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Statistics for Business - Stream B

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Statistics for Business - Stream B

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Academic year 2020/2021

Course ID
MAN0261
Teachers
Sergio Venturini (Lecturer)
Alessandro Stanchi (Tutor)
Silvia Likavec (Tutor)
Giacomo Rosso (Tutor)
Year
1st year
Teaching period
To be defined
Type
Basic
Credits/Recognition
6
Course disciplinary sector (SSD)
SECS-S/01 - statistica
Delivery
Formal authority
Language
English
Attendance
Obligatory
Type of examination
Written
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Sommario del corso

Oggetto:

Course objectives

The course aim is twofold: on the one hand to provide students with the statistical tools deemed indispensable in the toolbox of a graduate in economic and business subjects. On the other hand, the course aims at providing students with the skills needed for modeling the world around us, skills that are necessary for the quantitative analysis of economic and social phenomena and for the development of suitable instruments for taking decisions under uncertainty. To highlight the applicability of the concepts and methodologies introduced, the presentation of the different topics is motivated by real situations and phenomena.

L’insegnamento si propone essenzialmente due obiettivi: da una parte fornire allo studente gli strumenti statistici ritenuti indispensabili nella preparazione di un laureato in materie economico-aziendali e utili ai fini dello svolgimento del lavoro finale e della tesi di laurea. Dall’altra parte, il corso mira a favorire nello studente la formazione di una capacità di modellizzazione della realtà, necessaria per l’analisi quantitativa di fenomeni economici e sociali e la conseguente predisposizione di strumenti idonei per l’assunzione di decisioni in condizioni di incertezza. La presentazione degli argomenti è motivata da situazioni e fenomeni reali, in modo da porre in evidenza l’applicabilità dei concetti e delle metodologie introdotte.

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Results of learning outcomes

KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING

At the end of the course, the student will be able to:

  • Understand the different nature of the data.
  • Distinguish descriptive analysis techniques from inferential ones and be able to identify the most appropriate one for the problem at hand.
  • Recognize and correctly interpret the results of simple statistical analyses applied to business or economic contexts.

APPLYING KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING

At the end of the course, the student will be able to:

  • Appropriately summarize a set of data.
  • Estimate and verify hypotheses on unknown parameters of a population starting from sample data.
  • Perform analyses to study the relationships between different variables of interest.

MAKING JUDGEMENTS

  • Learning the statistical concepts that are fundamental for working autonomously in searching, selecting and elaborating corporate data and for using official statistics data sources.

COMMUNICATION SKILLS

  • Learning of basic statistical terminology and techniques that are needed for appropriately communicating and discussing the results of the analyses performed as well as company reports.

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE

Al termine dell’insegnamento, lo studente sarà in grado di:

  • Comprendere la diversa natura dei dati.
  • Distinguere le tecniche di analisi descrittiva da quelle inferenziali ed essere in grado di identificare quella più appropriata per il problema oggetto di studio.
  • Riconoscere e interpretare correttamente i risultati di semplici statistiche applicate a contesti economico-aziendali.

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE APPLICATE

Al termine dell’insegnamento, lo studente sarà in grado di:

  • Sintetizzare in modo appropriato un insieme di dati.
  • Stimare e verificare ipotesi su parametri non noti di una popolazione a partire da dati campionari.
  • Effettuare analisi volte a studiare le relazioni fra diverse variabili di interesse.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO

  • Apprendimento delle nozioni logiche e statistiche indispensabili per lavorare autonomamente nella ricerca, selezione ed elaborazione dei dati aziendali e nell'utilizzo di fonti statistiche ufficiali.

ABILITÀ COMUNICATIVE

  • Apprendimento della terminologia e delle tecniche statistiche di base, indispensabili per comunicare o discutere in modo appropriato risultati delle analisi condotte o di report aziendali.

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Program

The course is composed of the following topics:

  1. Elements of descriptive statistics (Chapters 1 and 2)
    • Statistical units and variables. Population and sample.
    • Analysis and representation of data through tables and graphs. Frequency distributions.
    • Indexes of central and non-central position, indexes of variability.
    • Relations between two variables. Contingency tables and stacked bar charts, scatterplots, linear correlation.
  2. Introduction to probability (Chapters 3 through 5)
    • Axioms of probability and elementary rules.
    • Discrete and continuous random variables. Probability distributions. Expected value and variance.
    • Bernoulli and binomial distribution. Other discrete probability models.
    • Gaussian distribution. Standardization.
    • Statistical tables. Other remarkable continuous probability models.
    • Independent random variables and central limit theorem.
  3. Basics of statistical inference (Sections 6.1-6.3, 7.1-7.3, 8.1-8.2, 9.1-9.3, 10.1-10.2)
    • Sample variability. The concept of sampling distribution.
    • Point and interval estimation for some notable cases.
    • Introduction to hypothesis testing and presentation of some remarkable cases. P-value of a test.
  4. The linear regression model (Chapter 11 and Sections 12.1-12.4)

Il corso si articola nei seguenti argomenti:

  1. Elementi di statistica descrittiva  (Capitoli 1 e 2)
    • Unità e carattere statistico. Popolazione e campione.
    • Analisi e rappresentazione di dati attraverso tabelle e grafici. Distribuzioni di frequenze.
    • Misure di posizione centrale e non e indici di variabilità
    • Studio delle relazioni fra due caratteri. Tabelle di contingenza, diagrammi di dispersione, associazione lineare.
  2. Elementi di calcolo delle probabilità (Capitoli 3, 4 e 5)
    • Assiomi del calcolo delle probabilità e regole elementari di calcolo.
    • Variabili aleatorie discrete e continue. Distribuzioni di probabilità. Valore atteso e varianza.
    • Distribuzione bernoulliana e binomiale.
    • Distribuzione gaussiana. Standardizzazione.
    • Lettura delle tavole statistiche.
  3. Elementi di inferenza statistica (Sezioni 6.1-6.3, 7.1-7.3, 8.1-8.2, 9.1-9.3, 10.1-10.2)
    • Variabilità campionaria. Il concetto di distribuzione campionaria.
    • Teoria della stima puntuale e per intervallo per alcuni casi notevoli.
    • Introduzione alla verifica di ipotesi e presentazione di alcuni casi notevoli. P-value di un test.
  4. Il modello di regressione lineare (Capitolo 11 e Sezioni 12.1-12.4)

