CODICE 60083 ANNO ACCADEMICO 2024/2025 CFU 9 cfu anno 2 ECONOMIA AZIENDALE 8697 (L-18) - GENOVA 9 cfu anno 2 ECONOMIA DELLE AZIENDE MARITTIME, LOGISTICA E TRASP. 8698 (L-18) - GENOVA 9 cfu anno 2 SCIENZE ECONOMICHE E FINANZIARIE 11662 (L-33) - GENOVA SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE SECS-S/01 LINGUA Italiano SEDE GENOVA PERIODO 2° Semestre FRAZIONAMENTI Questo insegnamento è diviso nelle seguenti frazioni: A B C PROPEDEUTICITA Propedeuticità in ingresso Per sostenere l'esame di questo insegnamento è necessario aver sostenuto i seguenti esami: ECONOMIA AZIENDALE 8697 (coorte 2023/2024) MATEMATICA GENERALE 41138 A MATEMATICA GENERALE 41138 B MATEMATICA GENERALE 41138 C ECONOMIA DELLE AZIENDE MARITTIME, LOGISTICA E TRASP. 8698 (coorte 2023/2024) MATEMATICA GENERALE 41138 A MATEMATICA GENERALE 41138 B MATEMATICA GENERALE 41138 C ECONOMIA E COMMERCIO 8699 (coorte 2023/2024) MATEMATICA GENERALE 41138 2023 Propedeuticità in uscita Questo insegnamento è propedeutico per gli insegnamenti: ECONOMIA E COMMERCIO 8699 (coorte 2023/2024) ECONOMETRIA 24615 MATERIALE DIDATTICO AULAWEB PRESENTAZIONE L'insegnamento di Statistica 1 intende presentare i principali strumenti per l'analisi quantitativa dei dati con particolare attenzione alla misurazione dei fenomeni economici e sociali. Le competenze acquisite con questo insegnamento sono essenziali per la prosecuzione degli studi in successivi insegnamenti di area statistica e quantitativa; costituiscono inoltre uno strumento fondamentale per la comprensione delle analisi statistiche che si incontrano in insegnamenti di altre discipline economico-aziendali del Corso di Studi. OBIETTIVI E CONTENUTI OBIETTIVI FORMATIVI L’insegnamento ha come obiettivo principale quello di fornire agli studenti gli strumenti fondamentali di analisi statistica descrittiva e inferenziale. La prima parte - Elementi di statistica descrittiva - è relativa ai concetti fondamentali della statistica descrittiva univariata e bivariata ed è essenziale per ogni approfondimento successivo. La seconda parte - Introduzione alla teoria delle probabilità - è finalizzata alla formazione delle basi necessarie alla comprensione dei concetti fondamentali dell’inferenza statistica. La terza parte - Introduzione all’inferenza statistica - affronta le tematiche fondamentali del campionamento e dell’inferenza, con particolare riguardo alla teoria della stima e del test d’ipotesi. OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO Gli obiettivi formativi che saranno valutati ai fini del superamento dell’esame finale sono riassunti nello schema seguente: Conoscenza e comprensione: Conoscenza dei principali strumenti per la sintesi e la presentazione dei dati, attraverso l’acquisizione dei principali strumenti di statistica descrittiva; conoscenza delle tecniche probabilistiche per l’analisi di semplici fenomeni aleatori; acquisizione degli strumenti tipici dell’inferenza statistica da utilizzare in problemi di stima, di verifica di ipotesi e di analisi di regressione. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Capacità di utilizzare le tecniche opportune in base al tipo di dati da analizzare; saper effettuare analisi descrittive di base per fenomeni univariati e bivariati utilizzando i principali indici di sintesi; essere in grado di effettuare semplici calcoli in situazioni di incertezza; saper applicare le principali tecniche di inferenza statistica; saper effettuare analisi di dipendenza/indipendenza e di regressione, anche in ambito inferenziale; saper leggere analisi statistiche effettuate con le metodologie presentate nell’insegnamento. Autonomia di giudizio: Essere in grado di interpretare i risultati ottenuti dalle analisi statistiche in termini operativi sulla base del contesto applicativo da cui provengono i dati analizzati, essendo quindi in grado di utilizzare i risultati nell’ottica di processi decisionali. Abilità comunicative: Acquisire i primi rudimenti del linguaggio tecnico tipico della disciplina per comunicare in modo chiaro e senza ambiguità con interlocutori specialisti e non specialisti. Capacità di apprendimento: