Studying at the University of Verona

A.A. 2019/2020

Academic calendar

Il calendario accademico riporta le scadenze, gli adempimenti e i periodi rilevanti per la componente studentesca, personale docente e personale dell'Università. Sono inoltre indicate le festività e le chiusure ufficiali dell'Ateneo.
L’anno accademico inizia il 1° ottobre e termina il 30 settembre dell'anno successivo.

Academic calendar

Course calendar

The Academic Calendar sets out the degree programme lecture and exam timetables, as well as the relevant university closure dates..

Definition of lesson periods
Period From To
First semester bachelor degree Sep 16, 2019 Jan 10, 2020
Second semester bachelor degree Feb 17, 2020 Jun 5, 2020
Exam sessions
Session From To
First semester intermediate tests Nov 4, 2019 Nov 8, 2019
Winter exam session Jan 13, 2020 Feb 14, 2020
Second semester intermediate tests Apr 15, 2020 Apr 17, 2020
Summer session exam Jun 8, 2020 Jul 10, 2020
Autumn Session exams Aug 24, 2020 Sep 11, 2020
Degree sessions
Session From To
Autumn Session Dec 2, 2019 Dec 4, 2019
Winter Session Apr 7, 2020 Apr 9, 2020
Summer session Sep 7, 2020 Sep 9, 2020

Exam calendar

The exam roll calls are centrally administered by the operational unit  Economics Teaching and Student Services Unit
Exam Session Calendar and Roll call enrolment sistema ESSE3. If you forget your password to the online services, please contact the technical office in your Faculty or to the service credential recovery.

Exam calendar

Per dubbi o domande Read the answers to the more serious and frequent questions - F.A.Q. Examination enrolment

Academic staff

B C D F G L M P R S

Bonfanti Angelo

angelo.bonfanti@univr.it 045 802 8292

Broglia Angela

angela.broglia@univr.it 045 802 8240

Brunetti Federico

federico.brunetti@univr.it 045 802 8494

Bucciol Alessandro

alessandro.bucciol@univr.it 045 802 8278

Cantele Silvia

silvia.cantele@univr.it 045 802 8220 (VR) - 0444 393943 (VI)

Chesini Giuseppina

giusy.chesini@univr.it 045 802 8495 (VR) -- 0444/393938 (VI)

Cipriani Giam Pietro

giampietro.cipriani@univr.it 045 802 8271

Confente Ilenia

ilenia.confente@univr.it 045 802 8174

Corbella Silvano

silvano.corbella@univr.it 045 802 8217

Corsi Corrado

corrado.corsi@univr.it 045 802 8452 (VR) 0444/393937 (VI)

Demo Edoardo

edoardo.demo@univr.it 045 802 8782 (VR) 0444.393930 (VI)

Ferrari Maria Luisa

marialuisa.ferrari@univr.it 045 802 8532

Giaretta Elena

elena.giaretta@univr.it 045 802 8051

Guiglia Giovanni

giovanni.guiglia@univr.it 045 802 8225

Lubian Diego

diego.lubian@univr.it 045 802 8419

Manzoni Elena

elena.manzoni@univr.it 8783

Mariutti Gianpaolo

gianpaolo.mariutti@univr.it 045 802 8241

Menon Martina

martina.menon@univr.it 045 802 8420

Minozzo Marco

marco.minozzo@univr.it 045 802 8234

Mion Giorgio

giorgio.mion@univr.it 045.802 8172

Pasquariello Federica

federica.pasquariello@univr.it 045 802 8233

Perali Federico

federico.perali@univr.it 045 802 8486

Pilati Andrea

andrea.pilati@univr.it 045 802 8444 (VR) - 0444 393938 (VI)

Pizzamiglio Maurizio

maurizio.pizzamiglio@univr.it

Renò Roberto

roberto.reno@univr.it 045 802 8526

Roveda Alberto

alberto.roveda@univr.it Dip. Sc. Ec. 045 802 8096 C.I.D.E. 045 8028084

Salomoni Alessandra

alessandra.salomoni@univr.it 045 802 8443

Santi Flavio

flavio.santi@univr.it 045 802 8239

Sartori Fabio

fabio.sartori@univr.it

Signori Paola

paola.signori@univr.it 0444 393942 (VI) 045 802 8492 (VR)

Sommacal Alessandro

alessandro.sommacal@univr.it 045 802 8716

Sproviero Alice Francesca

alicefrancesca.sproviero@univr.it 045 802 8216

Study Plan

The Study Plan includes all modules, teaching and learning activities that each student will need to undertake during their time at the University. Please select your Study Plan based on your enrolment year.

