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Percorso della pagina
  1. Area Economico-Statistica
  2. Corso di Laurea Triennale
  3. Economia Aziendale e Management [E1805M]
  4. Insegnamenti
  5. A.A. 2025-2026
  6. 2° anno
  1. Statistica per la Gestione Aziendale
  2. Introduzione
Insegnamento Titolo del corso
Statistica per la Gestione Aziendale
Codice identificativo del corso
2526-2-E1805M007
Descrizione del corso SYLLABUS

Syllabus del corso

  • Italiano ‎(it)‎
  • English ‎(en)‎
Esporta

Obiettivi formativi

Lo studio statistico dei fenomeni economico-aziendali ha spesso a che fare con una grande mole di dati, che presentano caratteristiche assai diverse. In aggiunta, i processi decisionali che fanno capo al management sono spesso ostacolati dall’incertezza che deriva da una conoscenza approssimativa e non sistematica del contesto. Questo corso si propone di orientare lo studente nella scelta degli strumenti statistici per la sintesi e l’elaborazione dei dati a supporto delle decisioni.
Gli obiettivi specifici del corso sono così declinabili:

  • conoscenza e capacità di comprensione: lo studente dovrà conoscere le diverse tipologie di dati, gli aspetti dei dati che necessitano una sintesi statistica, gli strumenti che la statistica propone a scopo di sintesi; dovrà conoscere le tecniche statistiche che incorporano la misura dell’incertezza nei risultati dell’elaborazione dei dati; dovrà conoscere le caratteristiche di un software statistico
  • conoscenza e capacità di comprensione applicate: lo studente dovrà saper identificare l’esatta tipologia di un insieme di dati e saperne valutarne la qualità; dovrà saper individuare gli strumenti statistici più adeguati per un preciso obiettivo di sintesi; dovrà saper tradurre in termini statistici i problemi decisionali che emergono nelle realtà aziendali; dovrà sapere individuare l’esatta tecnica statistica da applicare per supportare i processi decisionali; dovrà saper utilizzare un software statistico per elaborare i dati
  • autonomia di giudizio: lo studente dovrà imparare ad impedire interpretazioni improprie o ambigue dei dati; dovrà acquisire una capacità critica nei confronti delle sintesi di dati pubblicate da terzi, proponendo eventuali correzioni o interpretazioni; dovrà saper gestire la soggettività che caratterizza l’interpretazione dei risultati delle elaborazioni di dati
  • abilità comunicative: lo studente dovrà sapere scegliere strumenti di sintesi dei dati efficaci e di facile interpretazione, anche da parte di coloro che non hanno competenze in campo statistico; dovrà saper selezionare strumenti statistici di supporto adeguati alle specifiche competenze dei decision maker con cui si confronta
  • capacità di apprendere: lo studente dovrà acquisire autonomia nella comprensione di ulteriori tecniche statistiche, non direttamente oggetto del corso, ma adatte ai diversi problemi aziendali incontrati durante la propria attività di studio e di lavoro

Contenuti sintetici

Statistica descrittiva univariata di base. Misure descrittive di associazione e dipendenza lineare. Probabilità, variabili casuali e modelli probabilistici elementari. Distribuzioni campionarie, stima e intervalli di confidenza. Verifica di ipotesi su una e due popolazioni. Analisi inferenziali di associazione.

Programma esteso

Esplorazione dei dati con grafici e sintesi numeriche. Tipi diversi di dati. Principali grafici di sintesi. Misure di posizione e di variabilità per variabili quantitative. Trasformazioni lineari e standardizzazione.
Esplorazione delle relazioni tra variabili. Associazione tra due variabili qualitative. Relazione tra due variabili quantitative. Previsione del comportamento di una variabile quantitativa.
Probabilità e distribuzioni di probabilità. Misure dell’incertezza. Regole della probabilità. Probabilità condizionata. Variabili aleatorie. Distribuzioni Binomiale e Normale.
Distribuzioni campionarie. Distribuzione della media campionaria.
Stima puntuale e intervalli di confidenza. Stima puntuale e intervalli di confidenza per la media di una popolazione. Stima puntuale e intervalli di confidenza per la proporzione in una popolazione.
Verifiche di ipotesi. Decisioni e tipologie di errore. Test di significatività sulla media di una popolazione. Test di significatività sulla proporzione in una popolazione.
Confronto di due gruppi. Analisi dell’associazione fra due variabili qualitative.

Prerequisiti

Nessuno

Metodi didattici

12 lezioni da 2 ore, svolte in modalità sia erogativa (prima parte) sia interattiva (seconda parte), da remoto
6 lezioni da 2 ore, svolte in modalità erogativa, in presenza
6 attività di esercitazione da 2 ore, svolte in modalità interattiva, da remoto
3 attività di esercitazione da 2 ore, svolte in modalità interattiva, in presenza

Modalità di verifica dell'apprendimento

Le modalità d’esame prevedono una prova scritta e una prova orale. Non sono previste prove in itinere. Si accede alla prova orale solo nel caso in cui la prova scritta sia stata valutata in almeno 18 trentesimi.
La prova scritta comprende solo esercizi, che hanno la stessa tipologia degli esempi usati a lezione o degli esercizi svolti durante le esercitazioni. La prova scritta viene valutata con un punteggio massimo pari a 31. Esempi di prove scritte, con relative soluzioni, si troveranno su e-learning. Di norma, la prova scritta viene corretta lo stesso giorno e contestualmente alla prova orale.
La prova orale comprende una discussione della prova scritta e verte sugli argomenti di teoria trattati a lezione. Viene inoltre testata la capacità di saper utilizzare un software statistico.

