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Statistica per l'impresa

  • Edizioni precedenti del corso A.A.:
  • 2018/2019

Dati insegnamento


Lingua Insegnamento:
Italiano 
Testi di riferimento:
Appunti del corso
Testo di riferimento: MONTGOMERY D.C. (2006). Controllo statistico della qualità, 2a ed. McGraw Hill (cap.1; cap. 2 pag. 39-65, 76-80; cap. 3 pag. 81-108; cap 4; cap. 5; cap. 6; cap. 8 pag. 329-354). 
Obiettivi formativi:
Il corso fornisce agli studenti gli strumenti statistici appropriati per effettuare analisi economiche a supporto delle imprese, con particolare attenzione all’aspetto del controllo della qualità. Inoltre gli studenti apprenderanno le basi del pacchetto statistico open source R, utile per effettuare elaborazioni nell’ambito economico e aziendale.

In particolare, tali obiettivi formativi sono associabili ai seguenti risultati di apprendimento attesi:
a) Conoscenza e capacità di comprensione: Al termine del corso gli studenti conseguono le conoscenze statistiche di base necessarie per analizzare i dati economici e aziendali. Nello specifico verranno affrontati tematiche relative all’inferenza statistica, al controllo della qualità e alla costruzione di indicatori economici. La presenza di esercitazioni e casi studi durante il corso, permetteranno di dare una visione empirica di casi reali nell’ambito aziendale. Le tematiche affrontate saranno tutte supportate da applicazioni con il software R.
b) Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Obiettivo del corso è di sviluppare la capacità critica nell’analisi empirica, attraverso l’applicazione degli strumenti statistici allo studio di fenomeni reali aziendali. L’uso del programma R consentirà inoltre allo studente di estendere e adattare le sue conoscenze in diversi contesti analitici e applicativi. 
Prerequisiti:
Il corso prevede le conoscenze della Statistica di base 
Metodi didattici:
Lezioni orali, con esercitazioni pratiche, attraverso l’uso del software R. 
Modalità di verifica dell'apprendimento:
a) Conoscenza e capacità di comprensione: la verifica dei risultati di apprendimento sarà effettuata attraverso una prova d’esame in forma scritta. Questa riguarderà tutto il programma del corso, sia nei suoi aspetti teorici che pratici, anche attraverso esempi applicativi del software R. L’esame orale può essere richiesti dal docente e/o dallo studente.
b) Capacità di applicare conoscenza e comprensione: La prova d’esame permetterà di verificare la capacità dello studente di risolvere e affrontare analisi di dati reali, sia in termini di calcolo che di elaborazioni R. 
Altre Informazioni:
Email
Pagina web del docente
Orari ricevimento studenti 

Richiami di probabilità ed inferenza statistica; Il software R; Controllo della qualità e carte di controllo; Controllo statistico della qualità con R; I numeri indici


1. Richiami di probabilità ed inferenza statistica: variabili casuali discrete e continue, valori medi, variabilità, teoria degli stimatori, intervalli di confidenza
2. Il software R: introduzione, principali funzioni statistiche, uso pacchetti specifici.
3. Controllo della qualità: la qualità nell’ambiente produttivo, il controllo statistico di processo, le carte di controllo per variabili ed attributi, carte CUSUM, carta maschera a V, carta EWMA
4. Controllo statistico della qualità con R
5. I numeri indici: a base fissa, a base mobile, indici compositi, esempi pratici.













Testi in inglese


in Italian

Contenuti:
Introduction to probability and statistical inference; Software R; Control quality and control charts; Statistical control quality with the software R; Index numbers.

Text:
Course slides
MONTGOMERY D.C. (2006). Statistical quality control, 2a ed. McGraw Hill (ch.1; ch. 2 pg. 39-65, 76-80; ch. 3 pg. 81-108; ch 4; ch. 5; ch. 6; ch. 8 pg. 329-354).

Obiettivi formativi:
The aim of the course is providing the appropriate statistical tools to carry out economic analyzes to support the companies, with particular attention to the quality control aspects. In addition, students will learn the basics of the open source statistical package R, useful for processing empirical analysis in the economic and business domain.

In particular, these objectives can be associated with the following expected learning outcomes:
a) At the end of the course students will learn the basic statistical instruments necessary to analyze economic and business data. Specifically, issues related to statistical inference, quality control and the construction of economic indicators will be proposed during the course. The presence of exercises and case studies will allow to give an empirical statistical view of real cases in business analysis. The topics will all be supported by applications with the software R
b) The aim of the course is to develop critical skills in empirical analysis, through the application of statistical tools on real studies of business phenomena. The use of the software R will allow the student to extend and adapt his knowledge in different analytical and empirical contexts.

Prerequisiti: Knowledge of Basic Statistics is required

Metodi didattici: Lectures, exercises and R practice examples

Altre informazioni:
Email
website
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Modalità di verifica dell’apprendimento:
a) Knowledge and understanding: the verification of the learning outcomes will be carried out through a written exam. This will cover the whole program of the course, both in its theoretical and practical aspects, also through empirical examples of the software R. The oral examination can be requested by the teacher and/or by the student.
b) Applying knowledge and understanding: The exam will verify the student's ability to solve and deal with the analysis of real data, both in terms of calculation and R processing.

Programma esteso:
1. Introduction to probability and statistical inference: discrete and continuous random variables, mean values, variability, estimator theory, interval estimation
2. Software R: introduction, fundamental statistical function, use of specific packages
3. Control quality: process control quality, control charts for variables and attributes, CUSUM charts, V and EWMA charts
4. Statistical Control quality with the software R
5. Index numbers: fixed base index, mobile base index, composite indexes, and practical examples.