Studiare
In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.
Calendario accademico
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.
Calendario didattico
Il calendario didattico indica i periodi di svolgimento delle attività formative, di sessioni d'esami, di laurea e di chiusura per le festività.
Periodo | Dal | Al |
---|---|---|
primo semestre triennali | 19-set-2016 | 13-gen-2017 |
secondo semestre triennali | 20-feb-2017 | 1-giu-2017 |
Sessione | Dal | Al |
---|---|---|
Prove intermedie primo semestre | 7-nov-2016 | 11-nov-2016 |
Appelli esami sessione invernale | 16-gen-2017 | 17-feb-2017 |
Prove intermedie secondo semestre | 10-apr-2017 | 13-apr-2017 |
Appelli esami sessione estiva | 5-giu-2017 | 7-lug-2017 |
Appelli esami sessione autunnale | 28-ago-2017 | 15-set-2017 |
Sessione | Dal | Al |
---|---|---|
Sessione autunnale | 30-nov-2016 | 1-dic-2016 |
Sessione invernale | 5-apr-2017 | 7-apr-2017 |
Sessione estiva | 11-set-2017 | 13-set-2017 |
Periodo | Dal | Al |
---|---|---|
Vacanze natalizie | 23-dic-2016 | 5-gen-2017 |
Vacanze pasquali | 14-apr-2017 | 18-apr-2017 |
Vacanze estive | 7-ago-2017 | 25-ago-2017 |
Calendario esami
Gli appelli d'esame sono gestiti dalla Unità Operativa Segreteria dei Corsi di Studio Economia.
Per consultazione e iscrizione agli appelli d'esame visita il sistema ESSE3.
Per problemi inerenti allo smarrimento della password di accesso ai servizi on-line si prega di rivolgersi al supporto informatico della Scuola o al servizio recupero credenziali
Docenti
Mussini Mauro
mauro.mussini@univr.itPiano Didattico
Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.
1° Anno
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
---|
2° Anno Attivato nell'A.A. 2017/2018
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
---|
3° Anno Attivato nell'A.A. 2018/2019
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
---|
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
---|
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
---|
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
---|
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
---|
Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)
TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.
Statistica (2017/2018)
Codice insegnamento
4S00121
Docenti
Coordinatore
Crediti
9
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
SECS-S/01 - STATISTICA
Periodo
Primo Semestre Triennali dal 18-set-2017 al 12-gen-2018.
Obiettivi formativi
Il corso si propone di fornire le tecniche di base della statistica descrittiva, del calcolo delle probabilità e dell’inferenza statistica a studenti di corsi di laurea in discipline economiche e aziendali che abbiano già acquisito le indispensabili nozioni di matematica fornite con gli insegnamenti di base. Nel loro insieme, queste tecniche forniscono una metodologia di analisi quantitativa utile a fini descrittivi, interpretativi e decisionali, fondata sulla osservazione, rilevazione ed elaborazione dei fenomeni collettivi. Da un punto di vista applicativo, queste tecniche sono indispensabili nell'interpretazione delle informazioni statistiche ufficiali nonché nella realizzazione di indagini statistiche di fenomeni economici e sociali. Oltre a fornire la necessaria strumentazione statistico-matematica, il corso si pone l’obiettivo di fornire anche gli strumenti concettuali necessari per una valutazione critica delle metodologie proposte.
Programma
a) Statistica descrittiva
• Concetti introduttivi; fenomeni collettivi, popolazione e campione; la raccolta, lo spoglio e la classificazione dei dati; caratteri qualitativi e quantitativi; fonti statistiche.
• Tipi di dati statistici; distribuzioni statistiche: semplici, doppie, multiple, unitarie, di frequenza, relative, pesate, di quantità; rappresentazioni grafiche; istogramma.
• Frequenze cumulate e retrocumulate; funzione di ripartizione a gradini per distribuzioni di frequenza; funzione di ripartizione continua per dati in classi.
• Gli indici di localizzazione; la media aritmetica; la media armonica; la media geometrica; la media quadratica; la media cubica; la media potenziata di quarto ordine e le altre medie potenziate; le medie lasche; la mediana; la mediana come centro di grado 1; quartili, decili, percentili e quantili; la moda.
• I numeri indici a base fissa e a base mobile; le variazioni relative e la variazione media relativa; gli indici di Laspeyres e di Paasche.
• La variabilità e gli indici di variabilità; il campo di variazione; la differenza interquartile; gli scostamenti semplici medi; lo scarto quadratico medio e la varianza; la varianza di una trasformazione lineare e del miscuglio; la standardizzazione; differenza media; gli indici relativi di variabilità: il coefficiente di variazione.
