Il corso intende fornire gli strumenti necessari per la progettazione, l’elaborazione e l’analisi dei dati in campo manageriale. Il corso introduce lo studente alle metodologie statistiche per le ricerche di mercato, per l’analisi della soddisfazione e per le decisioni aziendali. La parte teorica sarà affiancata da una parte applicata su dati reali e case studies provenienti dal marketing e dal management mediante l’uso di opportuni software statistici (quali Minitab, SPSS).
Agli studenti verrà insegnato non solo l’aspetto teorico dei modelli ma anche i principali contesti applicativi e il loro utilizzo mediante opportuni software statistici.
Il corso di Statistica per il management, insegna a gestire un’indagine statistica dalla sua pianificazione all’analisi e commento dei dati.
Agli studenti verrà insegnato non solo l’aspetto teorico dei modelli ma anche i principali contesti applicativi e il loro utilizzo mediante opportuni software statistici.
Il corso di Statistica per il management, insegna a gestire un’indagine statistica dalla sua pianificazione all’analisi e commento dei dati.
scheda docente materiale didattico
- Test di ipotesi su un parametro (media, proporzione, varianza)
- Test di ipotesi per la differenza tra medie e tra proporzioni nel caso di campioni indipendenti e appaiati
- Test di indipendenza
- Analisi della varianza (ANOVA)
- Test non parametrici (test dei segni, di Wilcoxon, di Mann-Whitney, di Kuskal-Wallis, di Spearman)
- Modello lineare semplice e multiplo
- Analisi fattoriale
- Cluster analysis
- Regressione logistica
- Elementi di tecniche di campionamento e websurvey
Zani S., Cerioli A. (2007) Analisi dei dati e data mining per le decisioni aziendali, Giuffrè Editore.
Altro materiale didattico sarà reso disponibile sulla pagina web del corso.
Programma
- Richiami di Statistica di base e di inferenza statistica- Test di ipotesi su un parametro (media, proporzione, varianza)
- Test di ipotesi per la differenza tra medie e tra proporzioni nel caso di campioni indipendenti e appaiati
- Test di indipendenza
- Analisi della varianza (ANOVA)
- Test non parametrici (test dei segni, di Wilcoxon, di Mann-Whitney, di Kuskal-Wallis, di Spearman)
- Modello lineare semplice e multiplo
- Analisi fattoriale
- Cluster analysis
- Regressione logistica
- Elementi di tecniche di campionamento e websurvey
Testi Adottati
Agresti A., Finlay B.(2015) Metodi statistici di base e avanzati, Pearson EditoreZani S., Cerioli A. (2007) Analisi dei dati e data mining per le decisioni aziendali, Giuffrè Editore.
Altro materiale didattico sarà reso disponibile sulla pagina web del corso.
Modalità Erogazione
Il corso prevede lezioni frontali ed esercitazioni in laboratorio di informatica.Modalità Valutazione
Modalità di esame L’esame si svolgerà in forma orale secondo le seguenti modalità. Prova per coloro che svolgono il progetto di analisi dei dati Il progetto viene valutato con un punteggio da 0 a 3 punti (3 punti vengono dati ai progetti svolti in modo eccellente). Il progetto sarà valido fino alla sessione invernale inclusa. La prova orale verterà sulla discussione del progetto e sul programma del corso. Il voto finale sarà dato dal voto della prova individuale a cui verrà sommato il punteggio del progetto. Prova per coloro che non svolgono il progetto di analisi dei dati Prova orale estesa su tutto il programma. Tutti gli studenti sono pregati di prendere visione delle procedure predisposte dall’Ateneo. Si ricorda a tutti gli studenti che in una sessione di 3 appelli, gli studenti possono partecipare ad un massimo di due appelli.