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 accademico

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.

Definizione dei periodi di lezione
Periodo Dal Al
primo semestre (lauree) 28-set-2020 23-dic-2020
secondo semestre (lauree) 15-feb-2021 1-giu-2021
Sessioni degli esami
Sessione Dal Al
sessione invernale 11-gen-2021 12-feb-2021
sessione estiva 7-giu-2021 23-lug-2021
sessione autunnale 23-ago-2021 17-set-2021
Sessioni di lauree
Sessione Dal Al
sessione autunnale (validità a.a. 2019/20) 9-dic-2020 11-dic-2020
sessione invernale (validità a.a. 2019/20) 7-apr-2021 9-apr-2021
sessione estiva (validità a.a. 2020/21) 6-set-2021 8-set-2021
Vacanze
Periodo Dal Al
Vacanze di Natale 24-dic-2020 6-gen-2021
Vacanze di Pasqua 3-apr-2021 6-apr-2021
Vacanze estive 9-ago-2021 15-ago-2021

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

Calendario esami

Per dubbi o domande leggi le risposte alle domande più frequenti F.A.Q. Iscrizione Esami

Docenti

B C D G L M O P R S V Z

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

Campedelli Bettina

bettina.campedelli@univr.it 045 802 8416

Campolmi Alessia

alessia.campolmi@univr.it 045 802 8071

Cantele Silvia

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

Cicogna Veronica

veronica.cicogna@univr.it 045 802 8246

Confente Ilenia

ilenia.confente@univr.it 045 802 8174

De Mari Michele

michele.demari@univr.it 045 802 8226

Gaudenzi Barbara

barbara.gaudenzi@univr.it 045 802 8623

Lai Alessandro

alessandro.lai@univr.it 045 802 8574

Leardini Chiara

chiara.leardini@univr.it 045 802 8222

Minozzo Marco

marco.minozzo@univr.it 045 802 8234

Omodei Sale' Riccardo

riccardo.omodeisale@univr.it 045 802 8855

Pellegrini Letizia

letizia.pellegrini@univr.it 045 802 8345

Peretti Alberto

alberto.peretti@univr.it 0444 393936 (VI) 045 802 8238 (VR)

Pianezzi Daniela

daniela.pianezzi@univr.it

Roffia Paolo

paolo.roffia@univr.it 045 802 8012

Rossignoli Cecilia

cecilia.rossignoli@univr.it 045 802 8173

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

Scricciolo Catia

catia.scricciolo@univr.it 045 802 8341

Simeoni Francesca

francesca.simeoni@univr.it + 39 045 802 8160

Stacchezzini Riccardo

riccardo.stacchezzini@univr.it 045 802 8186

Svaluto Ferro Sara

sara.svalutoferro@univr.it 045 8028783
Virginia Vannucci,  25 ottobre 2020

Vannucci Virginia

virginia.vannucci@univr.it

Zago Angelo

angelo.zago@univr.it 045 802 8414

Piano 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.

InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
A
SECS-P/07
9
A
SECS-P/01
9
A
SECS-S/06
Lingua inglese competenza linguistica - liv. B1
3
E
-
InsegnamentiCreditiTAFSSD
9
B
SECS-P/01
1 insegnamento a scelta
1 insegnamento a scelta
1 insegnamento a scelta
Stage
6
F
-
Prova finale
3
E
-

1° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
A
SECS-P/07
9
A
SECS-P/01
9
A
SECS-S/06
Lingua inglese competenza linguistica - liv. B1
3
E
-

3° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
9
B
SECS-P/01
1 insegnamento a scelta
1 insegnamento a scelta
1 insegnamento a scelta
Stage
6
F
-
Prova finale
3
E
-
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 1°- 2°- 3°

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.




SStage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Codice insegnamento

4S00121

Coordinatore

Catia Scricciolo

Crediti

9

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

SECS-S/01 - STATISTICA

Periodo

primo semestre (lauree) dal 20-set-2021 al 14-gen-2022.

Obiettivi formativi

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 economico-aziendali. Nel loro insieme, tali tecniche forniscono la necessaria strumentazione per l'analisi quantitativa in processi conoscitivi legati all'osservazione di fenomeni collettivi. Da un punto di vista applicativo, tali tecniche sono indispensabili a fini descrittivi, interpretativi e decisionali per la gestione delle informazioni statistiche, nonché per la conduzione d'indagini statistiche inerenti fenomeni economici e sociali. 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. Al termine delle lezioni, lo studente dovrà essere in grado di utilizzare gli strumenti appresi per condurre analisi statistiche relative a fenomeni economici e sociali.