• I momenti dall’origine e i momenti centrali; l’asimmetria e gli indici di asimmetria; la curtosi e le misure di curtosi.
• Distribuzioni doppie o multiple, unitarie e di frequenza; media aritmetica della somma di più variabili; media aritmetica del prodotto di due variabili; covarianza; varianza della somma di più variabili; distribuzioni condizionate; indipendenza; indice di dipendenza chi-quadrato; indice di connessione C; paradosso di Simpson (cenni).
• Interpolazione statistica; il metodo dei minimi quadrati; la retta dei minimi quadrati; il coefficiente di correlazione lineare r; la disuguaglianza di Cauchy-Schwarz; il coefficiente di determinazione R2; devianza totale, spiegata e residua.
b) Probabilità
• Esperimenti aleatori; spazio campionario; diagrammi ad albero; eventi aleatori e operazioni tra eventi; elementi di calcolo combinatorio.
• Spazi di probabilità; definizione assiomatica della probabilità; diverse interpretazioni della probabilità.
• Probabilità condizionata; legge del prodotto; indipendenza stocastica tra eventi; formula delle probabilità totali; teorema di Bayes.
• Variabili aleatorie; funzione di ripartizione; variabili aleatorie discrete e continue; trasformate di variabili aleatorie; valore atteso e varianza; disuguaglianza di Markov e disuguaglianza di Tchebycheff.
• Particolari distribuzioni discrete: uniforme, Bernoulli, binomiale, Poisson, geometrica.
• Particolari distribuzioni continue: rettangolare, normale, esponenziale negativa.
• Variabili aleatorie doppie discrete; distribuzione di probabilità congiunta; distribuzioni di probabilità marginali e condizionate; indipendenza tra variabili aleatorie; covarianza; coefficiente di correlazione di Bravais. variabili aleatorie multiple (cenni).
• Combinazioni lineari di variabili aleatorie; media campionaria di variabili aleatorie indipendenti; somma di variabili aleatorie normali indipendenti.
• Legge (debole) dei grandi numeri; legge dei grandi numeri di Bernoulli per frequenze relative; teorema del limite centrale.
c) Statistica inferenziale
• Campioni probabilistici; media campionaria; frequenza relativa campionaria; varianza campionaria; distribuzioni campionarie chi-quadrato, t di Student, F di Snedecor.
• Stima puntuale; correttezza, efficienza e consistenza degli stimatori; stima di una media, di una proporzione, di una varianza.
• Stima per intervallo (intervallo di confidenza) per una media, per una proporzione (grandi campioni), per una varianza.
• Verifica delle ipotesi; test ad una coda ed a due code per una media, per una proporzione (grandi campioni), per una varianza; confronto tra due proporzioni (grandi campioni); confronto tra due medie; confronto tra due varianze.
Libro di testo
- G. CICCHITELLI, P. D’URSO, M. MINOZZO (2018), Statistica: principi e metodi, Terza edizione, Pearson Italia, Milano.
Testi di approfondimento
- A. AZZALINI (2001), Inferenza statistica: una presentazione basata sul concetto di verosimiglianza, Seconda edizione. Springer Verlag Italia.
- E. BATTISTINI (2004), Probabilità e statistica: un approccio interattivo con Excel. McGraw-Hill, Milano.
- S. BERNSTEIN, R. BERNSTEIN (2003), Statistica descrittiva, Collana Schaum's, numero 109. McGraw-Hill, Milano.
- S. BERNSTEIN, R. BERNSTEIN (2003), Calcolo delle probabilità, Collana Schaum's, numero 110. McGraw-Hill, Milano.
- S. BERNSTEIN, R. BERNSTEIN (2003), Statistica inferenziale, Collana Schaum's, numero 111. McGraw-Hill, Milano.
- F. P. BORAZZO, P. PERCHINUNNO (2007), Analisi statistiche con Excel. Pearson, Education.
- D. GIULIANI, M. M. DICKSON (2015), Analisi statistica con Excel. Maggioli Editore.
- P. KLIBANOFF, A. SANDRONI, B. MODELLE, B. SARANITI (2010), Statistica per manager, Prima edizione, Egea.
- D. M. LEVINE, D. F. STEPHAN, K. A. SZABAT (2014), Statistics for Managers Using Microsoft Excel, Seventh Edition, Global Edition. Pearson.
- M. R. MIDDLETON (2004), Analisi statistica con Excel. Apogeo.
- D. PICCOLO (1998), Statistica, Seconda edizione 2000. Il Mulino, Bologna.