TeachingsCreditsTAFSSD
9
A
(IUS/01)
9
B
(SECS-P/08)
6
B
(IUS/09)
9
A
(SECS-P/01)
9
A
(SECS-S/06)
English language (B1 level)
6
E/F
-
TeachingsCreditsTAFSSD
9
A
(IUS/04)
9
B
(SECS-P/01)
9
B
(SECS-P/07)
9
B
(SECS-P/07)
9
B
(SECS-P/03)
9
B
(SECS-S/01)
TeachingsCreditsTAFSSD
6
B
(IUS/07)
9
C
(SECS-P/09)
9
B
(SECS-S/06)
9
B
(SECS-P/02)
9
C
(SECS-P/12)
Stage
6
S
-
Final exam
3
E
-

1° Anno

TeachingsCreditsTAFSSD
9
A
(IUS/01)
9
B
(SECS-P/08)
6
B
(IUS/09)
9
A
(SECS-P/01)
9
A
(SECS-S/06)
English language (B1 level)
6
E/F
-

2° Anno

TeachingsCreditsTAFSSD
9
A
(IUS/04)
9
B
(SECS-P/01)
9
B
(SECS-P/07)
9
B
(SECS-P/07)
9
B
(SECS-P/03)
9
B
(SECS-S/01)

3° Anno

TeachingsCreditsTAFSSD
6
B
(IUS/07)
9
C
(SECS-P/09)
9
B
(SECS-S/06)
9
B
(SECS-P/02)
9
C
(SECS-P/12)
Stage
6
S
-
Final exam
3
E
-
Teachings Credits TAF SSD
Between the years: 1°- 2°- 3°

Legend | Type of training activity (TTA)

TAF (Type of Educational Activity) All courses and activities are classified into different types of educational activities, indicated by a letter.




SPlacements in companies, public or private institutions and professional associations

Teaching code

4S00121

Coordinatore

Marco Minozzo

Credits

9

Scientific Disciplinary Sector (SSD)

SECS-S/01 - STATISTICS

Language of instruction

Italian

Period

primo semestre (lauree) dal Sep 28, 2020 al Dec 23, 2020.

Learning outcomes

The course aims at providing the basic techniques of descriptive statistics, probability and statistical inference to undergraduate students in economic and business sciences. Prerequisite to the course is the mastering of a few basic mathematical concepts such as limit, derivative and integration at the level of an undergraduate introductory course in calculus. Overall, these techniques provide the necessary toolkit for quantitative analysis in processes related to the observation and understanding of collective phenomena. From a practical point of view, they are necessary for descriptive, interpretative and decision-making purposes when carrying out statistical studies related to economic and social phenomena. In addition to providing the necessary mathematical apparatus, the course aims at providing conceptual tools for a critical evaluation of the methodologies considered.

Program

a) Descriptive statistics

• Data collection and classification; data types.
• Frequency distributions; histograms and charts.
• Measures of central tendency; arithmetic mean, geometric mean and harmonic mean; median; quartiles and percentiles.
• Fixed-base indices and chain indices; Laspayres and Paasche indices.
• Variability and measures of dispersion; variance and standard deviation; coefficient of variation.
• Moments; indices of skewness and kurtosis.
• Multivariate distributions; scatterplots; covariance; variance of the sum of more variables.
• Multivariate frequency distributions; conditional distributions; chi-squared index of dependence; index of association C; Simpson’s paradox.
• Method of least squares; least-squares regression line; Pearson’s coefficient of linear correlation r; Cauchy-Schwarz inequality; R-square coefficient; explained deviance and residual deviance.

b) Probability

• Random events; algebras and sigma-algebras; probability spaces and event trees; combinatorics.
• Conditional probability; independence; Bayes theorem.
• Discrete and continuous random variables; distribution function; expectation and variance; Markov and Chebyshev inequalities.
• Discrete uniform distributions; Bernoulli distribution; binomial distribution; Poisson distribution; geometric distribution.
• Continuous uniform distributions; normal distribution; exponential distribution.
• Multivariate discrete random variables; joint probability distribution; marginal and conditional probability distributions; independence; covariance; correlation coefficient.
• Linear combinations of random variables; average of independent random variables; sum of independent and Gaussian random variables.
• Weak law of large numbers; Bernoulli’s law of large numbers for relative frequencies; central limit theorem.

c) Inferential statistics

• Sample statistics and sampling distributions; chi-square distribution; Student-t distribution; Snedecors-F distribution.
• Point estimates and estimators; unbiasedness; efficiency; consistency; estimate of the mean, of a proportion and of a variance.
• Confidence intervals for a mean, for a proportion (large samples) and for a variance.
• Hypothesis testing; power and observed significance level; one and two tails tests for a mean, for a proportion (large samples) and for a variance; hypothesis testing for differences in two means, two proportions (large samples) and two variances.

