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.
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 dalla Commissione didattica 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.
Scopri i percorsi formativi promossi dal Teaching and learning centre dell'Ateneo, destinati agli studenti iscritti ai corsi di laurea, volti alla promozione delle competenze trasversali: https://talc.univr.it/it/competenze-trasversali
CONTAMINATION LAB
Il Contamination Lab Verona (CLab Verona) è un percorso esperienziale con moduli dedicati all'innovazione e alla cultura d'impresa che offre la possibilità di lavorare in team con studenti e studentesse di tutti i corsi di studio per risolvere sfide lanciate da aziende ed enti. Il percorso permette di ricevere 6 CFU in ambito D o F. Scopri le sfide: https://www.univr.it/clabverona
ATTENZIONE: Per essere ammessi a sostenere una qualsiasi attività didattica, incluse 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.
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° 3° | Ciclo tematico di conferenze sulla “leadership” femminile: dati, riflessioni ed esperienze - 2023/2024 | D |
Martina Menon
(Coordinatore)
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| 1° 2° 3° | Laboratorio didattico sulla cartolarizzazione dei crediti - 2023/2024 | D |
Michele De Mari
(Coordinatore)
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| anni | Insegnamenti | TAF | Docente | |
|---|---|---|---|---|
| 1° | Programmazione in Matlab - 2023/2024 | D |
Marco Minozzo
(Coordinatore)
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| 1° 2° 3° | Laboratorio di analisi dei dati con R (Vicenza) – 2023/2024 | D |
Marco Minozzo
(Coordinatore)
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| 1° 2° 3° | Laboratorio di Data Visualization - 2023/2024 | D |
Marco Minozzo
(Coordinatore)
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| 1° 2° 3° | Laboratorio di Python - 2023/2024 | D |
Marco Minozzo
(Coordinatore)
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| 1° 2° 3° | Laboratorio di SAP per il Data Science - 2023/2024 | D |
Marco Minozzo
(Coordinatore)
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| 1° 2° 3° | Laboratorio Excel avanzato (Vicenza) - 2023/2024 | D |
Marco Minozzo
(Coordinatore)
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| 1° 2° 3° | Laboratorio Excel (Vicenza) - 2023/2024 | D |
Marco Minozzo
(Coordinatore)
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| 1° 2° 3° | Pianifica il tuo futuro - 1 cfu - 2023/2024 | D |
Paolo Roffia
(Coordinatore)
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| 1° 2° 3° | Pianifica il tuo futuro - 3 cfu - 2023/2024 | D |
Paolo Roffia
(Coordinatore)
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| 1° 2° 3° | Programmazione in SAS - 2023/2024 | D |
Marco Minozzo
(Coordinatore)
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| anni | Insegnamenti | TAF | Docente | |
|---|---|---|---|---|
| 1° 2° | Digital experiments in economics - 2023/2024 | D |
Claudio Zoli
(Coordinatore)
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| 1° 2° | Topics in economics and ethics of artificial intelligence- 2023/2024 | D |
Claudio Zoli
(Coordinatore)
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| 1° 2° 3° | Il dottore commercialista come consulente d'impresa - 2023/2024 | D |
Riccardo Stacchezzini
(Coordinatore)
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| 1° 2° 3° | Key markets / business approach & business negotiations - 2023/2024 | D |
Angelo Zago
(Coordinatore)
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| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° 3° | Soft skills coaching days (Vicenza) - 2023/2024 | D |
Paola Signori
(Coordinatore)
|
Analisi statistica per le decisioni d'impresa (2023/2024)
Codice insegnamento
4S008933
Docente
Coordinatore
Crediti
9
Offerto anche nei corsi:
- Analisi statistica per le decisioni d'impresa del corso Laurea in Economia e innovazione aziendale [L-18]
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
SECS-S/03 - STATISTICA ECONOMICA
Periodo
Primo semestre (lauree) dal 25 set 2023 al 19 gen 2024.
Corsi Singoli
Autorizzato
Obiettivi di apprendimento
L’insegnamento 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. Nel loro insieme, tali tecniche forniscono la strumentazione per l'analisi quantitativa nei processi conoscitivi legati all'osservazione di fenomeni collettivi, con particolare attenzione alle metodologie utili in ambito aziendale e nel campo delle scienze sociali. Da un punto di vista applicativo, le tecniche proposte sono indispensabili a fini descrittivi, interpretativi e decisionali per la gestione delle informazioni statistiche ufficiali, per la conduzione d'indagini statistiche inerenti fenomeni economici e sociali e per l’analisi e lo sviluppo di strategie innovative in contesti di aziende sempre più rivolte all’internazionalizzazione. Oltre a fornire il necessario apparato statistico-matematico, l’insegnamento si prefigge l’obiettivo di fornire strumenti concettuali per una valutazione critica delle metodologie prese in considerazione.
Prerequisiti e nozioni di base
Nozioni base di matematica (inclusi limiti, derivate e integrali).
