CORSO DI STUDIO: Corso di Laurea in Economia Aziendale/Economia e Commercio                           a.a. 2015/2016

Denominazione insegnamento

Statistica

Lingua dell’insegnamento: Italiano

Crediti e ore di lezione: 9 CFU 72-80 ore di lezione

Moduli: NO

Settore/i scientifico disciplinare: SECS-S/01

Docente: Laura Pagani
Indirizzo email: laura.pagani@uniud.it
Pagina web personale: http://people.uniud.it/page/laura.pagani

Prerequisiti e propedeuticità

Il corso si svolge nel secondo semestre del primo anno di laurea triennale.
Pur non indicando una specifica propedeuticità è fortemente consigliato agli studenti il superamento dell’esame di Matematica generale del primo semestre.
Per quanto riguarda i prerequisiti, è richiesto agli studenti di avere una buona padronanza degli argomenti trattati nel corso di Matematica generale ed una discreta attitudine al ragionamento analitico formalizzato.

Conoscenze e abilità da acquisire

L’insegnamento si pone l’obiettivo di sviluppare le conoscenze metodologiche e statistiche di base e di fornire alcuni strumenti operativi che lo rendano in grado di effettuare semplici analisi statistiche interpretandone i risultati, anche in maniera critica, in ambito socio-economico e/o aziendale.
Capacità relative alle discipline

Capacità di riconoscimento.
Il corso si propone fornire le conoscenze di base dei metodi della Statistica, della loro applicazione sia ad esempi ad hoc che ad esempi concreti e dell’interpretazione dei risultati derivanti sia dalle applicazioni sia da indagini che vengono presentate sui principali media nazionali. Il programma copre i principali argomenti di un corso di base. Al termine del corso lo studente dovrà essere in grado di:
• riconoscere la tipologia e la struttura dei dati disponibili e individuare la tecnica di analisi più appropriata sia per il caso univariato che per il caso bivariato;
• acquisire la capacità nell'analisi critica dei risultati ottenuti e contestualizzndoli con riferimento al problema reale in esame.
• applicare a casi concreti ed interpretare i risultati dei principali metodi di analisi statistica descrittiva ed inferenziale;
• interpretare i risultati di un’analisi statistica effettuata con il software di analisi statistica R.

Capacità trasversali/soft skills:
• gli argomenti trattati durante il semestre saranno propedeutici ai corsi di area statistica/econometrica che lo studente svolgerà nel prosieguo dei proprio curriculum studiorum;
• lo studente dovrebbe essere in grado di decidere quale sia lo strumento ottimale da applicare nei diversi contesti di analisi empirica (a partire dalla misurazione del fenomeno di interesse fino ad arrivare all'analisi dei dati raccolti);
• lo studente dovrebbe acquisire la capacità di presentare i risultate delle proprie analisi in modo efficace sfruttando la proprietà di sintesi tipica degli strumenti della Statistica;
• il corso infine funge da introduzione ad un tipo di approccio utile anche nell'ambito degli altri insegnamenti durante i quali sarà certamente più facile comprendere le implicazioni di una corretta misurazione dei fenomeni quantitativi nel loro successivo trattamento.

Programma e contenuti dell'insegnamento

Il programma del corso di Statistica è sostanzialmente diviso in tre macro argomenti: statistica descrittiva univariata e bivariata, probabilità, inferenza. Nel dettaglio si sviluppa come segue:
1. Introduzione.
a. Cos’è la Statistica?
b. Popolazione, unità statistiche, variabili statistiche, classificazione delle variabili statistiche
c. I diversi tipi di rilevazione
d. L’indagine statistica
2. Distribuzione di frequenza e rappresentazioni grafiche.
a. Dalla distribuzione semplice alla distribuzione di frequenza
b. Rappresentazioni grafiche per variabili statistiche qualitative sconnesse, ordinali e quantitative discrete
c. Rappresentazioni grafiche per variabili statistiche quantitative continue con distribuzione per classi: l’istogramma ed il poligono delle frequenze
d. Rappresentazioni grafiche per serie storiche e territoriali (cartogramma)
3. Sintesi della distribuzione di una variabile statistica: le medie.
a. La moda: definizione e proprietà
b. La mediana: definizione e proprietà
c. La media aritmetica: definizione e proprietà
d. I quartili e i percentili. Definizioni e metodi di calcolo
4. Sintesi di una variabile statistica: la variabilità.
a. Il concetto di variabilità di una distribuzione
b. Indici di variabilità basati su scostamenti
c. Altri indici di variabilità: il range e lo scarto interquartilico
d. Il box plot
5. La concentrazione.
a. Caratteri trasferibili
b. Massima concentrazione ed equidistribuzione
c. L’indice di concentrazione di Gini
d. La curva di Lorenz
6. Numeri indice e rapporti statistici.
a. Misurare il mutamento di una serie storica
b. Rapporti di composizione
c. Rapporti di coesistenza
d. Rapporti di densità
7. L’analisi congiunta di due variabili statistiche.
a. Distribuzioni di frequenza congiunte e marginali.
b. Distribuzioni condizionate
c. Medie e varianze condizionate. Medie e varianze marginali. Proprietà di scomposizione della varianza
d. Variabili statistiche indipendenti
e. L’indice Chi-quadrato come misura dell’associazione tra due variabili statistiche
f. La funzione di regressione e il rapporto di correlazione
g. Il diagramma a dispersione come rappresentazione grafica di due variabili statistiche quantitative
h. La correlazione e il coefficiente di correlazione lineare
i. La retta di regressione dei minimi quadrati. Individuazione dei parametri e misura della bontà di adattamento
8. La probabilità
a. Esperimento casuale, spazio campionario, eventi e loro relazioni
b. I postulati del calcolo della probabilità
c. La misura della probabilità nell’approccio classico, frequentista (postulato empirico del caso) e soggettivista (cenni)
d. Eventi condizionati ed indipendenti
e. Teorema di Bayes
f. Le variabili casuali
g. Il teorema del limite centrale
9. Inferenza statistica
a. Popolazione e campione
b. Stima puntuale
c. Stima per intervallo
d. Teoria dei test statistici (cenni)

