Riassunto di Metodi Statistici per il Management

Syllabus del corso

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Esporta

Obiettivi formativi

Il corso si propone di presentare alcuni metodi statistici sovente utilizzati nell’analisi (esplorativa) dei dati multivariati.

Programma esteso

· Regressione Multipla

· Analisi delle componenti principali

· Analisi dei gruppi

· Analisi delle corrispondenze

· Analisi discriminante

Prerequisiti

Elementi di inferenza asintotica e di statistica descrittiva

Metodi didattici

35 ore di lezioni teoriche frontali, di cui 25 di natura erogativa e 10 di natura interattiva, 5 cfu.

Modalità di verifica dell'apprendimento

Report scientifico scritto redatto in INGLESE o in ITALIANO, sulla produzione, in software SPSS, dell'output e suo commento dettagliato dell'applicazione di una o più tecniche presentate nel corso su un dataset concordato con il docente. Superata tale prova, è previsto un colloquio orale sulla parte di teoria.

Si fa riferimento al seguente modello do prova presente nelle linee guida alla composizione del sullabus:

• ANALISI DI CASO (Descrizione di situazione o esempio reale di cui si analizzano le interconnessioni
fra i diversi elementi/variabili alla luce di una o più paradigmi teorici)

Testi di riferimento

Materiale disponibile in piattaform a e-learning

In alternativa, in lingua inglese:

- G. Chow, ECONOMETRICS, Mc-Graw Hill,

chapter on "general linear regression", only

- W. Hardle, L. Simar APPLIED MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS, Method & Data Tecnologies ed.

chapters 11, 13, 14, 15, 22 (in 2019-20 edition)

Periodo di erogazione dell'insegnamento

Secondo semestre

Lingua di insegnamento

Italiano

Sustainable Development Goals

Esporta

Learning objectives

The course aims to present to students the statistical methods, that are typically applied to multivariate data.

Multivariate statistical data analysis

Detailed program

· Multiple linear Regression

· Principal Components Analysis

· Cluster Analysis

· Correspondences Analysis

· Dicriminant Analysis

Prerequisites

Elements of asymptotic inference and descriptive statistics

Teaching methods

35 hours of theoretical lectures, 5 cfu, in physical presence. 25 hours in erogative mode, and 10 in interactive way.

Assessment methods

A paper (report), written in ENGLISH or in ITALIANO on an application on a data set of one or two tools presented in the course, by producing, in SPSS softwre, the output and developing a punctual comment on it Then, the student will have a theoretical talk about the course program.

Following the guidelines for writing the syllabus, the exam consists of a CASE ANALYSIS, the description of a real situation or example of which the connection between different elements are discusse and analyzed with respect to one or more technical paradigms.