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 dettagliato
    1. Introduzione alla statistica aziendale e alle fonti dei dati per le analisi aziendali
    La statistica per le decisioni aziendali.
    Le fonti di dati per le analisi aziendali: fonti primarie e fonti secondarie. La qualità dell’informazione statistica.
    Le fonti statistiche secondarie interne. Presentazione delle principali fonti esterne ufficiali e non ufficiali rilevanti nelle analisi aziendali

    2. Le indagini campionarie per la rilevazione di dati di interesse aziendale
    Tecniche di campionamento probabilistico e processo di stima dei parametri.
    Il campionamento casuale semplice: procedura di estrazione e calcolo degli stimatori puntuali e per intervallo. Errore campionario e determinazione della numerosità campionaria.
    Il campionamento sistematico. Il campionamento stratificato e le relative procedure di stima dei parametri e di costruzione degli intervalli di confidenza.
    Errori non campionari e relativi metodi di trattamento.
    Tecniche di rilevazione dei dati; lo strumento di rilevazione; tipologie di quesiti, scale di valutazione, classificazione dei caratteri statistici

    3 Analisi preliminari dei dati: misure di associazione
    La matrice dei dati; analisi dei profili colonna: l’associazione fra coppie di caratteri statistici; indici di associazione per variabili qualitative (su scala nominale e su scala ordinale), quantitative e miste.

    4. Il modello di regressione per l’analisi delle relazioni causali tra variabili e le previsioni aziendali
    Il modello di regressione lineare semplice: la stima dei parametri e i relativi test di significatività; variabile esplicativa dummy; il modello di regressione semplice per le previsioni aziendali.
    Il modello di regressione lineare multipla: richiami di algebra matriciale; la stima dei parametri e i relativi test di significatività; la bontà dell’adattamento; le variabili esplicative dummy e slope-dummy; il modello di regressione multipla per le previsioni aziendali. Analisi diagnostiche.

    5. Modelli di regressione con variabili dipendenti binarie
    Il modello di probabilità lineare. Il modello di regressione logistica: stima e interpretazione dei parametri; effetti marginali; test di significatività; bontà di adattamento; previsione.


    Testo di riferimento
    Bracalente B., Cossignani M., Mulas A.: “Statistica Aziendale”, McGraw-Hill, Milano 2009 (Capitoli 1, 2, 3 (solo 3.1 e 3.3), 4).
    Bracalente B. “Regressione con variabili indipendenti qualitative” (Appunti integrativi al Capitolo 4 del libro di testo)

    Testi di consultazione e approfondimento
    Biggeri L., Bini M., Coli A., Grassini L., Maltagliati M.: “Statistica per le decisioni aziendali”, 2/Ed., Pearson, Milano 2017


    Materiale didattico
    Il materiale didattico (dispense, esercitazioni, altro materiale di supporto) sarà progressivamente reso disponibile nella piattaforma Unistudium (unistudium.unipg.it). Nella piattaforma saranno anche pubblicati, oltre al programma, eventuali avvisi e i risultati delle prove di esame.


    Modalità di esame
    L’esame prevede una prova scritta articolata in due parti: domande di carattere teorico ed esercizi da svolgere. Non è consentita la consultazione di libri, dispense o appunti personali, ma è possibile consultare un formulario (contenente solo formule, senza dimostrazioni o commenti; dimensioni massime: 2 fogli fronte-retro).

  • Collaboratori

  • Note
    Orario di ricevimento:
    Durante il corso: Giovedì dopo la lezione e Venerdì prima della lezione (preferibilmente su appuntamento)
    In altri periodi: da concordare via e-mail (david.aristei@unipg.it)