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  • 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 economico-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, anche attraverso l’uso dei software, 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.
    Capacità di apprendimento:
    Lo studente sarà in grado di effettuare ricerche individuali e di gruppo su aspetti specifici della disciplina, anche in contesti professionali, e di confrontare le proprie competenze con gli approcci più recenti.
     
  • 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:
    Il corso tratta anche tematiche riconducibili alla sostenibilità sociale.
    In particolare, l'insegnamento contribuisce al perseguimento dei seguenti Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU:
    Obiettivo 4 - Fornire un’educazione di qualità, equa ed inclusiva, e opportunità di apprendimento per tutti.
    Obiettivo 5 - Raggiungere l’uguaglianza di genere ed emancipare tutte le donne e le ragazze.
     
  • 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).

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