Programma

a) STATISTICA DESCRITTIVA

• Concetti introduttivi; fenomeni collettivi, popolazione e campione; raccolta, spoglio e classificazione dei dati;
caratteri qualitativi e quantitativi; fonti statistiche.

• Tipi di dati statistici; distribuzioni statistiche: semplici, doppie, multiple, unitarie, di frequenza; rappresentazioni
grafiche; istogramma.

• Frequenze cumulate e retrocumulate; funzione di ripartizione a gradini per distribuzioni di frequenza; funzione di
ripartizione continua per dati in classi d'intervallo.

• Indici di localizzazione; la media aritmetica; la media armonica; la media geometrica; le medie di potenze; la
mediana; la mediana come centro di ordine 1; quartili, decili, percentili e quantili; la moda.

• La variabilità e gli indici di variabilità; il campo di variazione; la differenza interquartile; lo scarto quadratico medio e
la varianza; varianza di una trasformazione lineare e di un miscuglio; l'operazione di standardizzazione; 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 e 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; paradosso di Simpson (cenni).

• Interpolazione statistica; il metodo dei minimi quadrati; la retta dei minimi quadrati; il coefficiente di correlazione
lineare; la disuguaglianza di Cauchy-Schwarz; il coefficiente di determinazione R^2; devianza totale, spiegata e
residua.


b) PROBABILITA'

• Esperimenti aleatori; spazio campionario; eventi aleatori ed operazioni sugli 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; legge 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: uniforme, 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 lineare di Bravais.

• 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

• Campione; media campionaria; frequenza relativa campionaria; varianza campionaria; distribuzioni 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 mediante intervalli; intervalli di confidenza per una media, una proporzione (grandi campioni), una varianza.

• Verifica d'ipotesi; test ad una e a due code per una media e per una proporzione (grandi campioni), una varianza;
confronto tra due proporzioni (grandi campioni); confronto tra due medie; confronto tra due varianze.



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 probabilita', 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.


Modalità didattiche dell’insegnamento

Il corso prevede 84 ore di didattica frontale, di cui 48 ore di lezioni (pari a 6 CFU) e 36 ore di esercitazioni (pari a 3 CFU).


Guida allo studio

Un syllabus dettagliato sarà reso disponibile alla fine del corso sulla piattaforma e-learning dell’insegnamento.


Conoscenze preliminari

Si danno per acquisite le conoscenze di matematica fornite negli insegnamenti di base, in particolare le nozioni di limite, derivata ed integrale.


Esercitazioni

Costituiscono parte integrante del corso le esercitazioni, indispensabili per un'adeguata comprensione degli argomenti trattati.


Attività di tutorato

Durante il corso e in corrispondenza dei diversi appelli sono previste delle ore opzionali di attività di tutorato esterne al monte ore dell’insegnamento e dedicate allo svolgimento di esercizi. Informazioni più dettagliate a riguardo saranno rese disponibili a tempo debito.

Visualizza la bibliografia con Leganto, strumento che il Sistema Bibliotecario mette a disposizione per recuperare i testi in programma d'esame in modo semplice e innovativo.

Modalità d'esame

L’esame può essere sostenuto mediante due prove scritte parziali o una sola prova scritta generale.


Modalità d'iscrizione agli esami

Lo studente è tenuto ad effettuare l'iscrizione sia per le prove scritte parziali che per la prova scritta generale. Gli studenti non regolarmente iscritti non saranno ammessi a sostenere l’esame (parziale o generale).


Contenuto e modalità di valutazione delle prove scritte parziali

La prima prova scritta parziale verte sulla parte di programma svolta fino alla sospensione delle lezioni a fine ottobre, tipicamente sulla Statistica Descrittiva e su parte della Probabilità (cf. programma del corso). La seconda prova scritta parziale verte sulla restante parte del programma. Gli argomenti del programma su cui verteranno le singole prove parziali verranno definiti in modo dettagliato a tempo debito mediante avviso sulla piattaforma e-learning dell’insegnamento. Lo studente può sostenere la seconda prova scritta parziale in UNO SOLO dei due appelli, a sua scelta, della sessione invernale. In caso di

- ritiro dello studente dalla seconda prova scritta parziale
- non superamento della seconda prova scritta parziale
- non superamento dell'esame a causa di voto finale minore a 18/30 (cf. modalità di valutazione delle prove scritte parziali)

l'esame potrà essere successivamente sostenuto SOLO mediante prova scritta generale.

La sola iscrizione (senza partecipazione) al primo appello della sessione invernale non pregiudica la possibilità per lo studente che abbia superato la prima prova scritta parziale di sostenere la seconda prova scritta parziale nel secondo appello della sessione invernale.

