Course Syllabus
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 corso è diviso principalmente in tre parti. In una prima parte, lo studente studierà i principi fondamentali della raccolta di dati statistici, dell'applicazione della statistica, revisionando i principali strumenti matematici utili per la comprensione degli argomenti presentati nel corso. Nella seconda parte del corso saranno presentati gli strumenti descrittivi principali per l'analisi statistica univariata, la rappresentazione della distribuzione dei dati ed il suo studio tramite indice di posizione e dispersione. L'ultima parte del corso si concentra sullo studio di metodi statistici per distribuzioni bivariate, presentando gli strumenti fondamentali per la descrizione di tali distribuzioni e fornendo un'introduzione ai metodi di regressione tramite minimi quadrati.
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
- Indici di posizione
- Indici di dispersione
- Indici di 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 lineare
Prerequisiti
Il corso non richiede la conoscenza di strumenti di analisi matematica, quali derivata e integrale.
Metodi didattici
Il corso verrà erogato utilizzato un metodo tradizionale: lezioni teoriche frontali ed esercitazioni pratiche.
Modalità di verifica dell'apprendimento
L’esame prevede una prova scritta. La prova scritta consiste nello svolgimento di esercizi con lo scopo di misurare la capacità dello studente di applicare i concetti statistici appresi per la soluzione di problemi pratici. La valutazione complessiva tiene conto anche della capacità di commentare i risultati numerici ottenuti.
Testi di riferimento
- M. Zenga “Lezioni di statistica descrittiva”, Ed. Giappichelli, 2014
- M. Zenga “Esercizi di statistica”, Ed. Giappichelli, 1993
Periodo di erogazione dell'insegnamento
Secondo semestre
Lingua di insegnamento
Italiano
Sustainable Development Goals
Learning objectives
Economic disciplines study a wide range of phenomena, showing often different characteristics. This module introduces the main statistical methods to collect, represent, synthetize and analyze data related to these phenomena. Students will learn how to choose and apply the appropriate statistical method to describe single phenomena and to interpret their relations.
Contents
The module provides the principal descriptive techniques for data analysis, commonly used with univariate and bivariate data. The module is structured in three main sections. In the first section, students will study the fundamental principles of statistical data collection and the application of statistical methods, while revising key mathematical tools essential for understanding the topics covered in the module. The second part will introduce descriptive tools for univariate statistical analysis, including the representation of data distributions and their examination through location and dispersion measures. The last part of the module focuses on statistical methods for bivariate distributions, presenting the essential tools for their description and introducing regression techniques based on least square methods.
Detailed program
Introduction
- The meaning of statistics
- The science of statistics
- Statistical applications
- The branches of statistics
Descriptive Statistics for Univariate data
- Data collection
- Formal statistical approaches to analyze the data
- Statistical ratios
- Frequency distributions and graphical representations
- Location measures
- Dispersion measures
- Concentration measures
Descriptive Statistics for bivariate data
- Relations among distributions
- 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 module the use of concepts of mathematical analysis, such as derivative and integral, is not requested.
Teaching methods
The module will be taught trought traditional method: class lectures and practical session.
Assessment methods
The exam will be a written test, featuring exercises designed to assess the student's ability to apply the statistical concepts learned throughout the module. The evaluation will also take into account the student's interpretation of the results from the exercises.
Textbooks and Reading Materials
- M. Zenga “Lezioni di statistica descrittiva”, Ed. Giappichelli, 2014
- M. Zenga “Esercizi di statistica”, Ed. Giappichelli, 1993
Semester
Second semester
Teaching language
Italian
