Economia e management (sede di Latina)

Tipologia

Discipline Statistiche e Matematiche

SSD

SECS-S/01

Anno

1º anno

Semestre

2º semestre

CFU

6

Distribuzione delle ore

48 classroom hours

Docenti

GIANCARLO MANZI

Tipologia

Discipline Statistiche e Matematiche

SSD

SECS-S/03

Anno

1º anno

Semestre

2º semestre

CFU

3

Distribuzione delle ore

24 classroom hours

Docenti

GIANCARLO MANZI

Scopo del corso è quello di fornire agli studenti gli strumenti statistici necessari per l'analisi di dati socioeconomici e delle relazioni causali tra di essi. Dopo una introduzione ai concetti fondamentali di calcolo delle probabilità e inferenza, il programma si concentra sull'analisi degli effetti causali di una o più variabili su un fenomeno di interesse e, in particolare, sul modello di regressione lineare.

Alcune nozioni statistiche di base e di fondamenti di matematica possono essere utili per un apprendimento più rapido dei concetti.

Modulo: METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA
o I dati e la loro raccolta:
• Dati economici
• Fonti dei dati
• Tipologie di dati
• Introduzione al campionamento
o Probabilità:
• Introduzione alla probabilità
• Spazio campionario
• Variabili casuali
• Distribuzioni di probabilità
o Inferenza:
• Campionamento casuale
• Stimatori
• Intervalli di confidenza
• Verifica di ipotesi
o Modelli di regressione:
• Regressione lineare semplice e multipla
• Proprietà dei coefficienti di regressione
• Diagnostica del modello
• Analisi di collinearità
• Cenni all'ANOVA


Modulo: STATISTICA PER L'AMBIENTE E LA SOCIETA'
Parte I: Metodi statistici per l'economia
o I dati e la loro raccolta:
• Dati economici
• Fonti dei dati
• Tipologie di dati
• Introduzione al campionamento
o Probabilità:
• Introduzione alla probabilità
• Spazio campionario
• Variabili casuali
• Distribuzioni di probabilità
o Inferenza:
• Campionamento casuale
• Stimatori
• Intervalli di confidenza
• Verifica di ipotesi
o Modelli di regressione:
• Regressione lineare semplice e multipla
• Proprietà dei coefficienti di regressione
• Diagnostica del modello
• Analisi di collinearità
• Cenni all'ANOVA
Parte 2: Statistica per l'ambiente e la società
- Introduzione alla programmazione statistica con R, R Studio e R Markdown.
- Statistiche descrittive e rappresentazioni grafiche con applicazioni in R con applicazioni su dataset ambientali.
- Il modello di regressione lineare e applicazioni in R con applicazioni su dataset ambientali..

Modulo: METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA
G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani Introduzione all’apprendimento statistico con applicazioni in R. Piccin.
Cicchitelli G, D'Urso P, Minozzo M, Statistica - Principi e Metodi, Pearson (quarta edizione).



Modulo: STATISTICA PER L'AMBIENTE E LA SOCIETA'
G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani Introduzione all’apprendimento statistico con applicazioni in R. Piccin.
Cicchitelli G, D'Urso P, Minozzo M, Statistica - Principi e Metodi, Pearson (quarta edizione).

Modulo: METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA
N/D
Modulo: STATISTICA PER L'AMBIENTE E LA SOCIETA'
N/D

Le lezioni sono organizzate sia per l'approfondimento della parte teorica degli argomenti, sia per le applicazioni utilizzando il software statistico R. Gli studenti sono invitati a partecipare attivamente alle lezioni, discutendo gli argomenti e ragionando sulle problematiche statistiche. Sono stimolati a rispondere attraverso degli "incentivi in punti" da aggiungere al voto finale dell'esame.

La frequenza non è obbligatoria ma fortemente raccomandata.

Per gli studenti frequentanti è prevista l'elaborazione di un progetto di analisi di dati su argomenti scelti del programma scelti a piacere che viene discussa in sede d'esame illustrando le parti del progetto tramite una presentazione a schermo. Il progetto può essere sviluppato e presentato singolarmente o a gruppi di numerosità fino a tre. Ad integrazione del progetto gli studenti dovranno rispondere a domande su argomenti che non sono stati trattati nell'elaborazione del progetto. Durante le lezioni del corso gli studenti possono ottenere alcuni punti addizionali (al massimo 5 punti in totale) da sommare al voto finale sulla base di interventi, risoluzione di esercizi in aula, discussione su argomenti del programma.

Gli studenti non frequentanti potranno sviluppare un progetto con domande integrative come previsto per gli studenti frequentanti, oppure potranno optare per una prova orale in cui saranno sottoposti a domande sul programma in numero maggiore rispetto a quelle previste nella modalità d'esame per studenti frequentanti.

