di inferenza statistica e regressione.
Modificato il 05/05/2009 10:11