SUPPORTING MATERIAL

Detailed indications, regarding the use of the textbook, will be given during the course. Supporting material (written records of the lessons, exercises with solutions, past exam papers with solutions, etc.) is available on the E-learning platform of the University (Moodle).

TEACHING METHODS

Students are supposed to have acquired mathematical knowledge of basic concepts such as limit, derivative and integral.

Course load is equal to 84 hours. Exercise sessions are an integral part of the course and, together with the classes, they are essential to a proper understanding of the topics of the course. The working language is Italian. In addition to lessons and exercise hours, there will also be tutoring hours devoted to revision. More detailed information will be available during the course.

Due to the COVID-19 health emergency, the way lessons will be delivered might change during the course of the semester. In any case, distance learning will always be guaranteed so that all face-to-face lessons, in addition to telematic ones (pre-recorded or online), will be recorded and made available for later viewing.

Bibliografia

Reference texts
Author Title Publishing house Year ISBN Notes
D. Giuliani, M. M. Dickson Analisi statistica con Excel Maggioli Editore 2015 8838789908 Reading list
M. R. Middleton Analisi statistica con Excel Apogeo, Milano 2004 Reading list
F. P. Borazzo, P. Perchinunno Analisi statistiche con Excel Pearson, Education 2007 Reading list
S. Bernstein, R. Bernstein Calcolo delle Probabilita', Collana Schaum's, numero 110. McGraw-Hill, Milano 2003 Reading list
A. Azzalini Inferenza Statistica: Una presentazione basata sul concetto di verosimiglianza (Edizione 2) Springer Verlag Italia 2001 9788847001305 Laurea in Matematica Applicata
E. Battistini Probabilità e statistica: un approccio interattivo con Excel McGraw-Hill, Milano 2004 Reading list
D. Piccolo Statistica Il Mulino 2000 8815075968 Reading list
S. Bernstein, R. Bernstein Statistica descrittiva, Collana Schaum's, numero 109 McGraw-Hill, Milano 2003 Reading list
S. Bernstein, R. Bernstein Statistica inferenziale, Collana Schaum's, numero 111. McGraw-Hill, Milano 2003 Reading list
D. Piccolo Statistica per le decisioni Il Mulino 2004 8815097708 Reading list
P. Klibanoff, A. Sandroni, B. Moselle, B. Saraniti Statistica per manager (Edizione 1) Egea 2010 9788823821347 Reading list
G. Cicchitelli, P. D'Urso, M. Minozzo Statistica: principi e metodi (Edizione 3) Pearson Italia, Milano 2018 9788891902788 Textbook
D. M. Levine, D. F. Stephan, K. A. Szabat Statistics for Managers Using Microsoft Excel, Global Edition (Edizione 7) Pearson 2014 0133061817 Reading list

Examination Methods

Due to the COVID-19 health emergency, at the moment it is not possible to predict whether the final examination will be face-to-face or remotely. If the examination will be held face-to-face, it will consist of a written test (lasting about 2 hours and 30 minutes) made up of a selection of exercises and multiple choice questions. For the written test, only a calculator can be used and no other material (books, notes, etc.) will be allowed. The written test will be followed by an oral test (optional), which can only be accessed by students who have obtained a mark greater than or equal to 15/30 both in the exercises and in the multiple choice questions. To take the tests, students must present themselves with a university card or a suitable identification document.

In the event that the examination will be held remotely, it will consist of a written test through Moodle's QUIZ tool (lasting about 1 hour and 15 minutes) made up of a selection of numerical exercises and multiple choice questions. The written test will be followed by a compulsory oral test, which can only be accessed by students who have obtained a sufficiently adequate mark in the written test. The oral exam will also take place remotely through Zoom.

For the 2020/2021 academic year, remote examination is always guaranteed for all students who request it. Regardless of the modality (face-to-face or remotely), the exams will be calibrated to guarantee the same level of difficulty. Finally, we remind that the examination methods are the same for all students and there are no differences according to the number of lessons attended.

Tipologia di Attività formativa D e F

Nei piani didattici di ciascun Corso di studio è previsto l’obbligo di conseguire un certo numero di crediti formativi mediante attività a scelta (chiamate anche "di tipologia D e F").

