Syllabus del corso
Obiettivi formativi
Le discipline economiche spesso trattano una varietà di fenomeni con caratteristiche diverse.
Questo corso intende fornire le competenze teoriche ed operative, riguardanti la misura, il rilevamento e il trattamento dei dati pertinenti l'analisi economica nei suoi vari aspetti applicativi.
Lo studente acquisirà la capacità di individuare e di applicare lo strumento statistico adeguato per la descrizione di singoli fenomeni o delle relazioni che intercorrono tra più fenomeni.
Contenuti sintetici
Il corso fornisce le principali tecniche di trattamento dei dati tipiche della statistica descrittiva univariata e bivariata.
Il concetto generale di Statistica: la Statistica come scienza, principali ambiti di applicazione della Statistica, le partizioni della Statistica.
Statistica descrittiva univariata: Formazione dei dati statistici e trattamento matematico-statistico dei dati, rapporti statistici, elaborazioni sulle frequenze di una distribuzione, medie, variabilità, concentrazione.
Statistica descrittiva bivariata: distribuzioni bivariate e parziali di frequenza, indipendenza distributiva e misure di connessione, indipendenza in media e misure di dipendenza in media, principali metodi di interpolazione, il metodo dei minimi quadrati, la retta a minimi quadrati e le sue proprietà, spezzata di regressione e retta di regressione, concordanza/discordanza e correlazione lineare
Programma esteso
Introduzione
Il concetto generale di Statistica
La Statistica come scienza
Principali ambiti di applicazione della Statistica
Le partizioni della Statistica
Statistica descrittiva univariata
Formazione dei dati statistici
Trattamento matematico-statistico dei dati
I rapporti statistici
Elaborazioni sulle frequenze di una distribuzione
Le medie
La variabilità
La concentrazione
Statistica descrittiva bivariata
Lo studio delle relazioni fra caratteri
Distribuzioni di frequenza bivariate
Indipendenza distributiva e misure di connessione
Indipendenza in media e misura della dipendenza in media
Principali metodi di interpolazione: il metodo dei minimi quadrati, la retta a minimi quadrati e le sue proprietà
La spezzata di regressione e la retta di regressione a minimi quadrati
La concordanza e la correlazione linearePrerequisiti
Il corso non richiede la conoscenza di strumenti di analisi matematica quali derivata e integrale.
Metodi didattici
Il metodo didattico utilizzato ai fini dell'erogazione del corso dipende dall'evoluzione della pandemia da COVID-19.
Qualora l'evoluzione della pandemia lo consenta, verrà utilizzato un metodo tradizionale: lezioni teoriche frontali ed esercitazioni pratiche (frontali). In caso contrario il corso verrà erogato telematicamente attraverso video-lezioni registrate dal docente/esercitatore e successivamente caricate sulla pagina e-learning del corso. In relazione alla gravità dell'emergenza sanitaria e seguendo le indicazioni dell'Ateneo, il corso potrebbe essere erogato in modalità mista: alcune lezioni/esercitazioni verranno erogate frontalmente, altre telematicamente.
Modalità di verifica dell'apprendimento
L’esame prevede una prova scritta e una prova orale. L'esame nel suo complesso comprende domande di teoria ed esercizi numerici. Le prime verificano la conoscenza e la comprensione dei principali concetti della materia. I secondi misurano la capacità dello studente di applicare tali concetti per la soluzione di problemi pratici. A conclusione della prova scritta per gli studenti sufficienti (almeno 18/30) è previsto un colloquio orale di discussione sullo scritto e su argomenti del programma. La valutazione complessiva tiene conto anche della capacità di commentare i risultati numerici ottenuti e di esprimersi con un appropriato linguaggio.
Qualora l'evoluzione della pandemia da COVID-19 lo consenta, l'esame verrà svolto in presenza. In caso contrario l'esame scritto verrà svolto da remoto utilizzando una piattaforma di proctoring (Proctorio o Respondus), la discussione orale verrà svolta in videoconferenza utilizzando la piattaforma WebEx.
Testi di riferimento
M. Zenga “Lezioni di statistica descrittiva”, Ed. Giappichelli, 2014
M. Zenga “Esercizi di statistica”, Ed. Giappichelli, 1993
M. Zenga “Richiami di matematica”, Ed. Giappichelli, 1992
D. Piccolo, “Statistica per le decisioni”, Ed. Il Mulino, 2004
G. Leti “Statistica descrittiva”, Ed. Il Mulino, 1983
G. Cicchitelli, P. D'Urso, M. Minozzo "Statistica: Principi e Metodi", Pearson, 2017
Periodo di erogazione dell’insegnamento
Secondo Semestre
Lingua di insegnamento
Italiano
Learning objectives
Economic disciplines study a variety of phenomena often showing different features.
This course provides the main statistical methods to collect, represent, synthetize and analyze data for such phenomena.
Students will learn how to select and apply the suitable statistical method to describe single phenomena and/or to interpret their relations.
Contents
The course provides the main tools for synthetizing the main features of statistical data and for analyzing the relations between them.
The meaning of Statistics: Statistics as a science, Applications of Statistics, The branches of Statistics.
Summarizing univariate data: Data collection, Ratios of statistical data, Frequency distributions and graphical displays, Central tendency measures, Variability measures, Concentration measures.
Summarizing bivariate data: Bivariate and partial frequency distributions, Independence and association measures, Mean independence and mean dependence measures, Main interpolation methods, The least squares method, The least square line and its properties, The regression function and the regression line, Concordance and correlation measures.
Detailed program
Introduction
The meaning of Statistics
The science of Statistics Statistical applications
The branches of Statistics
Descriptive Statistics for Univariate data
Data collection
Statistical ratios
Frequency distributions and graphical representations
Central tendency measures
Variability measures
Concentration measures
Descriptive Statistics for bivariate data
Bivariate frequency distributions
Independence and association measures
Interpolation methods: the least squares method, the least squares line and its properties
The regression function and the least square regression line
Concordance and correlation measures
Prerequisites
In this course the use of concepts of mathematical analysis, such as derivative and integral, is not requested.
Teaching methods
Teaching method depends on the evolution of the COVID-19 pandemic.
A traditional method (lectures and practical sessions) will be used if the pandemic will be under control.
Otherwise, the lectures and the practical sessions will be recorded and uploaded on the e-learning platform.
Assessment methods
The exam is written and oral. The test consists of open questions about theory and numerical exercises. The theoretical questions tests students’ knowledge and understanding of the main concepts of the subject. The exercises measures students’ ability in the application of such concepts to solve simple practical problems. Students with at least 18/30 in the written test are admitted to oral exam. The oral exam is a discussion about the written test and about subjets/indicators of the programm. In the global evaluation will be also considered the ability to comment the practical problems and to express the concepts with an appropriate language.
If the the pandemic from COVID-19 permits, the examination will be carried out in the presence. Otherwise, the written exam will be performed remotely using a proctoring platform (Proctorio or Respondus), the oral discussion will be carried out by using the WebEx platform.
Textbooks and Reading Materials
M. Zenga “Lezioni di statistica descrittiva”, Ed. Giappichelli, 2014
M. Zenga “Esercizi di statistica”, Ed. Giappichelli, 1993
M. Zenga “Richiami di matematica”, Ed. Giappichelli, 1992
D. Piccolo, “Statistica per le decisioni”, Ed. Il Mulino, 2004
G. Leti “Statistica descrittiva”, Ed. Il Mulino, 1983
G. Cicchitelli, P. D'Urso, M. Minozzo "Statistica: Principi e Metodi", Pearson, 2017
Teaching language
Italian