CLEA

Lingua Insegnamento:

Le lezioni saranno svolte in italiano.
Testi di riferimento:

- Cicchitelli G., D’Urso P., Minozzo M. Statistica: principi e metodi. Pearson, Milano.
(per i seguenti argomenti: probabilità, inferenza statistica).
- Bracalente B., Cossignani M., Mulas A. Statistica aziendale. Mc-Graw-Hill, Milano.
Materiale integrativo a cura del docente sarà disponibile sulla pagina e-learning dedicata all’insegnamento.
Obiettivi formativi:

L’obiettivo del corso è fornire le conoscenze necessarie per la raccolta dei dati di interesse aziendale e per l’applicazione dei metodi statistici adeguati ad affrontare problemi decisionali che interessano i fenomeni complessi di tutta l’attività aziendale. A questo fine, oltre alle principali caratteristiche teorico metodologiche vengono presentati anche gli aspetti concettuali e logici dei metodi utilizzati che ne giustificano l’applicazione ai casi concreti.
RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI:
Conoscenza e capacità di comprensione:
Lo studente dovrà dimostrare di conoscere sia le tecniche per la raccolta e l’organizzazione dei dati aziendali sia i metodi statistici da applicare per analizzare i fenomeni aziendali, in base ai dati disponibili ed alle esigenze conoscitive.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione:
Lo studente dovrà dimostrare di saper applicare le principali tecniche statistiche per l’analisi dei fenomeni di interesse, con particolare attenzione alle dinamiche aziendali ed economiche.
Autonomia di giudizio:
Lo studente dovrà dimostrare di aver sviluppato una capacità critica per la scelta, tra le diverse tecniche statistiche trattate, di quella più adatta al contesto proposto e alle tipologie di dati disponibili.
Abilità comunicative:
Lo studente dovrà dimostrare di comprendere gli argomenti e la metodologia proposta e di essere in grado di illustrarne i contenuti in modo chiaro e appropriato e di saperli applicare in contesti aziendali ed economici.
Prerequisiti:

Conoscenze di matematica generale e statistica descrittiva.
Metodi didattici:

L'insegnamento prevede 72 ore di lezione suddivise in 3 lezioni settimanali che saranno svolte facendo ricorso ai seguenti metodi didattici: lezioni frontali, esercitazioni, casi di studio.
La frequenza è consigliata.
Modalità di verifica dell'apprendimento:

La valutazione del livello di apprendimento degli studenti sarà effettuata con il ricorso ad una prova scritta. Sono anche previste attività di valutazione formativa in itinere.
La prova scritta è articolata in due parti: i) domande a risposta chiusa e aperta sugli argomenti del programma; ii) esercizi relativi all’applicazione a casi concreti dei metodi statistici illustrati durante il corso.
La valutazione della prova è espressa in trentesimi.
Sostenibilità:
Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile:
Altre Informazioni:

E-mail: agnese.rapposelli@unich.it
Giorni ed orari di ricevimento studenti: Martedì 10.30 -12.30

Tutte le informazioni inerenti il corso e gli altri materiali didattici saranno disponibili su fad.unich.it, sulla pagina dedicata all’insegnamento.

Il corso si articola nei seguenti punti:
Disponibilità e produzione delle informazioni statistiche per le decisioni aziendali.
Le indagini campionarie.
La matrice dei dati e le analisi preliminari.
La misura e l’interpretazione delle relazioni tra variabili aziendali.
Probabilità ed inferenza statistica.
Tecniche di analisi multivariata dei dati aziendali e delle prestazioni economiche d’impresa.
La misurazione dell’efficienza aziendale. I metodi di analisi della frontiera.

- Le fonti di dati e l’informazione statistica per le decisioni aziendali.
- Le indagini campionarie: le fasi dell’indagine campionaria, il campionamento (cenni), il profilo dell’errore, le tecniche e gli strumenti di rilevazione dei dati.
- La matrice dei dati e le analisi preliminari
- La misura e l’interpretazione delle relazioni tra variabili aziendali. Il modello di regressione lineare semplice.
- Richiami di probabilità ed inferenza statistica: variabili casuali continue, stima puntuale, stima per intervallo, verifica delle ipotesi.
- Tecniche di analisi multivariata dei dati aziendali e delle prestazioni economiche d’impresa: il modello di regressione lineare multipla; il modello di regressione logistica.
- La misurazione dell’efficienza aziendale. I metodi di analisi della frontiera: i diversi approcci alla misurazione dell’efficienza; le misure di efficienza parametriche: analisi della frontiera stocastica (SFA); le misure di efficienza non parametriche: il metodo Data Envelopment Analysis (DEA).