Programma
1) Statistica descrittiva
• Concetti introduttivi, popolazione e campione, caratteri qualitativi e quantitativi
• Tipi di dati statistici, distribuzioni statistiche (semplici, doppie, unitarie, di frequenze), rappresentazioni grafiche, istogramma
• Frequenze cumulate, funzione di ripartizione a gradini o continua
• Gli indici di localizzazione: media aritmetica, media armonica, media geometrica, mediana, quartili, decili, percentili e quantili, moda
•Indici di variabilità: campo di variazione, differenza interquartile, scostamenti semplici medi, scarto quadratico medio e la varianza; varianza di una trasformazione lineare, la standardizzazione; indici relativi di variabilità: il coefficiente di variazione
• Indici di asimmetria e curtosi
• Distribuzioni doppie, unitarie e di frequenze; media aritmetica della somma di più variabili e del prodotto di due variabili; covarianza e varianza della somma di più variabili; distribuzioni condizionate; indipendenza e indice di dipendenza chi-quadrato
• Interpolazione statistica: metodo dei minimi quadrati e retta dei minimi quadrati, coefficiente di correlazione lineare e coefficiente di determinazione R^2; devianza totale, spiegata e residua
2) Probabilità
• Esperimenti aleatori, spazio campionario, diagrammi ad albero, eventi aleatori e operazioni tra eventi, elementi di calcolo combinatorio
• Algebre e sigma-algebre, spazi di probabilità, definizione assiomatica della probabilità e sue interpretazioni
• Probabilità condizionata, legge del prodotto, indipendenza stocastica tra eventi, formula delle probabilità totali e teorema di Bayes
• Variabili casuali discrete e continue, funzione di ripartizione, trasformazioni di variabili casuali, valore atteso e varianza
• Distribuzioni discrete notevoli: uniforme, Bernoulli, binomiale
• Distribuzioni continue notevoli: rettangolare uniforme e normale
• Variabili casuali doppie discrete: distribuzione di probabilità congiunta, distribuzioni di probabilità marginali e condizionate, indipendenza tra variabili casuali, covarianza, coefficiente di correlazione di Bravais
• Combinazioni lineari di variabili casuali, media campionaria di variabili casuali indipendenti, somma di variabili casuali normali indipendenti
• Legge (debole) dei grandi numeri, legge dei grandi numeri di Bernoulli per frequenze relative, teorema del limite centrale
3) Statistica inferenziale
• Campioni probabilistici, media campionaria, frequenza relativa campionaria, varianza campionaria, distribuzioni campionarie chi-quadrato, t di Student
• Stima puntuale, correttezza, efficienza e consistenza degli stimatori; stima della media, della proporzione, della varianza
• Stima per intervallo (intervallo di confidenza) per la media, per la proporzione (grandi campioni), per la varianza
• Verifica d'ipotesi: potenza e livello di significatività osservato, test ad una coda ed a due code per la media, per la proporzione (grandi campioni) e per la varianza; confronto tra due medie
Bibliografia
Modalità didattiche
Il corso prevede 84 ore di lezione, incluse le esercitazioni. Tutte le lezioni e le esercitazioni sono indispensabili per una adeguata comprensione degli argomenti trattati, così come lo studio individuale. Durante lo svolgimento del corso viene indicato, per ogni specifico argomento, quali parti studiare del libro di testo. In aggiunta alle ore del corso fissate, sono anche previste diverse ore di attività di tutorato come ulteriore supporto formativo.
Tutte le lezioni e le esercitazioni si tengono in presenza. Si consiglia di seguire le lezioni e le esercitazioni, prendendo regolarmente appunti. Tutto il materiale didattico relativo al corso (appunti delle lezioni, esercitazioni, compiti d'esame passati ecc.) è pubblicato sulla piattaforma E-learning di Ateneo (Moodle).
Modalità di verifica dell'apprendimento
Il compito d'esame è scritto e composto da tre esercizi articolati in domande aperte, sia teoriche che pratiche, sugli argomenti trattati nel corso. È consentita la consultazione di un formulario preparato autonomamente su un foglio A4 fronte-retro e delle tavole statistiche, oltre all'utilizzo di una calcolatrice scientifica.
È prevista una prova intermedia a novembre, su circa metà del programma del corso. Il risultato, se positivo, viene sommato a quello del secondo parziale svolto in concomitanza col primo appello. In ogni prova parziale, il compito può includere delle domande a risposta multipla e il formulario deve essere preparato su una sola facciata A4.
Criteri di valutazione
Più che valutare la correttezza dei singoli risultati numerici, nella correzione del compito viene data primaria importanza alla loro interpretazione statistica nell'ambito del problema e allo svolgimento degli esercizi proposti. Giustificare le proprie risposte e commentare i procedimenti adottati è quindi fortemente raccomandato.
Criteri di composizione del voto finale
Il voto finale coincide col punteggio totalizzato nel compito d'esame, o con la somma dei due punteggi parziali (se entrambi superiori a una soglia minima).
Lingua dell'esame
Italiano