Entrambe le prove scritte parziali prevedono esercizi e domande di teoria. Ogni prova scritta parziale si considera superata se il punteggio conseguito è maggiore o uguale a 15/30. Se entrambe le prove scritte parziali sono superate, il voto finale dell'esame risulta dalla media dei voti conseguiti nelle singole prove scritte parziali ciascuna delle quali ha peso pari ad 1/2. L’esame è superato se il punteggio complessivo conseguito è maggiore o eguale a 18/30. Se il punteggio complessivo conseguito è maggiore o eguale a 15 e minore di 18, lo studente può sostenere una prova orale integrativa. È prevista la possibilità di sostenere una prova orale facoltativa per chi abbia conseguito un punteggio maggiore o eguale a 18/30. Data e ora della prova orale saranno tempestivamente comunicate dopo la prova scritta. Gli studenti che sostengono le prove scritte parziali apprendono il voto tramite i canali istituzionali. Informazioni più dettagliate in merito alla durata e alle modalità di svolgimento delle prove scritte parziali saranno rese disponibili a tempo debito tramite i canali istituzionali.


Contenuto e modalità di valutazione della prova scritta generale

La prova scritta generale verte su tutti gli argomenti del programma e prevede esercizi e domande di teoria. L’esame si considera superato se il voto conseguito è maggiore o uguale a 18/30. Se il voto conseguito è maggiore o eguale a 15 e minore di 18, lo studente può sostenere una prova orale integrativa. È prevista la possibilità di sostenere una prova orale facoltativa per chi abbia conseguito un punteggio maggiore o eguale a 18/30. Data e ora della prova orale saranno tempestivamente comunicate dopo la prova scritta. Gli studenti che sostengono la prova scritta generale apprendono il voto tramite i canali istituzionali. Informazioni più dettagliate in merito alla durata e alle modalità di svolgimento saranno rese disponibili a tempo debito tramite i canali istituzionali.

Le modalità d’esame sono le medesime per tutti gli studenti, frequentanti e non frequentanti.

Bibliografia

Tipologia di Attività formativa D e F

primo semestre (lauree) Dal 28/09/20 Al 23/12/20
anni Insegnamenti TAF Docente
Il futuro conta (2 cfu) - 2020/21 D Alessandro Bucciol (Coordinatore)
Il futuro conta (3 cfu) - 2020/21 D Alessandro Bucciol (Coordinatore)
secondo semestre (lauree) Dal 15/02/21 Al 01/06/21
anni Insegnamenti TAF Docente
Alla scoperta del commercio equo e solidale/fair trade - 2020/2021 D Angelo Bonfanti (Coordinatore)
Business skills in action - 2020/21 D Angelo Bonfanti (Coordinatore)
Disegno e simulazione di politiche economiche e sociali - 2020/2021 D Federico Perali (Coordinatore)
Public debate and scientific writing - 2020/2021 D Martina Menon (Coordinatore)
Wake up Italia - 2020/2021 D Sergio Noto (Coordinatore)
Elenco degli insegnamenti con periodo non assegnato
anni Insegnamenti TAF Docente
Ciclo di video conferenze: "L’economia del Covid, Verona e l’Italia. Una pandemia che viene da lontano?" - 2020/21 D Sergio Noto (Coordinatore)
Ciclo tematico di conferenze (on-line): “Come saremo? Ripensare il mondo dopo il 2020” - 2020/21 D Federico Brunetti (Coordinatore)
Piano di marketing - 2020/21 D Virginia Vannucci (Coordinatore)
1° 2° Programmazione in Matlab – 2020/21 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° 3° Laboratorio di Analisi dei Dati con R (Verona) – 2020/21 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° 3° Laboratorio di Data Visualization – 2020/21 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° 3° Laboratorio di Python – 2020/21 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° 3° Laboratorio di SAP per il Data Science – 2020/21 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° 3° Laboratorio Excel Avanzato (Verona) – 2020/21 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° 3° Laboratorio Excel (Verona) – 2020/21 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° 3° Programmazione in SAS – 2020/21 D Marco Minozzo (Coordinatore)

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.

Ulteriori servizi

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.


Esercitazioni Linguistiche CLA


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 del sito web della Scuola di Economia e Management
 

Tirocini e stage

Nel piano didattico dei Corsi di Laurea triennale (CdL) e Magistrale (CdLM) offerti dalla Scuola di Economia e Management dell’Università di Verona 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 l'highlight della Scuola di Economia e Management appositamente dedicato a Stage.

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.

Gestione carriere


Area riservata studenti