Statistica aziendale

  • Corso di Laurea: Corso di Laurea Magistrale in Economia e Direzione Aziendale
  • Anno: 1
  • Crediti: 6
  • Docenti: - Aristei David
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  • Programma:
    Programma:

    1.L'informazione statistica per l'azienda.
    Fonti statistiche primarie e secondarie. La statistica ufficiale. Le indagini campionarie dell'ISTAT, della Camera di commercio. Le dimensioni della qualità dei dati statistici.

    2.Le indagini campionarie.
    Fasi di un'indagine statistica. Indagini totali ed indagini campionarie. Piani di campionamento e strategie campionarie. Lo stimatore di Horvitz-Thompson. Piani di campionamento probabilistici: campionamento casuale semplice, campionamento sistematico, campionamento stratificato, campionamento a grappoli, campionamento a due stadi.
    Piani di campionamento non probabilistici: campionamento per quote, a scelta ragionata, campionamento a valanga.
    Approfondimenti specifici su: campionamento a probabilità variabili, stimatore per quoziente, stime nei domini di studio, post-stratificazione, riponderazione per mancate risposte.

    3.Il modello di regressione multipla per la stima e la previsione di variabili economiche.
    Richiami sulla regressione a due variabili. Ipotesi del modello di regressione multipla. Stimatore dei minimi quadrati ordinari e sue proprietà. Inferenza sui parametri del modello. La scomposizione della devianza e l'indice di determinazione. Il test F di analisi della varianza.
    Selezione delle variabili esplicative. L'uso delle variabili dummy per i caratteri qualitativi. Effetti principali ed effetti interazione. Diagnostica del modello: analisi dei residui, relazioni non lineari, multicollinearità, eteroschedasticità, valori anomali. La previsione puntuale e intervallare tramite il modello di regressione.

    4.Tecniche di analisi multivariata per la segmentazione del mercato e la classificazione.
    La matrice dei dati. Misure di distanza e di similarità. Distanza euclidea, distanza di Minkowski, distanza di Mahlanobis, distanza di Manhattan.
    Algoritmi di raggruppamento gerarchici e non gerarchici.
    Scaling multidimensionale.
    L'analisi in componenti principali.

    Modalità di svolgimento dell'esame:
    Per gli studenti frequentanti:
    L'esame consiste nella predisposizione in gruppi di lavoro di due diversi elaborati e nella discussione orale degli stessi. I due elaborati avranno come oggetto il campionamento da popolazioni finite ed il modello di regressione multipla e le tecniche di analisi statistica multivariata.
    Per gli studenti non frequentanti:
    L'esame consiste in una prova scritta contenente alcuni esercizi di calcolo sugli argomenti del corso (campionamento da popolazioni finite, regressione multipla, cluster analysis) ed alcune domande di natura teorica

  • Collaboratori

  • Note
    Orario di ricevimento: Durante il corso: lunedì e martedì dalle 18.00 alle 19.00
    In altri periodi, da concordare via e-mail falocci.nicola@crumbria.it