Entro la fine del corso gli studenti dovrebbero: Conoscere le nozioni teoriche fondamentali della statistica adottata nelle decisioni aziendali. Acquisire le principali tecniche di indagine e sapere organizzare,…
Scheda dell'insegnamento
Obiettivi formativi
Entro la fine del corso gli studenti dovrebbero: Conoscere le nozioni teoriche fondamentali della statistica adottata nelle decisioni aziendali. Acquisire le principali tecniche di indagine e sapere organizzare, sintetizzare e rappresentare graficamente un dataset. Saranno inoltre in grado di formulare e condurre semplici procedure inferenziali e analisi di regressione su piccoli set di dati. Produrre e interpretare analisi statistiche di base. Gli obiettivi del corso, quindi, comprendono la capacità di riconoscere le diverse tipologie di dati aziendali e di selezionare tra diversi strumenti statistici quello più appropriato per il problema in esame.
Programma
La crescente disponibilità di grandi mole di dati in modo sempre rapido e tempestivo, propria della società dell'informazione, ha fatto emergere la necessità di disporre di metodologie e strumenti adeguati ai processi decisionali di tipo quantitativo nell'ambito delle applicazioni di Business, Management e Marketing. Il corso di Business Statistics si propone di fornire la conoscenza delle principali metodologie statistiche adottate per l’analisi dei dati aziendali e utili a supportare le decisioni manageriali. I dati possono essere di fonte interna all'azienda, come ad esempio quelli riguardanti la clientela o gli utenti, oppure possono derivare da apposite ricerche di mercato o indagini statistiche condotte dall’azienda medesima. La presenza di dati di natura differente (qualitativi e quantitativi) prevede che lo studente acquisisca capacità adeguate che gli consentano di giustificare la logica sottostante l'adozione di una specifica tecnica di analisi e di formulare, in modo critico e rigoroso, ragionamenti sui principali aspetti economici ed aziendali ricavando informazioni sintetiche a supporto delle decisioni e della gestione delle situazioni di rischio aziendale. I metodi statistici presentati spaziano dalle tecniche di campionamento per rilevare dati di interesse aziendale, ai modelli di regressione per analizzare le cause dei fenomeni aziendali e fare previsioni. La presentazione dei metodi è accompagnata da esempi e casi aziendali. Sono inoltre previste esercitazioni su dati aziendali.
I metodi statistici introdotti nel corso sono fortemente dipendenti dagli strumenti matematici di base; pertanto, si prevede che gli studenti abbiano frequentato e completato con successo i corsi di matematica previsti.
Il corso si svolge attraverso lezioni frontali ed esercitazioni sull'utilizzo dei dati. Le tecniche saranno introdotte da esempi e descritte in formule matematiche. Ampio spazio sarà dato anche all'implementazione pratica di ciascuna tecnica e all'interpretazione dei risultati.
1. Introduzione alla statistica aziendale e alle fonti dei dati per le analisi aziendali Le fonti di dati per le analisi aziendali: fonti primarie e fonti secondarie. La qualità dell’informazione statistica. Il Sistema Statistico Europeo (ESS) e il Sistema Statistico Nazionale (SISTAN) Le fonti statistiche secondarie interne. Presentazione delle principali fonti esterne ufficiali e non ufficiali rilevanti nelle analisi aziendali Gli indicatori congiunturali e le principali indagini Istat. Il datawarehouse I.stat lettura e download dei dati. 2. Le indagini campionarie per la rilevazione di dati di interesse aziendale L’indagine statistica e le sue fasi: formulazione degli obiettivi, individuazione della popolazione di riferimento, il campionamento statistico, individuazione e modalità di raccolta, progettazione del questionario, rilevazione dei dati, codifica e archiviazione dei dati, analisi dei dati, redazione di un rapporto di ricerca. Tecniche di campionamento probabilistico e processo di stima dei parametri. Il campionamento casuale semplice: procedura di estrazione e calcolo degli stimatori puntuali e per intervallo. Errore campionario e determinazione della numerosità campionaria. Il campionamento sistematico. Il campionamento stratificato e le relative procedure di stima dei parametri e di costruzione degli intervalli di confidenza. Errori non campionari e relativi metodi di trattamento. Tecniche di rilevazione dei dati; lo strumento di rilevazione; tipologie di quesiti, scale di valutazione, classificazione dei caratteri statistici. 3 Analisi preliminari dei dati: misure di associazione La matrice dei dati; analisi dei profili colonna: l’associazione fra coppie di caratteri statistici; indici di associazione per variabili qualitative (su scala nominale e su scala ordinale), quantitative e miste. 4. Il modello di regressione per l’analisi delle relazioni causali tra variabili e le previsioni aziendali Il modello di regressione lineare semplice: la stima dei parametri e i relativi test di significatività; variabile esplicativa dummy; il modello di regressione semplice per le previsioni aziendali. Il modello di regressione lineare multipla: richiami di algebra matriciale; la stima dei parametri e i relativi test di significatività; la bontà dell’adattamento; le variabili esplicative dummy e slope-dummy; il modello di regressione multipla per le previsioni aziendali. 5. Modelli a scelta binaria: i modelli logit e probit: stima, interpretazione e test.
Modalità d'esame
L’esame prevede una prova scritta in presenza, della durata di 1 ora e 40 minuti, articolata in due parti: 2 domande di carattere teorico a risposta aperta e 2 esercizi. Se le future sessioni di esame saranno in modalità mista, oltre alla prova scritta in presenza, sarà possibile sostenere l’esame in forma orale a distanza (colloquio di circa 45 minuti, articolato come la prova scritta in domande teoriche ed esercizi). Solo durante la prova scritta in presenza e` possibile consultare un formulario (contenente solo formule, senza dimostrazioni o commenti; massimo 1 foglio A4 fronte/retro). A correzione avvenuta, il docente si riserva la facoltà di convocare alcuni studenti per un’eventuale prova orale.
Testi di riferimento
Statistics for Marketing and Consumer Research, Mario Mazzocchi, SAGE Publications Ltd
Codice insegnamento 417386