Oltre che in insegnamenti previsti nei piani didattici di altri corsi di studio e in certificazioni linguistiche o informatiche secondo quanto specificato nei regolamenti di ciascun corso, tali attività possono consistere anche in iniziative extracurriculari di contenuto vario, quali ad esempio la partecipazione a un seminario o a un ciclo di seminari, la frequenza di laboratori didattici, lo svolgimento di project work, stage aggiuntivo, eccetera.

Come per ogni altra attività a scelta, è necessario che anche queste non costituiscano un duplicato di conoscenze e competenze già acquisite dallo studente.

Quelle elencate in questa pagina sono le iniziative extracurriculari che sono state approvate dal Consiglio della Scuola di Economia e Management e quindi consentono a chi vi partecipa l'acquisizione dei CFU specificati, alle condizioni riportate nelle pagine di dettaglio di ciascuna iniziativa.

Si ricorda in proposito che:
- tutte queste iniziative richiedono, per l'acquisizione dei relativi CFU, il superamento di una prova di verifica delle competenze acquisite, secondo le indicazioni contenute nella sezione "Modalità d'esame" della singola attività;
- lo studente è tenuto a inserire nel proprio piano degli studi l'attività prescelta e a iscriversi all'appello appositamente creato per la verbalizzazione, la cui data viene stabilita dal docente di riferimento e pubblicata nella sezione "Modalità d'esame" della singola attività.

ATTENZIONE: Per essere ammessi a sostenere una qualsiasi attività didattica, inlcuse quelle a scelta, è necessario essere iscritti all'anno di corso in cui essa viene offerta. Si raccomanda, pertanto, ai laureandi delle sessioni di dicembre e aprile di NON svolgere attività extracurriculari del nuovo anno accademico, cui loro non risultano iscritti, essendo tali sessioni di laurea con validità riferita all'anno accademico precedente. Quindi, per attività svolte in un anno accademico cui non si è iscritti, non si potrà dar luogo a riconoscimento di CFU.

Academic year
primo semestre (lauree) From 9/28/20 To 12/23/20
years Teachings TAF Teacher
2° 3° Future matters D Alessandro Bucciol (Coordinatore)
2° 3° Future matters D Alessandro Bucciol (Coordinatore)
primo semestre (lauree magistrali) From 10/5/20 To 12/23/20
years Teachings TAF Teacher
The fashion lab (1 ECTS) D Maria Caterina Baruffi (Coordinatore)
The fashion lab (2 ECTS) D Maria Caterina Baruffi (Coordinatore)
The fashion lab (3 ECTS) D Maria Caterina Baruffi (Coordinatore)
secondo semestre (lauree) From 2/15/21 To 6/1/21
years Teachings TAF Teacher
2° 3° Design and Evaluation of Economic and Social Policies D Federico Perali (Coordinatore)
2° 3° Public debate and scientific writing - 2020/2021 D Martina Menon (Coordinatore)
2° 3° Wake up Italia - 2020/2021 D Sergio Noto (Coordinatore)
List of courses with unassigned period
years Teachings TAF Teacher
2° 3° Ciclo di video conferenze: "L’economia del Covid, Verona e l’Italia. Una pandemia che viene da lontano?" - 2020/21 D Sergio Noto (Coordinatore)
2° 3° Ciclo tematico di conferenze (on-line): “Come saremo? Ripensare il mondo dopo il 2020” - 2020/21 D Federico Brunetti (Coordinatore)
2° 3° Marketing plan - 2020/21 D Virginia Vannucci (Coordinatore)
1° 2° 3° Data Analysis Laboratory with R (Verona) D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° 3° Data Visualization Laboratory D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° 3° Python Laboratory D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° 3° Data Science Laboratory with SAP D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° 3° Advanced Excel Laboratory (Verona) D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° 3° Excel Laboratory (Verona) D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° 3° Programming in Matlab D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° 3° Programming in SAS D Marco Minozzo (Coordinatore)

Career prospects


Avvisi degli insegnamenti e del corso di studio

Per la comunità studentesca

Se sei già iscritta/o a un corso di studio, puoi consultare tutti gli avvisi relativi al tuo corso di studi nella tua area riservata MyUnivr.
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Student mentoring


Linguistic training CLA


Graduation

List of theses and work experience proposals

theses proposals Research area
Tesi di laurea - Il credit scoring Statistics - Foundational and philosophical topics
La performance delle imprese che adottano politiche di Corporate Social responsibility Various topics
La previsione della qualita' dei vini: Il caso dell'Amarone Various topics
Proposte di tesi Various topics
Tesi in Macroeconomia Various topics
tesi triennali Various topics

Internships


Further services

I servizi e le attività di orientamento sono pensati per fornire alle future matricole gli strumenti e le informazioni che consentano loro di compiere una scelta consapevole del corso di studi universitario.