Attività di apprendimento e metodi didattici previsti

I lucidi delle lezioni frontali (che verranno pubblicati su Materiale didattico) hanno la sola funzione di richiamare, volta per volta, in maniera sintetica, gli argomenti svolti a lezione. Essi costituiscono quindi solo una sorta di “indice” o “guida” della lezione e pertanto non sono materiale esaustivo da utilizzare al fine del superamento dell’esame.
Il corso seguirà sostanzialmente l'impostazione dei libri di testo. Per alcuni argomenti verranno forniti degli approfondimenti sotto forma di dispense o letture aggiuntive.
Alle lezioni frontali teoriche saranno affiancate alcune esercitazioni che avranno lo scopo di applicare le tecniche illustrate a lezione ad esercizi di preparazione all’esame e a dati reali.
Compatibilmente con la disponibilità di opportune risorse organizzative verrà svolta anche un’attività di tutoraggio al fine di costruire un percorso didattico per gli studenti che, durante il corso, hanno segnalato particolari lacune o che hanno necessità di approfondire/rivedere alcuni argomenti affrontati a lezione.

Modalità di verifica dell'apprendimento

La prova d’esame mira a verificare il raggiungimento dei seguenti obiettivi didattici:
• conoscenza approfondita degli strumenti statistici illustrati durante le lezioni frontali
• capacità di impiegare tali strumenti per analizzare i fenomeni principalmente di natura economico-aziendali
• capacità di impiegare i risultati ottenuti al fine di interpretare il fenomeno oggetto di studio

La prova d’esame è svolta in forma scritta e prevede una valutazione in trentesimi. Oltre a rispondere ad alcune domande a risposta chiusa, relative ai metodi illustrati durante il corso (“domande di teoria”), gli studenti dovranno svolgere alcuni esercizi in cui dimostrano di saper applicare gli strumenti acquisiti a lezione. La prova può essere superata se si risponde correttamente ad almeno il 60% delle domande a risposta chiusa. Il voto finale sarà una media ponderata del voto attribuito alle domande a risposta chiusa (45%) e agli esercizi (55%). A titolo di esempio verrà messo a disposizione degli studenti un “esame tipo” che contiene domande teoriche ed esercizi presenti nella prova d'esame (con soluzione). Durante la prova non è ammesso l'uso di materiale di supporto quale libri di testo, appunti, supporti informatici, è ammesso l’uso di una calcolatrice tascabile.
Per i frequentanti sono previste 2 prove parziali che si svolgeranno orientativamente all’inizio di aprile e a fine maggio con le stesse modalità della prova completa (domande di teoria ed esercizi). Gli studenti che non avranno superato le prove parziali potranno sostenere l'esame totale nella prima sessione d'esame utile.
Nel caso in cui lo studente decida di sostenere la prova partecipando alle prove parziali, gli è consentita la partecipazione alla seconda prova parziale solo se ha superato la prima. Il voto finale, pubblicato con riferimento alla lista di iscritti alla seconda prova parziale, è costituita dalla media aritmetica ponderata (55% e 45% rispettivamente) delle valutazioni conseguite nelle due prove parziali e riguarda, ovviamente, l’esame nella sua totalità.

Testi / Bibliografia

Pagani L. (2015) Complementi ed esercizi di Statistica descrittiva ed inferenziale, Amon Edizioni, Padova.

Borra S., Di Ciaccio A. (2014) Statistica: metodologie per le scienze economiche e sociali, McGraw-Hill, Milano, 3/ed. (va bene anche la seconda edizione)

Strumenti a supporto della didattica

I lucidi del corso si possono scaricare dal sito del “Materiale Didattico”.
Materiali didattici aggiuntivi (liberamente scaricabili dalla rete) verranno indicati durante il corso.

Tesi di laurea

Sebbene l’insegnamento di Statistica sia un corso di base e prevalentemente di supporto agli altri insegnamenti di area statistica del corso di laurea Economia e Commercio è possibile svolgere tesi nell'ambito specifico degli argomenti trattati.
Il carattere delle tesi sarà prevalentemente applicativo (mancano infatti gli approfondimenti necessari allo sviluppo/studio di argomenti statistici teorici più avanzati).
È bene ricordare che essendo l'insegnamento di carattere statistico anche le tesi dovranno concentrarsi sugli aspetti di misurazione ed analisi dei fenomeni studiati.

Note

Il presente insegnamento ha lo scopo di preparare lo studente ad affrontare problemi pratici di misurazione dei fenomeni socio-economici ed aziendali. È pertanto possibile considerare tale preparazione come propedeutica allo svolgimento delle attività pratiche proposte nell'ambito degli altri insegnamenti del corso di studio.

Nell’ambito del presente insegnamento non sussiste differenza tra il programma proposto agli studenti frequentanti e ai non frequentanti.