Statistica per l'Impresa

Presentazione del Corso

Motodi statistici sono usati per analizzare dati in diversi ambiti (economia, finanza, scienze sociali, medicina, genetica, psicologia, etc.).

L'utilizzo di tecniche statistiche teoriche puo' essere di fatto limitato nelle applicazioni da problemi pratici. Per esempio ci possono essere dei dati mancanti, alcune osservazioni possono risultare inconsistenti, le assunzioni classiche (come l'ipotesi di normalita') alla base dei test statistici teorici possono non essere valide, i metodi statistici standard possono non rispondere alle domande a cui siamo veramente interessati.

Il modo migliore per imparare ad affrontare questi problemi di carattere pratico e' acquisire esperienza nell'analisi di insiemi di dati reali.

Lo scopo di questo corso e' da un lato di fornire questa esperienza attraverso studi di casi e progetti, dall'altro di ampliare le basi statistiche e metodologiche teoriche per fornire una gamma di strumenti
adeguati agli scopi dell'analisi.

L'enfasi sara' principalmente rivolta all'applicazione di metodi statistici ad interessanti problemi pratici di tipo economico e finanziario. Per fare questo si sviluppera' una approfondita conoscenza del pacchetto statistico "R", emulatore gratuito del software commerciale S-plus e scaricabile facilmente da internet.
 

PROGRAMMA DEL CORSO

  1.  Introduzione e motivazione al corso
  2.  Sintesi ed analisi grafica di dati (stem-and-leaf, box-plot, pairwise scatterplots)
  3.  Trasformazioni di variabili (trasformazioni Box-Cox, trasformazioni per stabilizzare la varianza)
  4.  Stima kernel della funzione di densita'
  5.   Verifica ipotesi di normalita', funzione di ripartizione empirica
  6.  PP-plot e QQ-plot
  7.  Test statistici: per singolo campione, per due campioni, per dati appaiati
  8.  Test parametrici (T-test) e test non parametrici (Wilcoxon-test)
  9.  Modelli lineari generalizzati
  10.  Teoria del Campionamento
  11.  Analisi multivariata e classificazione
  12.  Metodi di simulazione stocastica (Simulazini di Monte Carlo, Bootstrap)
  13.  ANOVA
  14.  Analisi di cluster

Ogni anno verranno selezionati ed approfonditi alcuni degli argomenti sopra riportati.

A.A. 2002/3 ARGOMENTI NON SVOLTI (dall'elenco sopra): 11 - 12

PREREQUISITI

Analisi dei Dati e Statistica Inferenziale

VALUTAZIONE

La valutazione sara' fatta sulla base di un esame scritto finale e di esercitazioni intermedie in cui si analizzeranno basi di dati utilizzando il software statistico "R"