Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
Maria Cristina RECCHIONI
Lingua di erogazione: INGLESELessons taught in: ENGLISH
Laurea Magistrale - [EM07] INTERNATIONAL ECONOMICS AND COMMERCE (Curriculum: INTERNATIONAL ECONOMICS AND BUSINESS) Master Degree (2 years) - [EM07] INTERNATIONAL ECONOMICS AND COMMERCE (Curriculum: INTERNATIONAL ECONOMICS AND BUSINESS)
Dipartimento: [040002] Dipartimento Scienze Economiche e SocialiDepartment: [040002] Dipartimento Scienze Economiche e Sociali
Anno di corsoDegree programme year : 1 - Secondo 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/01 - STATISTICA
INGLESE
English
Statistica descrittiva univariata e bivariata. Concetti inferenziali più rilevanti (campioni, statistiche, stimatori)
Univariate and bivariate descriptive statistics. Most relevant inferential concepts (samples, statistics, estimators).
Il corso prevede lezioni teoriche e lezioni pratiche, durante le quali gli studenti analizzano e sintetizzano una serie di dataset di natura economica e aziendale. Le analisi saranno effettuate anche con l'utlizzo di software open source come R e R-studio.
The course will be taught through theoretical lessons and hands-on classes, during which the students analyse and synthesize a number of datasets focused on economic and business research. Computer-based analyses will be also performed in the PC-lab using the open-source software R and R-studio.
Gli studenti e le studentesse acquisiranno una buona conoscenza degli strumenti statistici trattati nel corso nonché la capacità di analizzare dataset economici e aziendali utilizzando adeguate tecniche statistiche.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
Gli studenti e le studentesse devono essere in grado di studiare e comprendere come utilizzare software statistico per l'analisi di set di dati e la preparazione di report.
Competenze trasversali.
Le discussioni e le applicazioni pratiche che avranno luogo durante il corso consentiranno agli studentie alle studentesse di potenziare la propria autonomia e le proprie capacità analitiche e comunicative
Students will acquire a good understanding of the statistical tools covered in the course as well as the ability to analyze economic and business datasets using appropriate statistical techniques.
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
Students must be able to study and to understand how to use statistical software for dataset analysis and report preparation.
Transversal Skills.
The discussions as well as the practical applications that will take place during the course will enable students to enhance their autonomy and their analytical and communicative skills
Il programma verterà su:
- Statistica inferenziale: stima puntuale, intervalli di confidenza, verifica di ipotesi, p-value
- Regressione lineare semplice e multivariata
- Analisi di gruppi
The program will be focused on:
- Inferential statistics: point estimators, confidence intervals, hypothesis testing, p-value
- Multivariate linear regression
- Cluster analysis
Esame scritto riguardante le questioni metodologiche discusse durante il corso ed una esercitazione pratica al computer (non obbligatoria) basata sull'analisi di un set di dati reali.
Partecipazione in classe: Esercitazioni settimanali computerizzate verranno svolte anche nel laboratorio informatico. Verranno assegnati compiti settimanali.
Per gli studenti con disabilità/invalidità o Disturbi Specifici dell'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.
Gli studenti saranno valutati nella loro conoscenza e comprensione degli strumenti statistici più rilevanti per l'analisi aziendale, nonché nella loro capacità di applicarli a problemi e contesti empirici.
Criteri di misurazione dell'apprendimento.
L'esame si considererà superato con una votazione maggiore ugiale a 18. Verrà attribuita la lode nel caso di compiti particolarmente meritevoli
Criteri di attribuzione del voto finale.
Il voto finale sarà ottenuto attraverso una prova scritta con domande pratiche e teoriche.
Written exam concerning the methodological issues discussed during the course and a computer-based practical assignment (not mandatory) based on the analysis of a real data set.
Class participation: Weekly computer-based exercises will be also performed in the PC-lab. Weekly home-works will be assigned.
For students with disabilities or Specific Learning Disability (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.
Students will be evaluated in their knowledge and understanding of the most relevant statistical tools for business analysis as well as in their ability to apply them to empirical problems and settings.
Learning Measurement Criteria.
Positive grades: from 18 to 30. Cum laude can be bestowed to outstanding performance.
Final Mark Allocation Criteria.
The final grade will be obtained through a written exam with practical and theoretical questions.
- P. Newbold, W. Carlson, B. Thorne “Statistics for Business and Economics”, Prentice Hall (Chapters: 7-8-9)
ISBN: 1292436840
- R.A. JOHNSON, D.W. WICHERN “Applied multivariate statistical analysis” Pearson International Edition (Chapters: 1, 2, 4, 7, 9, 11, 12)
ISBN: 1292024941
Altro materiale didattico (slide, esercizi, homework) è messo a disposizione sul sito del corso (https://learn.univpm.it/)
- P. Newbold, W. Carlson, B. Thorne “Statistics for Business and Economics”, Prentice Hall (Chapters: 7-8-9)
ISBN: 1292436840
- R.A. JOHNSON, D.W. WICHERN “Applied multivariate statistical analysis” Pearson International Edition (Chapters: 1, 2, 4, 7, 9, 11, 12)
ISBN: 1292024941
Additional teaching material (slides, exercises, homework) is made available on the course website (https://learn.univpm.it/)
L'insegnamento non è erogato in moldaità e-learning.
The teaching is not delivered in e-learning mode.
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2024-2025
Università Politecnica delle Marche
P.zza Roma 22, 60121 Ancona
Tel (+39) 071.220.1, Fax (+39) 071.220.2324
P.I. 00382520427