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e-Learning - UNIMIB
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Percorso della pagina
  1. Area Economico-Statistica
  2. Corso di Laurea Magistrale
  3. Scienze Economico-Aziendali [F7703M - F7701M]
  4. Insegnamenti
  5. A.A. 2024-2025
  6. 1° anno
  1. Metodi Statistici per il Management
  2. Introduzione
Unità didattica Titolo del corso
Metodi Statistici per il Management
Codice identificativo del corso
2425-1-F7701M132-F7701M132-1
Descrizione del corso SYLLABUS

Blocchi

Torna a Metodi Quantitativi per il Management

Syllabus del corso

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Obiettivi formativi

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

Conoscenza e capacità di comprensione: le lezioni teoriche permetteranno allo studente di conoscere e conprendere il significato delle tecniche di statistica multivariata in programma nel corso.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate: e, sulla base della teoria, saranno presentati e interpretati diversi case studies per far conoscere e comprendere allo studente la rilevanza applicativa delle tecniche statistiche presentate.

Autonomia di giudizio: il commento accurato dell'output ottenuto su svariati data-sets permetterà allo studente di acquisire autonomia di giudizio nel valutare la rilevanza informativa e conoscitiva ai fini delle possibili decisioni in merito al problema trattato.

Capacità di apprendere; data la variertà di analisi presentate durante il corso, sarà possibile allo studente di acquisire, tramite l'apprendimento, la necessaria expertise nell'analizzare i dati.

Abilità comunicative: mediante la modalità della prova d'esame, lo studente sarà in grado di scrivere un report scientifico in modo comunicativo ed efficace.

Contenuti sintetici

Metodologie di statistica multivariata

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 ore di natura erogativa (presentazione della teoria statistico-matematica) e 10 di natura interattiva, 5 cfu.
La parte di didattica interattiva consite nella discussione interattiva in aula su case stdies, articoli scientifici e applicazioni di analisi multivariata di livello avanzato.

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 di prova presente nelle linee guida alla composizione del sullabus:

Il report, sarà redatto presupponendo nel lettore la conoscenza della teoria, secondo il seguente schema:

  1. presentazione del data-set
  2. discussione ragionata dell'output principale, in riferimento alle tecniche multivariate in programma
  3. Conclusioni di natura scientifica dell'analisi

La valutazione riguarderà:

  • la completezza del lavoro, in base agli steps del pdf "linee guida per la stesura del report"
  • l'accuratezzza dell'estrazione dell'informazione e il grado di scientificità delle conclusioni raggiunte.

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

SALUTE E BENESSERE | ISTRUZIONE DI QUALITÁ | ENERGIA PULITA E ACCESSIBILE | LAVORO DIGNITOSO E CRESCITA ECONOMICA | IMPRESE, INNOVAZIONE E INFRASTRUTTURE | CITTÀ E COMUNITÀ SOSTENIBILI | CONSUMO E PRODUZIONE RESPONSABILI | LOTTA CONTRO IL CAMBIAMENTO CLIMATICO | PACE, GIUSTIZIA E ISTITUZIONI SOLIDE
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Learning objectives

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

Knowledge and understanding: the theoretic lectures will make the student to know and understand the meaning of multivariate statistical tecniques in program.

Applying knowledge and understanding: basing on the theory, several case studies will be presented and carefully interpreted to make the student to understand the applicative relevance of the statistical topics in program.

Making judgements: the careful comment of the generated output about several data-sets will allow the student to make judgements, by evaluating the informative relevance and the knowlege in making decisions concerning the threated problems.

Communication skills: cause the choosen way of the evaluation in exam, the student will be able to write a scientific report in communictive and clear way.

Learning skills: cause of the several statistical analyses prented in the corse, the student will acquire, through learning, the necessary expertise in analyzing the data.

Contents

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 way ( theotetical lectures abuout the topics of the program), and 10 in interactive way, which constist of showing and carefully commenting, in classroom in deep and interactive way several case studies, scientific papers, and nontrivial data analyses.

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 in this syllabus, the exam consists of a CASE ANALYSIS, the description of a real situation or example of which the connection among different elements are discussed and analyzed with respect to one or more technical paradigms.

The scientific report will be written, as the reander already knows the statistical theoretic topic, according to the following steps:

  1. introduction and presentation of the data-set
  2. careful discussion the main output generated by the multivariate tecniques employed in the program
  3. Scientific conclusions of the analysis.

The evaluation will concern:

  • the compleetness of the work, basing on the steps in pdf "linee guida per la stesura del report"
  • the accuracy in extracting the whole possible statistical information and the degree of scientificity of the obtained conclusions.

Textbooks and Reading Materials

In italian:

Slides in e-learning website

In english:

- 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)

Semester

Second Semester

Teaching language

Italian

Sustainable Development Goals

GOOD HEALTH AND WELL-BEING | QUALITY EDUCATION | AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY | DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH | INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE | SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES | RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION | CLIMATE ACTION | PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS
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Scheda del corso

Settore disciplinare
SECS-S/01
CFU
5
Periodo
Annualità Singola
Tipo di attività
Obbligatorio
Ore
35
Tipologia CdS
Laurea Magistrale
Lingua
Italiano

Staff

    Docente

  • Alessandro Zini
    Alessandro Zini

Metodi di iscrizione

Iscrizione manuale
Iscrizione spontanea (Studente)

Obiettivi di sviluppo sostenibile

SALUTE E BENESSERE - Assicurare la salute e il benessere per tutti e per tutte le età
SALUTE E BENESSERE
ISTRUZIONE DI QUALITÁ - Assicurare un'istruzione di qualità, equa ed inclusiva, e promuovere opportunità di apprendimento permanente per tutti
ISTRUZIONE DI QUALITÁ
ENERGIA PULITA E ACCESSIBILE - Assicurare a tutti l'accesso a sistemi di energia economici, affidabili, sostenibili e moderni
ENERGIA PULITA E ACCESSIBILE
LAVORO DIGNITOSO E CRESCITA ECONOMICA - Incentivare una crescita economica duratura, inclusiva e sostenibile, un'occupazione piena e produttiva ed un lavoro dignitoso per tutti
LAVORO DIGNITOSO E CRESCITA ECONOMICA
IMPRESE, INNOVAZIONE E INFRASTRUTTURE - Costruire una infrastruttura resiliente e promuovere l'innovazione ed una industrializzazione equa, responsabile e sostenibile
IMPRESE, INNOVAZIONE E INFRASTRUTTURE
CITTÀ E COMUNITÀ SOSTENIBILI - Rendere le città e gli insediamenti umani inclusivi, sicuri, duraturi e sostenibili
CITTÀ E COMUNITÀ SOSTENIBILI
CONSUMO E PRODUZIONE RESPONSABILI - Garantire modelli sostenibili di produzione e di consumo
CONSUMO E PRODUZIONE RESPONSABILI
LOTTA CONTRO IL CAMBIAMENTO CLIMATICO - Adottare misure urgenti per combattere il cambiamento climatico e le sue conseguenze
LOTTA CONTRO IL CAMBIAMENTO CLIMATICO
PACE, GIUSTIZIA E ISTITUZIONI SOLIDE - Promuovere società pacifiche e più inclusive per uno sviluppo sostenibile; offrire l'accesso alla giustizia per tutti e creare organismi efficienti, responsabili e inclusivi a tutti i livelli
PACE, GIUSTIZIA E ISTITUZIONI SOLIDE

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