Gli studenti devono dimostrare di aver acquisito una sufficiente conoscenza degli argomenti teorici, essere in grado di eseguire elaborazioni statistiche e di interpretare correttamente i risultati.

Ecco alcuni esempi di domande per la parte orale, che integrano lo sviluppo del progetto:
1) SPIEGAZIONE DEL TEST DEL CHI-QUADRATO; 2) TEOREMA DI BAYES; 3) METODO DEI MINIMI QUADRATI; 4) SPAZIO DI CAMPIONAMENTO E DISTRIBUZIONI CAMPIONARIE; 5) INFORMAZIONI GENERALI SUGLI INTERVALLI DI CONFIDENZA; 6) TEST t DI STUDENT: COME USARLO

Ecco alcuni esempi di progetti:
1) Bike sharing nelle città; 2) Sviluppo sostenibile: un approccio basato sui dati; 3) Smaltimento dei rifiuti: analisi di regressione per l'ottimizzazione del servizio

Modulo: METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA

• Conoscenza e capacità di comprensione: gli studenti apprenderanno i fondamenti del ragionamento statistico e alcune tecniche avanzate di analisi dei dati per lo studio e l’interpretazione dei fenomeni in ambito socio-economico, aziendale e finanziario e ambientale.Conoscenza e capacità di comprensione applicate: gli studenti saranno in grado di applicare i principali metodi di analisi statistica esplorativa, le regole del calcolo delle probabilità, nonché le procedure dell’inferenza statistica. Il corso mira a fornire le competenze necessarie per cogliere e descrivere l’informazione rilevante contenuta nei dati, tra cui il calcolo di indicatori sintetici, la costruzione di appropriate rappresentazioni grafiche, nonché la stima dei parametri di una popolazione d’interesse, valutandone appropriatamente il margine di incertezza.Autonomia di giudizio: gli studenti svilupperanno la capacità di formalizzare i problemi d’indagine utilizzando il linguaggio statistico-probabilistico ed acquisiranno gli strumenti necessari per risolverli autonomamente con un giudizio critico fondato sull’elaborazione dei dati e la preparazione di un progetto per l'esame.Abilità comunicative: gli studenti consolideranno l’approccio quantitativo alla base del pensiero economico e ambientalista, utilizzando l’evidenza statistica a supporto delle decisioni.Capacità di apprendere: gli studenti saranno in grado di proseguire la formazione nelle discipline economiche, sociali e di scienze ambientali, approcciandosi ai corsi avanzati dell’area matematico-statistica con un più solido background scientifico.
  • Testi di riferimento: G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani Introduzione all’apprendimento statistico con applicazioni in R. Piccin. Cicchitelli G, D'Urso P, Minozzo M, Statistica - Principi e Metodi, Pearson (quarta edizione).

• Conoscenza e capacità di comprensione: gli studenti apprenderanno i fondamenti del ragionamento statistico e alcune tecniche avanzate di analisi dei dati per lo studio e l’interpretazione dei fenomeni in ambito socio-economico, aziendale e finanziario e ambientale.Conoscenza e capacità di comprensione applicate: gli studenti saranno in grado di applicare i principali metodi di analisi statistica esplorativa, le regole del calcolo delle probabilità, nonché le procedure dell’inferenza statistica. Il corso mira a fornire le competenze necessarie per cogliere e descrivere l’informazione rilevante contenuta nei dati, tra cui il calcolo di indicatori sintetici, la costruzione di appropriate rappresentazioni grafiche, nonché la stima dei parametri di una popolazione d’interesse, valutandone appropriatamente il margine di incertezza.Autonomia di giudizio: gli studenti svilupperanno la capacità di formalizzare i problemi d’indagine utilizzando il linguaggio statistico-probabilistico ed acquisiranno gli strumenti necessari per risolverli autonomamente con un giudizio critico fondato sull’elaborazione dei dati e la preparazione di un progetto per l'esame.Abilità comunicative: gli studenti consolideranno l’approccio quantitativo alla base del pensiero economico e ambientalista, utilizzando l’evidenza statistica a supporto delle decisioni.Capacità di apprendere: gli studenti saranno in grado di proseguire la formazione nelle discipline economiche, sociali e di scienze ambientali, approcciandosi ai corsi avanzati dell’area matematico-statistica con un più solido background scientifico.
  • Testi di riferimento: G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani Introduzione all’apprendimento statistico con applicazioni in R. Piccin.Cicchitelli G, D'Urso P, Minozzo M, Statistica - Principi e Metodi, Pearson (quarta edizione).