Corsi di Laurea Corsi di Laurea Magistrale Corsi di Laurea Magistrale
a Ciclo Unico
Scuola di Economia e Scienze politiche
ECONOMIA
Insegnamento
STATISTICA (Da P a Z)
SP10107824, A.A. 2019/20

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2019/20

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea in
ECONOMIA
EP2093, ordinamento 2014/15, A.A. 2019/20
A0503
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Crediti formativi 10.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese STATISTICS
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Scienze Economiche e Aziendali "Marco Fanno"
Sito E-Learning https://elearning.unipd.it/economia/course/view.php?idnumber=2019-EP2093-000ZZ-2019-SP10107824-A0503
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA
Corso singolo NON è possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta Insegnamento riservato SOLO agli iscritti al corso di ECONOMIA

Docenti
Responsabile GIULIANA CORTESE SECS-S/01
Altri docenti CHIARA DAL BIANCO SECS-P/05

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
CARATTERIZZANTE Statistico-matematico SECS-S/01 10.0

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

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
ESERCITAZIONE 3.0 20 55.0
LEZIONE 7.0 50 125.0

Calendario
Inizio attività didattiche 02/03/2020
Fine attività didattiche 12/06/2020
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2014

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
22 Commissione AA 2019/20 - Canale P-Z 01/10/2019 30/11/2020 CORTESE GIULIANA (Presidente)
BISAGLIA LUISA (Membro Effettivo)
DALLA VALLE ALESSANDRA (Membro Effettivo)
21 Commissione AA 2019/20 - Canale F-O 01/10/2019 30/11/2020 DALLA VALLE ALESSANDRA (Presidente)
BISAGLIA LUISA (Membro Effettivo)
CORTESE GIULIANA (Membro Effettivo)
19 Commissione AA 2019/20 - Canale A-E 01/10/2019 30/11/2020 BISAGLIA LUISA (Presidente)
CORTESE GIULIANA (Membro Effettivo)
DALLA VALLE ALESSANDRA (Membro Effettivo)

Syllabus
Prerequisiti: Il corso prevede le conoscenze di matematica generale.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Il corso si pone l’obiettivo di sviluppare le conoscenze metodologiche e statistiche di base e di fornire allo studente i principali strumenti statistici necessari per l'analisi e la soluzione di problemi di natura economica e aziendale.
Al termine del corso lo studente dovrà essere in grado di:
(i) riconoscere la tipologia e la struttura dei dati da analizzare; (ii) individuare la tecnica di analisi più appropriata sia per il caso univariato sia per il caso bivariato;
(iii) acquisire la capacità di analizzare e interpretare in modo critico i risultati ottenuti, contestualizzandoli con riferimento al problema reale in esame.
(iv) leggere ed interpretare i risultati di un’analisi statistica effettuata con un software statistico.
Modalita' di esame: L'esame è scritto e si sviluppa in due parti distinte che avranno luogo nella stessa giornata.
La prima parte è una prova di ammissione della durata di 30 minuti, costituita da quesiti a risposta chiusa su tutto il programma. Questa prova si ritiene superata se si risponde correttamente ad almeno il 60% dei quesiti. In caso contrario, in sede di correzione, la seconda parte dell'esame non sarà presa in considerazione e l'esame si ritiene non superato.
La seconda parte dell'esame, somministrata a tutti e della durata di 75-90 minuti consiste di 3 quesiti, uno teorico, uno di applicazione numerica, uno di ri-elaborazione e commento ad un output ottenuto dall'analisi di dati in contesti economici.
Il punteggio complessivo viene calcolato sulla base del superamento di entrambe le prove: percentuali di risposta superiori al 60% nella prima parte danno luogo proporzionalmente a punti da 0 a 2 che saranno sommati al punteggio ottenuto nella seconda parte dell'esame che complessivamente ha a disposizione 30 punti.
Criteri di valutazione: I criteri di valutazione con cui verrà effettuata la verifica delle conoscenze e delle abilità acquisite sono:
1. Conoscenza delle principali tecniche statistiche di base
2. Capacità di applicare tali tecniche a dati reali
3. Capacità di interpretare i risultati ottenuti al fine di spiegare il fenomeno oggetto di studio
Contenuti: Il programma del corso di Statistica è sostanzialmente diviso in quattro macro argomenti: statistica descrittiva univariata e bivariata, (cenni di) teoria della probabilità, inferenza e modello di regressione lineare. In particolare, vengono sviluppati i seguenti punti:

1. La rilevazione dei fenomeni statistici.
1.a Cos'è la Statistica
1.b Popolazione, caratteri, unità statistiche, classificazione dei caratteri statistici

2. Distribuzione di un carattere e sua rappresentazione.
2.a Dalla distribuzione semplice alla distribuzione di frequenza
2.b Frequenze assolute, relative, percentuali e cumulate
2.c Rappresentazioni grafiche