Testi di riferimento

  • Agresti, A., Franklin, C., Klingenberg, B. Statistica – L’arte e la scienza d’imparare dai dati (quinta edizione). Ed. Pearson, 2025.
  • Uso delle risorse online del libro di testo
  • Ulteriore materiale di esercitazione disponibile su e-learning

Periodo di erogazione dell'insegnamento

Secondo semestre

Lingua di insegnamento

Italiano

Esporta

Learning objectives

Economic and business disciplines often deal with big sets of data, with many different characteristics. In addition, taking managerial decisions is often made difficult due to the uncertainty connected with a vague and not-systematic knowledge of the context. This course guides students to the right choice of some statistical tools, aiming at summarizing and processing data to support decisions.
Specific goals of the course are as follows:

  • knowledge and understanding: students should know the possible kinds of data, the possible aspects of data which need to be summarized, the tools offered by statistics at this aim; students should know the statistical techniques which combine uncertainty measurement and data processing; students should know the characteristics of a statistical software
  • applied knowledge and understanding: students should be able to locate the exact kind of data faced and to assess their quality; students should be able to locate the right statistical tools for a given summarization problem; students should be able to translate business decision problems into a statistical language; students should be able to locate the right statistical technique to support decisions; students should be able to work with a statistical software
  • making judgements: students should be able to prevent incorrect or ambiguous interpretations of data; students should acquire a critical thinking of summarized data reported by third parties, possibly by proposing corrections; students should be able to manage the subjectivity in the interpretation of some results of data processing.
  • communication skills: students should be able to choose suitable summarization tools, so that their results are easily interpreted by others, even by people without any specific skill in statistics; students should be able to customize some supporting statistical tools to the skills of decision makers
  • learning skills: students should be able to understand other statistical technique (not covered in this course), suitable for other business problems faced for study or work

Contents

Basic univariate descriptive statistics. Measures of association and of linear dependence. Probability, random variables and elementary probabilistic models. Sampling distributions, estimation and confidence intervals. Hypothesis testing on one or two populations. Inferential analyses about associations.

Detailed program

Exploring Data With Graphs and Numerical Summaries. Different Types of Data. Graphical Summaries of Data. Measuring the Center of Quantitative Data. Measuring the Variability of Quantitative Data. Linear Transformations and Standardizing.
Exploring Relationships Between Two Variables. The Association Between Two Categorical Variables. The Relationship Between Two Quantitative Variables. Predicting the Outcome of a Quantitative Variable
Probability and Probability Distributions. Measures of Randomness. The Rules of Probability. Conditional Probability. Random Variables. Binomial and Normal Distributions.
Sampling Distributions. Distribution of the Sample Mean.
Point Estimation and Confidence Intervals. Point and Interval Estimates of a Population Mean. Point and Interval Estimates of a Population Proportion.
Hypothesis Tests. Decisions and Types of Errors in Significance Tests. Significance Tests About a Mean. Significance Tests About a Proportion.
Comparing Two Groups. Analyzing the Association Between two Categorical Variables.

Prerequisites

None

Teaching methods

12 2-hour lessons, held both in direct-teaching mode (first part) both interactive-teaching mode (second part) and carried out remotely.
6 2-hour lessons, held in direct-teaching mode and carried out in presence.
6 2-hour practical sessions (exercises) held in interactive-teaching mode and carried out remotely.
3 2-hour practical sessions (exercises) held in interactive-teaching mode and carried out in presence.

Assessment methods

The assessment methods consist of a written test, followed by an oral test. No partial tests are provided. The oral test can be only taken if the written test is graded 18/30 at least.
The written test contains just exercises, quite similar to the examples used during lesson or during exercise sessions. The written test is graded with a total score of 31. Examples of written tests, with solutions, will be found on the e-learning. Usually, written tests are graded on the same day and just before the oral test.
The oral test includes a discussion about the written test and it deals with the theory developed during lessons. In addition, the ability of students to work with a statistical software is tested.

Textbooks and Reading Materials

  • Agresti, A., Franklin, C., Klingenberg, B. Statistica – L’arte e la scienza d’imparare dai dati (quinta edizione). Ed. Pearson, 2025.
  • Online resources of the textbook
  • Further materials for exercizes on the e-learning

Semester

Second semester

Teaching language

Italian

Entra

Scheda del corso

Settore disciplinare
SECS-S/03
CFU
6
Periodo
Secondo Semestre
Tipo di attività
Obbligatorio
Ore
36
Tipologia CdS
Laurea Triennale
Lingua
Italiano

Staff

    Docente

  • Claudio Giovanni Borroni
    Claudio Giovanni Borroni
  • MZ
    Mariangela Zenga

Opinione studenti

Vedi valutazione del precedente anno accademico

Bibliografia

Trova i libri per questo corso nella Biblioteca di Ateneo

Metodi di iscrizione

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