Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
Chiara CAPOGROSSI
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea Magistrale - [EM03] ECONOMIA E MANAGEMENT (Curriculum: CONSULENTE AZIENDALE E FINANZIARIO) Master Degree (2 years) - [EM03] ECONOMIA E MANAGEMENT (Curriculum: CONSULENTE AZIENDALE E FINANZIARIO)
Dipartimento: [040018] Dipartimento di ManagementDepartment: [040018] Dipartimento di Management
Anno di corsoDegree programme year : 1 - Primo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2024-2025
Anno regolamentoAnno regolamento: 2024-2025
Opzionale
Crediti: 6
Ore di lezioneTeaching hours: 44
TipologiaType: B - Caratterizzante
Settore disciplinareAcademic discipline: SECS-S/03 - STATISTICA ECONOMICA
ITALIANO
Italian
Si considerano acquisiti i contenuti del programma di Statistica 1° corso.
The basic contents of the exam of “Introduction to statistics” are considered acquired.
Il corso è svolto mediante lezioni frontali e prevede anche esercitazioni pratiche.
Le lezioni a contenuto teorico saranno erogate anche in streaming attraverso il collegamento via Teams alla lezione erogata in aula (modalità telematica sincrona).
The course will be carried out through theoretical lectures and it also includes practical class.
The class room lessons will also be streamed live via Teams.
Il corso intende introdurre lo studente alla comprensione delle tecniche di statistica applicata, tale da garantire la capacità di effettuare analisi statistiche nelle aree economiche ed aziendali.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
Al termine del corso gli studenti saranno in grado di applicare adeguatamente le principali tecniche di statistica applicata.
Competenze trasversali.
Le esercitazioni pratiche, che avranno luogo durante il corso, consentiranno agli studenti di migliorare la loro autonomia e la loro capacità analitica.
Knowledge and Understanding.
The course intends to introduce the student to the understanding of the applied statistical techniques to ensure the ability to perform statistical analysis in economic and business areas.
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
At the end of the course students will be able to adequately apply the main techniques of applied statistics.
Transversal Skills.
Practical exercises, which will take place during the course, will allow students to improve their autonomy and analytical skills.
1. Contenuti.
Richiami di statistica descrittiva.
Cenni di calcolo delle probabilità
Campionamento e distribuzioni campionarie
Intervalli di confidenza
Verifica di ipotesi.
Analisi della varianza
Bontà di adattamento e tabelle di contingenza
La regressione lineare semplice
La regressione lineare multipla.
2. Esercitazioni
Le esercitazioni riguarderanno l’intero programma del corso.
A) Theoretical lectures.
Descriptive statistics.
Elements of chance: probability methods
Distributions of sample statistics
Confidence interval estimations
Hypothesis tests
Analysis of variance
Goodness of adaptation technique and contingency tables
Linear regression analysis
Multiple variable regression analysis.
B) Practical lectures
Practical lectures will cover the entire program of the course.
L’esame consiste in una prova scritta.
Per gli di studenti con disabilità/invalidità o disturbo specifico di apprendimento (DSA), che abbiano fatto debita richiesta di supporto per affrontare lo specifico esame di profitto all’Info Point Disabilità/DSA dell’Ateneo, le modalità di esame saranno adattate alla luce di quanto previsto dalle linee guida di Ateneo (https://www.univpm.it/Entra/Accoglienza_diversamente_abili).
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 applicare tali conoscenze nella soluzione degli esercizi.
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 4 domande scritte. Ad ogni domanda sarà attribuito un voto non superiore a 7,5.
Gli studenti che dimostreranno una analitica, approfondita ed esaustiva comprensione dei contenuti teorici e pratici del corso, otterranno la lode.
Learning Evaluation Methods.
The exam is a written test.
For students with disabilities or Specific Learning Disorders (SLD) who have contacted the University Disability/SLD Info Point to request support for the specific curricular exam, please note that the way the exam is taken can be adapted in accordance with the University Guidelines (https://www.univpm.it/Entra/Accoglienza_diversamente_abili).
Learning Evaluation Criteria.
During the exam, students must demonstrate that they have acquired a solid knowledge of the lessons topics and know how to apply these knowledge in the solution of the exercises.
Learning Measurement Criteria.
The final mark will be expressed in thirtieth. The student will pass the exam if the vote is at least 18. It is expected the maximum score with honor (30 cum laude).
Final Mark Allocation Criteria.
Students must to answer 4 written questions. Each question will be rated no more than 7,5.
Students who will demonstrate an analytical and exhaustive understanding of the theoretical and practical content of the course will receive the maximum mark.
NEWBOLD P., CARLSON W. L., THORNE B., Statistica. Ediz. mylab, Pearson Education Italia, 2021 ISBN: 8891910651.
Altro materiale, disponibile sempre sulla piattaforma e-learning di Ateneo:
http://lms.econ.univpm.it/
Mandatory textbook: NEWBOLD P., CARLSON W. L., THORNE B., Statistica. Ediz. mylab, Pearson Education Italia, 2021 ISBN: 8891910651.
Further material will be online available on the UNIVPM e-learning platform:
http://lms.econ.univpm.it/
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2024-2025
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