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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’insegnamento persegue l’obiettivo di fornire le conoscenze e le competenze 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 tal fine l'insegnamento vuole trasmettere conoscenze avanzate e competenze in ambito quantitativo, che sono necessarie per una corretta lettura ed interpretazione dei dati aziendali a supporto del processo decisionale aziendale.
    In particolare, tali obiettivi formativi sono associabili ai seguenti risultati di apprendimento attesi:
    a) 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 diverse esigenze conoscitive. Lo studente, inoltre, dovrà dimostrare di saper interpretare i risultati ottenuti e di essere in grado di fornire informazioni sintetiche a supporto delle decisioni aziendali.
    b) Capacità di applicare conoscenza e comprensione
    Lo studente dovrà dimostrare di saper applicare le conoscenze acquisite e le tecniche statistiche trattate durante il corso per la diagnosi e la comprensione dei fenomeni aziendali di interesse.
    c) Autonomia di giudizio
    Lo studente dovrà dimostrare di aver sviluppato la capacità di scegliere in autonomia il tipo di analisi più idoneo in base al contesto aziendale ed economico di riferimento ed alla tipologia di dati disponibili, e di interpretare i risultati ottenuti attraverso un’analisi statistica avanzata.
    d) 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.
    e) Capacità di apprendimento
    Lo studente sarà in grado di effettuare ricerche individuali e di gruppo su aspetti specifici della disciplina, anche in contesti aziendali, 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.
    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 “Istruzione di qualità” - Fornire un’educazione di qualità, equa ed inclusiva, promuovere opportunità di apprendimento per tutti.
    Obiettivo 5 “Parità di genere” - Raggiungere l’uguaglianza di genere e l’empowerment di tutte le donne e le ragazze.
    Obiettivo 9 “Imprese, innovazione e infrastrutture” - Costruire una infrastruttura resiliente e promuovere l’innovazione ed una industrializzazione equa, responsabile e sostenibile.
     
  • Altre Informazioni:
    E-mail: agnese.rapposelli@unich.it
    Giorni ed orari di ricevimento studenti: martedì 11.00 -13.00.
    Tutte le informazioni inerenti il corso e gli altri materiali didattici saranno disponibili su fad.unich.it, sulla pagina dedicata all’insegnamento.
    Gli studenti Erasmus possono sostenere l'esame in lingua inglese e in lingua francese. 
     

Il corso si articola nei seguenti punti:
L’informazione statistica per le imprese.
Numeri indici.
Le indagini campionarie.
La matrice dei dati e le analisi preliminari.
Probabilità ed inferenza statistica.
Tecniche di analisi multivariata dei dati aziendali e delle prestazioni economiche d’impresa.
La misurazione dell’efficienza aziendale.

- L’informazione statistica per le imprese: fonti di dati, qualità dell’informazione statistica.
- Numeri indici: a base fissa, a base mobile. Numeri indici complessi.
- Le indagini campionarie: fasi dell’indagine campionaria, tecniche e strumenti di rilevazione dei dati.
- La matrice dei dati e le analisi preliminari
- Probabilità ed inferenza statistica (richiami): variabili casuali discrete e 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 (ipotesi del modello, stima dei parametri, inferenza, casi studio).
- La misurazione dell’efficienza aziendale. Le misure di efficienza parametriche e non parametriche.

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