- Area Economico-Statistica
- Corso di Laurea Triennale
- Economia, Analisi dei Dati e Management [E3305M - E3303M]
- Insegnamenti
- A.A. 2025-2026
- 3° anno
- Analisi dei Dati
- Introduzione
Syllabus del corso
Obiettivi formativi
Il corso si propone di presentare alcuni metodi statistici sovente utilizzati nell’analisi (esplorativa) dei dati multivariati.
Conescenza e capacità di comprensione:le lezioni teoriche permetteranno allo studente di conoscere e comprendere il significato delle tecniche di statistica muktivariata 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 rilavanza 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 varietà di analisi presentate durante il corso, sarà possibile allo studente di acquisire mediante 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 discriminante
Analisi delle corrispondenze
Prerequisiti
Elementi di inferenza asintotica e di statistica descrittiva
Metodi didattici
28 ore di lezioni teoriche frontali, di cui 20 di natura erogativa (presentazione della teoria statistico-matematica) e 8 di natura interattiva, 4 cfu.
La parte didattica interattiva consiste nella discussione interattiva in aula su case studies, 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 do prova presente nelle linee guida alla composizione del sullabus:
Il report sarà redatto presupponendo nel lettore la conoscenza della teoria, secondo il seguente schema:
- presentazione del data-set
- Discussione ragionata dell'output principale, in riferimento alle tecniche multivariate in programma
- 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'accuratezza dell'estrazione dell'informazione e il grado di scientificità delle conclusioni raggiunte
• 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, 14, 15, 22 (in 2019-20 edition)
Periodo di erogazione dell'insegnamento
Second semestre
Lingua di insegnamento
Italiano
Sustainable Development Goals
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 thw student to make judgements, by evaluating the informative relavance and knowledge in taking decisions concerning the treated problems.
Communications skills: cause the choosen way of evaluation in exam, the student will be able to write a scientific report in communicative and clear way.
Learning skills: cause of the several statistical analyses presented in the course, the student will acquire, throug learning, the necessary expertise in analyzing data.
Contents
Multivariate statistical data analysis
Detailed program
· Multiple linear Regression
· Principal Components Analysis
· Cluster Analysis
· Dicriminant Analysis
Correspondences Analysis
Prerequisites
Elements of asymptotic inference and descriptive statistics
Teaching methods
28 hours of theoretical lectures, 4 cfu, in physical presence. 20 hours in erogative way (theoretical lectures about the topics in program), and 8 in interactive way, which consist in 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 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.
the scientific report will be written as the reader knows the stitistical theoretic topics, according to the following steps:
- introduction and presentation of the data-set
- careful discussion of the main output generated by the multivariate tecniques employed in the program
- scientific conclusions of the analysis.
The evaluation will concern:
- the completeness of the work, basing on the pdf "linee guida per la stesura del report"
- the accuracy in evaluating the whole possible statistical information and 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, 14, 15, 22 (in 2019-20 edition)
Semester
Second Semester
Teaching language
Italian