- D. PICCOLO (2010), Statistica per le decisioni, Nuova edizione. Il Mulino, Bologna.
Guida allo studio
Durante lo svolgimento del corso sarà indicato, per ogni specifico argomento, quali parti studiare del libro di testo e quali altri testi consultare. Una guida definitiva allo studio del libro di testo sarà distribuita a fine corso. Si consiglia di seguire le lezioni e le esercitazioni e di prendere regolarmente gli appunti. Materiale didattico di supporto relativo al corso (appunti delle lezioni, esercitazioni, temi d'esame con soluzioni ecc.) si trova sulla piattaforma E-learning di Ateneo.
Conoscenze preliminari
Per seguire con profitto il corso non sono richieste particolari conoscenze preliminari di matematica. Si assumono per date le nozioni acquisite con gli insegnamenti di base, in particolare le nozioni di limite, derivata e integrale.
Lezioni
Il corso prevede 80 ore di didattica frontale, di cui 56 ore di lezioni (pari a 7 CFU) e 24 ore di esercitazioni (pari a 2 CFU).
Esercitazioni
Costituiscono parte integrante del corso una serie di esercitazioni. Alcune delle esercitazioni, da svolgere a casa individualmente, saranno successivamente corrette in aula. Tutte le esercitazioni sono indispensabili per una adeguata comprensione degli argomenti del corso.
Attività di tutorato
In aggiunta alle ore di lezione e di esercitazione, in corrispondenza degli appelli sono previste diverse ore di attività di tutorato in aula. Informazioni più dettagliate a riguardo saranno rese disponibili a tempo debito.
Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
---|---|---|---|---|---|
D. Giuliani, M. M. Dickson | Analisi statistica con Excel | Maggioli Editore | 2015 | 8838789908 | |
M. R. Middleton | Analisi statistica con Excel | Apogeo, Milano | 2004 | ||
F. P. Borazzo, P. Perchinunno | Analisi statistiche con Excel | Pearson, Education | 2007 | ||
S. Bernstein, R. Bernstein | Calcolo delle Probabilita', Collana Schaum's, numero 110. | McGraw-Hill, Milano | 2003 | ||
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 | ||
D. Piccolo | Statistica | Il Mulino | 2000 | 8815075968 | |
S. Bernstein, R. Bernstein | Statistica descrittiva, Collana Schaum's, numero 109 | McGraw-Hill, Milano | 2003 | ||
S. Bernstein, R. Bernstein | Statistica inferenziale, Collana Schaum's, numero 111. | McGraw-Hill, Milano | 2003 | ||
D. Piccolo | Statistica per le decisioni | Il Mulino | 2004 | 8815097708 | |
P. Klibanoff, A. Sandroni, B. Moselle, B. Saraniti | Statistica per manager (Edizione 1) | Egea | 2010 | 9788823821347 | |
G. Cicchitelli, P. D'Urso, M. Minozzo | Statistica: principi e metodi (Edizione 3) | Pearson Italia, Milano | 2018 | 9788891902788 | Libro di testo |
D. M. Levine, D. F. Stephan, K. A. Szabat | Statistics for Managers Using Microsoft Excel, Global Edition (Edizione 7) | Pearson | 2014 | 0133061817 |
Modalità d'esame
La prova di esame consiste in una prova scritta (di circa due ore e 30 minuti) composta da una selezione di esercizi e da una serie di domande a risposta chiusa. Per la prova scritta si potrà usare solamente una calcolatrice scientifica e non sarà consentito utilizzare nessun altro materiale (libri, appunti ecc.). Per sostenere le prove lo studente deve presentarsi munito di tessera universitaria, ovvero di libretto universitario, o di idoneo documento di riconoscimento. Saranno ammessi alla prova orale (facoltativa) soltanto gli studenti che avranno riportato un voto maggiore od uguale a 15/30 sia negli esercizi che nelle domande a risposta chiusa. Le modalità d’esame sono le medesime per tutti gli studenti e non ci sono differenze secondo il numero di lezioni frequentate.
Gli studenti che lo vorranno potranno sottoporsi, verso l'inizio del mese di novembre, ad una prova in itinere sulla parte di programma svolta fino ad allora, ovvero sulla statistica descrittiva e su una parte del calcolo delle probabilità. Gli argomenti del programma su cui verterà la prova in itinere verranno definiti in modo dettagliato a tempo debito. Questa prova in itinere (della durata di circa 1 ora) consisterà in una serie di domande a risposta chiusa. Dell'esito positivo di tale prova se ne terrà conto in sede di esame e solo per i due appelli della sessione invernale. Il superamento della prova in itinere potrà comportare un innalzamento del voto conseguito in sede di esame fino ad un massimo di tre punti.