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Course delivery

  • Standard frontal lectures.
    • Topics 1, 2 and 3a will be taught by Prof. Longhi.
    • Topic 3b will be taught by Prof. Sella.
    • Topics 3c and 4 will be taught by Prof. Venturini.
  • Practical sessions (tutors)

The teaching-learning activity of this course, in addition to traditional lectures, includes practical sessions in which numerous exercises will be carried to prepare students for the exam.

  • Lezioni frontali
    • Gli argomenti 1, 2 e 3a saranno insegnati dalla Prof.ssa Longhi.
    • L’argomento 3b sarà insegnati dalla Prof.ssa Sella.
    • Gli argomenti 3c e 4 saranno insegnati dal Prof. Venturini.
  • Esercitazioni (tutor)

L’attività di insegnamento-apprendimento di questo corso, oltre alle tradizionali lezioni frontali, prevede esercitazioni in cui saranno svolti insieme agli studenti numerosi esercizi in preparazione alle prove di esame.

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Learning assessment methods

The exam, carried out in a traditional way (paper and pen), allows to obtain a maximum grade of 31/30. The text of the exam may include both practical exercises and theoretical questions (i.e., definitions) in two different forms: 1) multiple choice questions or 2) open questions.

The exam will be considered passed if the final grade is greater than or equal to 18/30. A final score of 31/30 is equivalent to a grade of 30 with honors (30 e lode).

The exam can be taken in all the exam sessions starting from May onwards and will cover all the material presented during the course.

Students get the grade through the standard institutional channels. After 5 days from the communication, the exam grade is considered accepted and will be officially registered. Otherwise, within the same term the student must explicitly express his intention to refuse the grade following the procedures established by the University.

For each test, together with the grade achieved, a single date will be communicated to review the test itself.

Both methods aim to verify through appropriate questions:

  • The ability to identify the correct methodology to solve a given problem.
  • Understanding the logic underlying a given procedure.
  • The ability to calculate specific statistical indicators.

L’esame, svolto in modo tradizionale (carta e penna), consente di ottenere un punteggio massimo di 31/30. Il testo dell’esame potrà contenere sia esercizi pratici sia domande teoriche (ovvero definizioni) secondo due possibili modalità: 1) domande a risposta multipla o 2) domande con risposta aperta.

L’esame si riterrà superato se il voto finale sarà maggiore o uguale a 18/30. Un punteggio finale di 31/30 equivale ad un voto di 30 e lode.

L’esame potrà essere sostenuto in tutti gli appelli a partire da maggio in poi e riguarderà tutto il materiale presentato durante il corso.

Gli studenti apprendono il relativo voto tramite i canali istituzionali. Trascorsi 5 giorni dalla comunicazione, il voto dell’esame si intende accettato e sarà registrato d’ufficio. In caso contrario, entro lo stesso termine lo studente dovrà esplicitamente manifestare la propria intenzione di rifiutare il voto attraverso le procedure stabilite dall’Ateneo.

Per ciascuna prova verrà comunicata, insieme al voto conseguito, un’unica data per prendere visione del compito.

Entrambe le modalità mirano a verificare tramite opportune domande:

  • La capacità di identificare la metodologia corretta per risolvere un dato problema.
  • La comprensione della logica sottostante una determinata procedura.
  • La capacità di calcolare specifici indicatori statistici.

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Suggested readings and bibliography

The material for the course includes:

  • Newbold, P., Carlson, W. L., Thorne, B. Statistics, Pearson, 2019. 9th edition.
  • Further material prepared by the instructors will be available on the Moodle page of the course.

Il materiale per il corso consiste in:

  • Newbold, P., Carlson, W. L., Thorne, B. Statistics, Pearson, 2019. 9a edizione.
  • Materiale aggiuntivo messo a disposizione dal docente sulla pagina Moodle del corso.

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Notes

  1. The rules discussed above apply indistinctly to all students.
  2. During the course it is presumed that students are familiar with basic mathematical tools (powers, logarithms, concept of function).
  3. Time and place for the office hours will be made available on the teacher’s personal page, available on the website: Faculty

  1. Le regole sopra descritte si applicano indistintamente a tutti gli studenti, compresi quelli in debito d’esame.
  2. Il corso presuppone che lo studente abbia dimestichezza con alcuni strumenti matematici di base (potenze, logaritmi, concetto di funzione).

Orario e luogo di ricevimento saranno messi a disposizione sulla pagina personale del docente, consultabile sul sito del corso di studio: Faculty.

The methods of carrying out the teaching activity may vary according to the limitations imposed by the current health crisis. In any case, the remote mode through distance learning is guaranteed for the entire academic year.

Le modalità di svolgimento dell'attività didattica potranno subire variazioni in base alle limitazioni imposte dalla crisi sanitaria in corso. In ogni caso è assicurata la modalità a distanza per tutto l'anno accademico.

Enroll
  • Open
    Enrollment opening date
    01/03/2020 at 00:00
    Enrollment closing date
    31/12/2022 at 23:55
    Oggetto:
    Last update: 03/12/2020 09:56
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