ID:
ECO0375
Durata (ore):
45
CFU:
6
SSD:
STATISTICA ECONOMICA
Anno:
2024
Dati Generali
Periodo di attività
Secondo Semestre (10/02/2025 - 24/05/2025)
Syllabus
Obiettivi Formativi
La crescente disponibilità di dati ha fatto emergere la necessità, ormai imprescindibile, di poter disporre di metodologie e di strumenti adeguati per i processi decisionali di tipo quantitativo nell'ambito delle applicazioni economiche, aziendali e finanziarie. I laureati di oggi devono infatti saper utilizzare i dati in misura molto maggiore rispetto ai loro predecessori.
Lo scopo del corso è fornire agli studenti i concetti principali e le tecniche più rilevanti per analizzare e sintetizzare grandi insiemi di dati. La trattazione teorica sarà affiancata dall’implementazione pratica attraverso l'analisi di dati reali, illustrando i metodi e concetti con l'aiuto del software statistico R. Il corso infatti prevede lezioni pratiche, in cui viene discussa l'applicazione di ciascuna tecnica con riferimento a set di dati reali.
L’insegnamento si inquadra all’interno del Corso di Studi con l’obiettivo di fornire allo studente conoscenze relative alle metodologie di base di analisi di dati statistici di natura economica.
Al termine del corso gli studenti saranno in grado di:
1. comprendere e analizzare le principali tecniche di statistica multivariata e di data analytics funzionali all'analisi dei dati di natura economica, aziendale e finanziaria;
2. studiare le relazioni tra le variabili rilevanti;
3. valutare e confrontare diversi modelli statistici;
4. applicare tali strumenti statistici a problemi di natura economica ed aziendale, mediante l'uso del software R;
5. svolgere autonomamente un’analisi di dati reali di natura economica e commentare i principali risultati ottenuti;
6. giustificare la logica sottostante l'adozione di una specifica tecnica di analisi e di formulare, in modo critico e rigoroso, ragionamenti sui principali aspetti economici ed aziendali, ricavando informazioni sintetiche a supporto delle decisioni e della gestione delle situazioni di rischio aziendale.
Lo scopo del corso è fornire agli studenti i concetti principali e le tecniche più rilevanti per analizzare e sintetizzare grandi insiemi di dati. La trattazione teorica sarà affiancata dall’implementazione pratica attraverso l'analisi di dati reali, illustrando i metodi e concetti con l'aiuto del software statistico R. Il corso infatti prevede lezioni pratiche, in cui viene discussa l'applicazione di ciascuna tecnica con riferimento a set di dati reali.
L’insegnamento si inquadra all’interno del Corso di Studi con l’obiettivo di fornire allo studente conoscenze relative alle metodologie di base di analisi di dati statistici di natura economica.
Al termine del corso gli studenti saranno in grado di:
1. comprendere e analizzare le principali tecniche di statistica multivariata e di data analytics funzionali all'analisi dei dati di natura economica, aziendale e finanziaria;
2. studiare le relazioni tra le variabili rilevanti;
3. valutare e confrontare diversi modelli statistici;
4. applicare tali strumenti statistici a problemi di natura economica ed aziendale, mediante l'uso del software R;
5. svolgere autonomamente un’analisi di dati reali di natura economica e commentare i principali risultati ottenuti;
6. giustificare la logica sottostante l'adozione di una specifica tecnica di analisi e di formulare, in modo critico e rigoroso, ragionamenti sui principali aspetti economici ed aziendali, ricavando informazioni sintetiche a supporto delle decisioni e della gestione delle situazioni di rischio aziendale.
Prerequisiti
Il proficuo apprendimento dei contenuti del corso richiede la conoscenza di concetti e strumenti di base di probabilità, statistica descrittiva ed inferenziale, previsti nel programma dell’insegnamento di Statistica per l’Economia.
Non sono previsti vincoli di propedeuticità rispetto ad altri insegnamenti del corso di studi.
Non sono previsti vincoli di propedeuticità rispetto ad altri insegnamenti del corso di studi.
Metodi didattici
Le lezioni avvengono in aula secondo il calendario comunicato.
Durante le lezioni, gli argomenti verranno affrontati sia da un punto di vista teorico sia mediante illustrazione dei metodi di implementazione mediante il software. Durante le lezioni si procederà all’analisi di dati reali e alla discussione dei risultati. Alcuni materiali discussi in aula saranno resi disponibili sulla piattaforma elearning di Ateneo.