Essere in grado di leggere correttamente i risultati di indagini statistiche anche in contesti di maggiore complessità rispetto a quelli presentati nell’insegnamento. PREREQUISITI L'insegnamento presuppone la conoscenza dei contenuti di base di un insegnamento di Matematica Generale per corsi di laurea di classe economica o aziendale. MODALITA' DIDATTICHE Lezioni e esercitazioni di tipo tradizionale. Poiché gli obiettivi formativi riguardano sia abilità di carattere teorico che di carattere applicativo, le lezioni in cui si presentano gli aspetti metodologici della statistica saranno alternati a esercitazioni in cui si affrontano problemi numerici ed esempi di semplici analisi su dati reali. Gli studenti in possesso di certificazione di disabilità, DSA o bisogni educativi speciali devono contattare, all’inizio delle lezioni, sia il docente, sia il referente per la disabilità del Dipartimento, Prof.ssa Serena Scotto (scotto@economia.unige.it), per concordare modalità didattiche e d'esame che, nel rispetto degli obiettivi dell’insegnamento, tengano conto delle modalità di apprendimento individuali e consentano l'uso di eventuali strumenti compensativi. PROGRAMMA/CONTENUTO Parte I: Statistica descrittiva Introduzione alla statistica. Statistica descrittiva e inferenziale. Popolazioni e campioni. Distribuzioni di frequenze e frequenze cumulate. Rappresentazioni grafiche per variabili categoriche, per serie storiche, per variabili quantitative. Rappresentazioni grafiche e tabelle per descrivere le relazioni tra variabili. Indici di posizione: media, mediana, moda e percentili. Indici di variabilità e box-plot. La misura della concentrazione. Misure delle relazioni tra variabili: covarianza e correlazione. Parte II: Calcolo delle probabilità Esperimenti aleatori, risultati, eventi. La probabilità e i suoi assiomi. Regole della probabilità. Probabilità condizionata e indipendenza. Probabilità bivariate. Teorema di Bayes. Variabili aleatorie discrete e loro proprietà. Distribuzioni di Bernoulli, binomiale, di Poisson. Variabili aleatorie continue e loro proprietà. Distribuzioni uniforme e normale. Cenni alle distribuzioni congiunte. Parte III: Inferenza statistica Campionamento e distribuzioni campionarie. Distribuzione della media campionaria. Teorema limite centrale. Distribuzione della proporzione campionaria. Stima puntuale. Stimatori e loro proprietà. Intervalli di confidenza. Intervalli di confidenza per la media e per la proporzione. Determinazione della numerosità campionaria. Concetti di base della verifica di ipotesi. Test per la media e per la proporzione. Test di confronto di medie. Parte IV: Relazioni tra variabili Correlazione e regressione lineare. Il modello di regressione lineare semplice. Metodo dei minimi quadrati e stima dei coefficienti. Capacità esplicativa della retta. Inferenza sui coefficienti. Indipendenza statistica e test del chi-quadro. TESTI/BIBLIOGRAFIA "Statistica"; Newbold, Carlson, Thorne, Nona edizione, ed. Pearson (2021). Per gli studenti stranieri è possibile fare riferimento al testo originale in lingua inglese. "Introduzione alla statistica inferenziale - per le scienze economiche e aziendali"; D. De Martini, ed. Esculapio (2024). DOCENTI E COMMISSIONI DANIELE DE MARTINI Ricevimento: Viene indicato dal docente sulla pagina web del modulo, su Aulaweb. LEZIONI INIZIO LEZIONI Le lezioni iniziano nella prima settimana del secondo semestre come da calendario didattico di Dipartimento Orari delle lezioni L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy ESAMI MODALITA' D'ESAME Scritto, con eventuale prova orale a discrezione della Commissione d'esame. MODALITA' DI ACCERTAMENTO L'esame scritto consiste in: 1) domande di carattere teorico a risposta multipla 2) domande di carattere teorico a risposta aperta 2) esercizi Le domande e gli esercizi sono scelti in modo da coprire, per quanto possibile, tutti gli argomenti del programma d'esame. Le domande teoriche servono per valutare il grado di comprensione dello studente, mentre gli esercizi sono utilizzati per misurare la capacità di applicare le conoscenze acquisite.