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a Ciclo Unico
Scuola di Scienze
STATISTICA PER L'ECONOMIA E L'IMPRESA
Insegnamento
METODI STATISTICI PER L'AZIENDA
SCP4063713, A.A. 2016/17

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2014/15

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea in
STATISTICA PER L'ECONOMIA E L'IMPRESA
SC2095, ordinamento 2014/15, A.A. 2016/17
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Crediti formativi 9.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese BUSINESS STATISTICS
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Scienze Statistiche
Sito E-Learning https://elearning.unipd.it/stat/course/view.php?idnumber=2016-SC2095-000ZZ-2014-SCP4063713-N0
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile MARIANGELA GUIDOLIN SECS-S/03

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative SECS-S/03 9.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso III Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LABORATORIO 2.0 16 34.0
LEZIONE 7.0 48 127.0

Calendario
Inizio attività didattiche 27/02/2017
Fine attività didattiche 09/06/2017

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
3 Commissione a.a.2018/19 01/10/2018 30/09/2019 GUIDOLIN MARIANGELA (Presidente)
BASSI FRANCESCA (Membro Effettivo)
BISAGLIA LUISA (Membro Effettivo)
2 Commissione a.a.2017/18 01/10/2017 30/09/2018 GUIDOLIN MARIANGELA (Presidente)
BASSI FRANCESCA (Membro Effettivo)
BISAGLIA LUISA (Membro Effettivo)

Syllabus
Prerequisiti: Nessuno
Conoscenze e abilita' da acquisire: Il corso mira a fornire una serie di strumenti statistici utili per l’analisi dei dati e la previsione in ambito economico aziendale. Lo studio di casi aziendali con
dati reali e l'interpretazione dei risultati ottenuti applicando le tecniche proposte sono l’elemento caratterizzante dell’insegnamento.
Modalita' di esame: Esame scritto e prova pratica in laboratorio informatico.
Criteri di valutazione: In sede d’esame si valuteranno sia la preparazione dello studente sugli argomenti trattati durante il corso, sia la sua capacità di interpretare e valutare criticamente i risultati delle analisi svolte sulla base delle conoscenze acquisite.
Contenuti: Analisi esplorativa dei dati
Matrice dei dati, relazioni tra variabili, indici di dipendenza
Distanze e indici di similarità
Rappresentazioni grafiche
Analisi dei dati con strumenti regressivi di tipo lineare
Regressione multipla: selezione del modello, rilevanza delle componenti, analisi dei residui, previsione. Applicazioni: analisi di soddisfazione della clientela, valutazione di performance aziendali e loro determinanti, previsioni di vendite.
Regressione logistica: selezione del modello, rilevanza delle componenti, analisi dei residui, previsione. Applicazioni: scelta di acquisto/non acquisto, scelta tra marche, appartenenza al gruppo delle aziende sane o in crisi, condizione di occupazione/disoccupazione.
Tecniche di previsione
Procedure di lisciamento: medie mobili, lisciamento esponenziale semplice, lisciamento di Holt, lisciamento di Holt Winters. Applicazioni: previsioni di vendite di breve periodo.
Modelli di diffusione di innovazioni: modello di Bass standard, modello di Bass generalizzato. Cenni alla regressione nonlineare. Applicazioni: previsioni del ciclo di vita del prodotto, stima del mercato potenziale raggiungibile, valutazione dell’effetto di strategie
di marketing mix, caratterizzazione del prodotto sulla base della sua evoluzione temporale.
Tecniche di analisi multidimensionale
Analisi dei gruppi: distanze, metodi di raggruppamento, trasformazione delle variabili, valutazione dei risultati.
Applicazioni: segmentazione della clientela, segmentazione dei prodotti, individuazione di cluster aziendali sulla base di variabili socio-economiche.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Lezioni frontali ed esercitazioni su casi di studio in laboratorio informatico.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Oltre ai testi di riferimento indicati, materiale di studio e data set distribuiti in aula dal docente
Testi di riferimento:
  • Bracalente B., Cossignani M., Mulas A., Statistica Aziendale. Milano: Mcgraw-Hill, 2009. indicazioni provvisorie Cerca nel catalogo
  • Hanke J. E., Wichern D.W., Business Forecasting. Upper Saddle River: Prentice - Hall, 2005. indicazioni provvisorie Cerca nel catalogo