Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
MARIA CRISTINA RECCHIONI
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea Magistrale - [EM01] SCIENZE ECONOMICHE E FINANZIARIE (Curriculum: SCIENZE ATTUARIALI E ASSICURATIVE) Master Degree (2 years) - [EM01] SCIENZE ECONOMICHE E FINANZIARIE (Curriculum: SCIENZE ATTUARIALI E ASSICURATIVE)
Dipartimento: [040002] Dipartimento Scienze Economiche e SocialiDepartment: [040002] Dipartimento Scienze Economiche e Sociali
Anno di corsoDegree programme year : 2 - Secondo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2017-2018
Anno regolamentoAnno regolamento: 2016-2017
Opzionale
Crediti: 6
Ore di lezioneTeaching hours: 44
TipologiaType: D - A scelta dello studente
Settore disciplinareAcademic discipline: SECS-S/03 - STATISTICA ECONOMICA
ITALIANO
Italian
Si presuppone la conoscenza della Statistica descrittiva e di quella inferenziale
Il corso sarà svolto sia mediante lezioni frontali sia mediante applicazioni presso il laboratorio di informatica
Il corso si propone di fare apprendere l'uso teorico ed empirico di strumenti di statistica per la valutazione di macro e micro aggregati economici e fenomeni finanziari.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
Al termine del corso gli studenti saranno in grado di scegliere in modo adeguato le tecniche di statistica e valutarne la loro applicabilità ai vari problemi. Saranno, inoltre, in grado di redigere programmi nel linguaggio R per effettuare le opportune applicazioni.
Competenze trasversali.
Le applicazioni pratiche presso il laboratorio di informatica consentiranno agli studenti di migliorare la loro autonomia e la loro capacità critica.
Knowledge and Understanding.
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
Transversal Skills.
1. Richiami di algebra delle matrici.
2. Introduzione all’uso del linguaggio R.
3. Analisi multivariata dei dati
1. Analisi delle componenti principali.
2. Regressione multipla.
3. Cluster Analysis
4. Regressione logistica.
5. Analisi discriminante
L’esame consiste in una prova scritta
Criteri di valutazione dell'apprendimento.
Nel corso dell’esame gli studenti dovranno dimostrare di aver acquisito una solida conoscenza dei temi svolti nelle lezioni e di saper utilizzare la corrispondente strumentazione statistica
Criteri di misurazione dell'apprendimento.
Il voto verrà espresso in trentesimi. Lo studente supererà l’esame se otterrà almeno 18. È prevista l’assegnazione del massimo dei voti con lode (30 e lode).
Criteri di attribuzione del voto finale.
Gli studenti dovranno rispondere a 6 domande scritte. Ad ogni domanda sarà attribuito un voto non superiore a 5.
Gli studenti che dimostreranno una analitica, approfondita ed esaustiva comprensione dei contenuti teorici e pratici del corso otterranno la lode.
Learning Evaluation Methods.
Learning Evaluation Criteria.
Learning Measurement Criteria.
Final Mark Allocation Criteria.
P.J. HEWSON, Multivariate Statistics with R, scaricabile dal web.
B. BRACALENTE M.COSSIGNANI A. MULAS, Statistica aziendale , McGraw-Hill, 2009.
A. DE LILLO G. ARGENTIN M. LUCCHINI S. SARTI M.TERRANEO,Analisi multivariata per le Scienze sociali.Ed. Pearson Paravia Bruno Mondatori, 2007.
G. ESPA R.MICCIOLO, Analisi esplorativa dei dati con R, Ed. APOGEO, Milano, 2012
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2017-2018
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