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Statistics for Business - Stream A


Statistics for Business - Stream A


Academic year 2019/2020

Course ID
Teaching staff
Sergio Venturini (Lecturer)
Simonetta Longhi (Lecturer)
Marina Rizzi (Tutor)
Giacomo Rosso (Tutor)
Alessandra Testa (Tutor)
1st year
Course disciplinary sector (SSD)
SECS-S/01 - statistica
Formal authority
Type of examination

Sommario del corso


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.



Results of learning outcomes


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.


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.


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


  • 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.



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.


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.


  • 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.


  • 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.



Course delivery

  • Standard frontal lectures.
    • Topics 1, 2 and 3a will be taught by Prof. Longhi.
    • Topics 3b and 3c will be taught by Prof. Sella.
    • Topic 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.
    • Gli argomenti 3b e 3c saranno insegnati dalla Prof.ssa Sella.
    • L’argomento 4 sarà insegnato 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.


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.


The following rules apply to all students, no matter which Stream you were originally assigned to, nor which academic year you belong to. Those who sign up for the exam will receive instructions on how to join a few days in advance.

The questions will be available from Moodle at the start of the exam.  You will need to answer the exam questions within the given time, during the Webex session. You will be split in small groups and each group will be supervised by one or more instructors through the webcam and microphone of your computer, that you will be required to keep turned on for the entire duration of the exam. You will need to connect to the Webex session with your full name (no nicknames or abbreviations will be accepted). Before starting the exam, the instructor will check your identity through the Smart card. You will need to answer the questions by hand on paper, showing how you reached your results.  At the end of the exam session you will be asked to scan your answers using the free Microsoft Office Lens app that you can download on your mobile phone. The app allows you to collect the scans in a single PDF file that you then have to email to the invigilator within few minutes from the end of the exam session. The file name must be equal to your full name. You are strongly advised to download and test your scanning app before the exam.  We will grade only the pictures we receive right at the end of the exam; anything else sent afterwards will be disregarded.

The exam will consist of a mix of questions requiring calculations and of open-ended questions. You are allowed to withdraw only during the exam session, but not afterwards.

During the exam you are allowed to use the course material. We will soon upload on Moodle a formula sheet that can be useful during the exam.  We recommend you to print it in advance.

IMPORTANT NOTICE: since the exam as described above requires the use of a computer and an internet connection, it is essential that you verify well in advance if these are of minimum quality to allow the test to be carried out without issues. Hence, you are solely responsible for verifying that your system is functioning properly. We suggest you to check it as soon as possible to avoid delays and issues during the exam. Any problems related to these aspects that may occur during the exam session cannot in any way be attributed to the instructors and/or to the University.

Finally, it should be noted that these rules will apply to all students, including those with an examination debt, who must compulsorily register on the Moodle page of the course for the year 2019/2020.

These rules will remain in force until the emergency period is officially declared concluded by the University.

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.


Le seguenti regole si applicano a tutti gli studenti, indipendentemente dallo Stream a cui lo studente è stato originariamente assegnato, né a quale anno accademico appartienga. Coloro che si iscriveranno all'esame riceveranno istruzioni su come iscriversi con qualche giorno di anticipo.

Le domande saranno disponibili in Moodle all'inizio dell'esame. Gli studenti dovranno rispondere alle domande d'esame entro il termine indicato, durante la sessione Webex. Gli studenti saranno divisi in piccoli gruppi e ogni gruppo sarà supervisionato da uno o più docenti attraverso la webcam e il microfono del computer, che verrà richiesto di lasciare acceso per tutta la durata dell'esame. Gli studenti dovranno connettersi alla sessione Webex con il loro nome completo (non saranno accettati soprannomi o abbreviazioni). Prima di iniziare l'esame, il docente controllerà l'identità degli studenti tramite la Smart card. Gli studenti dovranno rispondere alle domande a mano su carta, mostrando come hanno raggiunto i risultati. Al termine della sessione d'esame ti verrà chiesto di scansionare le risposte utilizzando l'app gratuita Microsoft Office Lens che è possibile scaricare sul tuo cellulare. L'app consente di raccogliere le scansioni in un singolo file PDF che dovrà essere inviato via e-mail al supervisore entro pochi minuti dalla fine della sessione d'esame. Il nome del file deve essere uguale al nome completo dello studente. Si consiglia vivamente di scaricare e testare l'app di scansione prima dell'esame. Saranno valutate solo le immagini ricevute alla fine dell'esame; qualsiasi altra cosa inviata successivamente verrà ignorata.