Materiale e documenti
- 01) Informazioni sul corso (pdf, it, 64 KB, 20/09/17)
- 02) Commissioni di esame A.A. 2017-2018 (pdf, it, 262 KB, 20/09/17)
Tipologia di Attività formativa D e F
Insegnamenti non ancora inseriti
Prospettive
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.
In questo portale potrai visualizzare informazioni, risorse e servizi utili che riguardano la tua carriera universitaria (libretto online, gestione della carriera Esse3, corsi e-learning, email istituzionale, modulistica di segreteria, procedure amministrative, ecc.).
Entra in MyUnivr con le tue credenziali GIA: solo così potrai ricevere notifica di tutti gli avvisi dei tuoi docenti e della tua segreteria via mail e anche tramite l'app Univr.
Prova finale
La prova finale, il cui superamento attribuisce 3 CFU, consiste in un elaborato in forma scritta di almeno 30 cartelle, che approfondisce un tema a scelta relativo a uno degli insegnamenti previsti dal piano didattico dello studente. Il tema e il titolo dell’elaborato dovranno essere selezionati in accordo con un docente dell’Ateneo di un SSD fra quelli presenti nel piano didattico dello studente. Il lavoro deve essere sviluppato sotto la guida del docente. L’elaborato è oggetto di esposizione e discussione orale dinanzi a una Commissione Istruttoria, composta dal docente di cui al comma precedente, in qualità di Relatore, e da un secondo docente appartenente al medesimo settore scientifico-disciplinare o a settore affine. La discussione si svolge in una data concordata con il Relatore, di norma in occasione di una qualsiasi sessione d’esame. Con il consenso del Relatore, la tesi può essere redatta e la discussione svolgersi in lingua inglese. La scelta del tema e del titolo dell’elaborato e lo svolgimento della discussione a norma dei commi precedenti possono essere effettuate a partire dall’inizio dell’ultimo anno di corso, e comunque solo dopo l’acquisizione in carriera di almeno 120 CFU. Valutati la qualità dell’elaborato e della sua presentazione e discussione da parte dello studente, la Commissione Istruttoria formula una proposta di giudizio, che può essere positiva o negativa: nel primo caso, essa è accompagnata da una proposta di punteggio, da un minimo di 0 a un massimo di 4 punti; nel secondo caso, è accompagnata dall’indicazione al laureando di opportuni suggerimenti migliorativi. La proposta di punteggio non deve in alcun modo tener conto della carriera del laureando. La determinazione del punteggio finale e il conferimento del titolo sono di esclusiva competenza della Commissione di Laurea, composta secondo quanto stabilito dal RDA. È possibile conseguire la laurea anche in un tempo inferiore a tre anni, fermi restando gli obblighi contributivi per tutta la durata legale del corso.
Per maggiori informazioni e la consultazione delle scadenze e delle commissioni di laurea si rimanda all'apposita sezione dei Servizi di Segreteria studenti.
Elenco delle proposte di tesi
Proposte di tesi | Area di ricerca |
---|---|
Tesi di laurea - Il credit scoring | Statistics - Foundational and philosophical topics |
La performance delle imprese che adottano politiche di Corporate Social responsibility | Argomenti vari |
La previsione della qualita' dei vini: Il caso dell'Amarone | Argomenti vari |
Proposte di tesi | Argomenti vari |
Tesi in Macroeconomia | Argomenti vari |
tesi triennali | Argomenti vari |
Tutorato per gli studenti
I docenti dei singoli Corsi di Studio erogano un servizio di tutorato volto a orientare e assistere gli studenti del triennio, in particolare le matricole, per renderli partecipi dell’intero processo formativo, con l’obiettivo di prevenire la dispersione e il ritardo negli studi, oltre che promuovere una proficua partecipazione attiva alla vita universitaria in tutte le sue forme.Esercitazioni Linguistiche CLA
Gestione carriere
Tirocini e stage
Nel piano didattico dei Corsi di Laurea triennale (CdL) e Magistrale (CdLM) di area economica è previsto uno stage come attività formativa obbligatoria. Lo stage, infatti, è ritenuto uno strumento appropriato per acquisire competenze e abilità professionali e per agevolare la scelta dello sbocco professionale futuro, in linea con le proprie aspettative, attitudini e aspirazioni. Attraverso l’esperienza pratica in ambiente lavorativo, lo studente può acquisire ulteriori competenze ed abilità relazionali.
Per informazioni specifiche, consultare il servizio di Segreteria studenti appositamente dedicato a Stage.