3. Sintesi della distribuzione di una variabile statistica: le medie.
3.a Media aritmetica, geometrica, moda e mediana: definizioni e proprietà
3.b I quartili e i percentili. Definizioni e metodi di calcolo

4. Sintesi di una variabile statistica: la variabilità.
4.a Il concetto di variabilità di una distribuzione
4.b Indici di variabilità basati sullo scostamento dalla media aritmetica
4.c Altri indici di variabilità: il coefficiente di variazione e lo scarto interquartilico
4.d Il box plot

5. L’analisi dell'associazione fra due caratteri.
5.a Distribuzioni di frequenza congiunte e marginali
5.b Distribuzioni condizionate. Medie e varianze condizionate. Medie e varianze marginali. Proprietà di decomposizione della varianza
5.c Dipendenza, indipendenza, interdipendenza
5.d L’indice Chi-quadrato come misura dell’associazione tra due caratteri statistici
5.e La funzione di regressione. Il rapporto di correlazione.
Il diagramma a dispersione come rappresentazione grafica di due variabili statistiche quantitative
5.f La correlazione e il coefficiente di correlazione lineare

6. La probabilità (cenni)
6.a Concetti di base
6.b Esperimento casuale, eventi, spazio campionario
6.c I postulati del calcolo della probabilità
6.d Probabilità condizionate e indipendenza
6.e Teorema di Bayes

7. Variabili casuali e distribuzioni di probabilità
7.a Le variabili casuali discrete e continue
7.b Valore atteso e varianza di una variabile casuale
7.c Principali distribuzioni di probabilità per variabili casuali discrete
7.d Principali distribuzioni di probabilità per variabili casuali continue
7.e Il teorema del limite centrale

8. Campionamento e distribuzioni campionarie
8.a Popolazione e campione
8.b Campionamento da popolazioni finite e infinite
8.c Statistiche campionarie e distribuzioni campionarie
8.d La distribuzione della media campionaria nelle popolazioni infinite e finite

9. Stima puntuale.
9.a Stima puntuale e stimatori
9.b Stimatori corretti ed efficienti
9.c Errore quadratico medio
9.d Stimatori consistenti e asintoticamente corretti
9.e Stima puntuale: della media, della proporzione, della varianza di una popolazione

10. Stima per intervallo
10.a Intervallo di confidenza per la media (varianza nota e ignota)
10.b Intervallo di confidenza per una proporzione
10.c Intervallo di confidenza per la varianza

11. Teoria dei test statistici.
11.a Il test statistico e le ipotesi
11.b Regione di accettazione e di rifiuto
11.c Test con ipotesi nulla semplice
11.d Il p-value
11.e Errori di I e II tipo
11.f Test per la media
11.g Test per una proporzione
11.h Test per la varianza
11.i Test per due campioni indipendenti

12. Il modello di regressione lineare
12.a Relazione funzionale e relazione statistica fra due variabili
12.b Modello di regressione lineare semplice
12.c Stima puntuale dei coefficienti di regressione
12.d Decomposizione della varianza
12.e Coefficiente di determinazione
12.f Proprietà degli stimatori dei coefficienti
12.g Proprietà dello stimatore della risposta media
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Le attività prevedono 50 ore di lezioni frontali teoriche a cui saranno affiancate 20 ore di esercitazioni che avranno lo scopo di applicare le tecniche illustrate, mediante la soluzione di esercizi svolti alla lavagna e la presentazione di risultati di alcune analisi applicate a dati reali e svolte con un software statistico.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Tutto il materiale didattico presentato durante le lezioni frontali è disponibile, contestualmente alle lezioni, sulla piattoforma Moodle. Su tale piattaforma verranno, inoltre, messi a disposizione esercizi supplementari, test per la verifica delle conoscenze acquisite e prove di esame degli anni precedenti e una simulazione di esame che verrà svolta in aula alla fine delle lezioni per mettere gli studenti nelle condizioni di poter verificare l'adeguatezza della loro preparazione.
Testi di riferimento:
  • Simone Borra, Agostino Di Ciaccio, Statistica.Metodologia per le scienze economiche e sociali (III edizione). Milano: McGraw Hill, 2015. Testo di riferimento del corso Cerca nel catalogo
  • Ned Freed, Stacey Jones, Tim Bergquist, Stefano Bonnini, Statiatica per le Scienze Economiche e Aziendali. Novara: ISEDI, De gostini Scuola SpA, 2019. Testo alternativo (non di riferimento), solo per consultazione

Didattica innovativa: Strategie di insegnamento e apprendimento previste
  • Lecturing
  • Questioning
  • Problem solving
  • Quiz o test a correzione automatica per feedback periodico o per esami
  • Files e pagine caricati online (pagine web, Moodle, ...)

Didattica innovativa: Software o applicazioni utilizzati
  • Moodle (files, quiz, workshop, ...)
  • Latex

Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
Istruzione di qualita' Lavoro dignitoso e crescita economica Industria, innovazione e infrastrutture Consumo e produzione responsabili