L’attività di apprendimento degli studenti avverrà anche mediante lavori di gruppo e presentazione dei risultati.
La partecipazione attiva alle lezioni è fortemente consigliata.
Durante le lezioni, gli argomenti verranno affrontati sia da un punto di vista teorico sia mediante illustrazione dei metodi di implementazione mediante il software. Durante le lezioni si procederà all’analisi di dati reali e alla discussione dei risultati. Alcuni materiali discussi in aula saranno resi disponibili sulla piattaforma elearning di Ateneo.
L’attività di apprendimento degli studenti avverrà anche mediante lavori di gruppo e presentazione dei risultati.
La partecipazione attiva alle lezioni è fortemente consigliata.
Verifica Apprendimento
Allo scopo di misurare l'acquisizione dei risultati dell'apprendimento sopra menzionati, la valutazione degli studenti si basa su due componenti principali:
ESAME SCRITTO GENERALE della durata di circa 90 minuti, che contribuisce per il 60% al voto finale. L'esame scritto consiste in esercizi e domande a risposta aperta e chiusa volte a valutare la conoscenza delle tecniche statistiche illustrate nel corso, la capacità di applicare correttamente gli strumenti statistici, di sintetizzare le informazioni contenute nei set di dati, di studiare la relazione tra variabili, di scegliere modelli statistici adeguati.
PROGETTO (40% del voto finale), che mira a testare la capacità degli studenti di analizzare un set di dati reale con il software statistico R e discuterne criticamente l'output.
Il voto finale è la media ponderata dei punti ottenuti nella prova scritta e nel progetto. Per superare l'esame lo studente deve conseguire un voto finale non inferiore a 18/30. Voti superiori a 30 danno diritto alla lode.
In alternativa all’esame scritto generale, gli studenti possono sostenere due PROVE SCRITTE PARZIALI, una a metà e una a fine corso. In questo caso il peso è 30% per la prima prova parziale e 30% per la seconda prova parziale. Per superare una prova parziale lo studente deve conseguire un voto non inferiore a 15/30. Il voto finale è la media ponderata dei punti ottenuti nelle due prove scritte e nella tesina.
Per superare l'esame lo studente deve conseguire un voto finale non inferiore a 18/30.
Voti superiori a 30 danno diritto alla lode.
Non ci sono differenze tra studenti frequentanti e studenti non frequentanti.
ESAME SCRITTO GENERALE della durata di circa 90 minuti, che contribuisce per il 60% al voto finale. L'esame scritto consiste in esercizi e domande a risposta aperta e chiusa volte a valutare la conoscenza delle tecniche statistiche illustrate nel corso, la capacità di applicare correttamente gli strumenti statistici, di sintetizzare le informazioni contenute nei set di dati, di studiare la relazione tra variabili, di scegliere modelli statistici adeguati.
PROGETTO (40% del voto finale), che mira a testare la capacità degli studenti di analizzare un set di dati reale con il software statistico R e discuterne criticamente l'output.
Il voto finale è la media ponderata dei punti ottenuti nella prova scritta e nel progetto. Per superare l'esame lo studente deve conseguire un voto finale non inferiore a 18/30. Voti superiori a 30 danno diritto alla lode.
In alternativa all’esame scritto generale, gli studenti possono sostenere due PROVE SCRITTE PARZIALI, una a metà e una a fine corso. In questo caso il peso è 30% per la prima prova parziale e 30% per la seconda prova parziale. Per superare una prova parziale lo studente deve conseguire un voto non inferiore a 15/30. Il voto finale è la media ponderata dei punti ottenuti nelle due prove scritte e nella tesina.
Per superare l'esame lo studente deve conseguire un voto finale non inferiore a 18/30.
Voti superiori a 30 danno diritto alla lode.
Non ci sono differenze tra studenti frequentanti e studenti non frequentanti.
Contenuti
Il corso tratterà le principali tecniche di statistica multivariata.
Tutti gli argomenti saranno esaminati e trattati anche attraverso esempi concreti e applicazioni a dati reali.
Tutti gli argomenti saranno esaminati e trattati anche attraverso esempi concreti e applicazioni a dati reali.
Lingua Insegnamento
Italiano
Altre informazioni
Ricevimento su appuntamento scrivendo a valerio.lange@uninsubria.it
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