L'esame consisterà in domande di calcolo e domande aperte. Gli studenti si potranno ritirare solo durante la sessione d'esame, ma non successivamente.

Durante l'esame è permesso utilizzare il materiale del corso. A breve sarà caricato su Moodle un formulario che può essere utile durante l'esame.

AVVISO IMPORTANTE: poiché l'esame sopra descritto richiede l'uso di un computer e di una connessione Internet, è essenziale verificare con largo anticipo se questi sono di qualità minima per consentire l'esecuzione del test senza problemi. Quindi, lo studente è il solo responsabile della verificare che il sistema funzioni correttamente. Consigliamo pertanto di controllarlo il prima possibile per evitare ritardi e problemi durante l'esame. Eventuali problemi relativi a questi aspetti che possono verificarsi durante la sessione d'esame non possono in alcun modo essere attribuiti ai docenti e/o all'Università.

Si precisa infine che queste regole si applicheranno a tutti gli studenti, inclusi quelli in debito di esame, i quali dovranno obbligatoriamente iscriversi alla pagina Moodle del corso per l'anno 2019/2020.

Queste regole rimarranno in vigore fino a quando il periodo di emergenza non sarà dichiarato ufficialmente concluso dall'Università.



The course is composed of the following topics:

  1. Elements of descriptive statistics (Chapters 1 and 2)
  2. Statistical units and variables. Population and sample.
  3. Analysis and representation of data through tables and graphs. Frequency distributions.
  4. Indexes of central and non-central position, indexes of variability.
  5. Relations between two variables. Contingency tables and stacked bar charts, scatterplots, linear correlation.
  6. Introduction to probability (Chapters 3 through 5)
  7. Axioms of probability and elementary rules.
  8. Discrete and continuous random variables. Probability distributions. Expected value and variance.
  9. Bernoulli and binomial distribution. Other discrete probability models.
  10. Gaussian distribution. Standardization.
  11. Statistical tables. Other remarkable continuous probability models.
  12. Independent random variables and central limit theorem.
  13. 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)
  14. Sample variability. The concept of sampling distribution.
  15. Point and interval estimation for some notable cases.
  16. Introduction to hypothesis testing and presentation of some remarkable cases. P-value of a test.
  17. 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)
  1. Unità e carattere statistico. Popolazione e campione.
  2. Analisi e rappresentazione di dati attraverso tabelle e grafici. Distribuzioni di frequenze.
  3. Misure di posizione centrale e non e indici di variabilità (Capitoli 3, 4 e 5)
  4. Studio delle relazioni fra due caratteri. Tabelle di contingenza, diagrammi di dispersione, associazione lineare.
  1. Elementi di calcolo delle probabilità (Sezioni 6.1-6.3, 7.1-7.3, 8.1-8.2, 9.1-9.3, 10.1-10.2)
  1. Assiomi del calcolo delle probabilità e regole elementari di calcolo.
  2. Variabili aleatorie discrete e continue. Distribuzioni di probabilità. Valore atteso e varianza.
  3. Distribuzione bernoulliana e binomiale.
  4. Distribuzione gaussiana. Standardizzazione.
  5. Lettura delle tavole statistiche.
  1. Elementi di inferenza statistica.
  1. Variabilità campionaria. Il concetto di distribuzione campionaria.
  2. Teoria della stima puntuale e per intervallo per alcuni casi notevoli.
  3. 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)

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.



  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, concepts of function, derivative and integral).
  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, concetti di funzione, derivata e integrale).
  3. Orario e luogo di ricevimento saranno messi a disposizione sulla pagina personale del docente, consultabile sul sito del corso di studio --> Faculty 

Last update: 03/05/2020 09:07
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