STATISTICA PER L'ECONOMIA E L'IMPRESA

Modulo STATISTICA

1. Conoscenza e capacità di comprensione: Il corso si propone di fornire una base di Statistica, concentrando l'attenzione sui metodi della Statistica descrittiva e inferenziale. 
   
2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Con le competenze acquisite, lo studente sarà in grado di applicare i metodi quantitativi principali per esaminare e esplorare aspetti fondamentali dei fenomeni socio-economici.
   
3. Autonomia di giudizio: Lo studente avrà la capacità di raccogliere, analizzare e interpretare dati sia quantitativi che qualitativi. Successivamente, sarà in grado di strutturare in modo organizzato tali valutazioni all'interno di una riflessione approfondita su contesti specifici nell'ambito economico.
   
4. Abilità comunicative: Lo studente sarà in grado di comunicare in modo chiaro e competente, utilizzando un linguaggio tecnico adeguato, informazioni e giudizi riguardanti distribuzioni di dati legati a contesti socio-economici.
   
5. Capacità di apprendimento: Al termine del corso, lo studente avrà sviluppato una solida base di conoscenze che gli permetterà di continuare con successo i suoi studi nell'ambito dell'economia sostenibile. Questo apprendimento avviene gradualmente e si integra strettamente con le materie specifiche del campo di studio e gli obiettivi formativi distintivi del Corso di Laurea in Management delle imprese per l'Economia Sostenibile.
   

Le lezioni saranno frontali e saranno previste esercitazioni pratiche in cui verrà mostrato come applicare le nozioni introdotte.

Qualora l’insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza, potranno essere introdotte le necessarie variazioni rispetto a quanto sopra dichiarato, al fine di rispettare il programma previsto e riportato nel presente syllabus.

Statistica Descrittiva.  Rilevazioni statistiche. Variabili statistiche. Distribuzioni di frequenza. Densità di frequenza. Rapporti statistici. Media aritmetica, mediana, moda e percentili. Variabilità statistica. Scostamenti medi. Varianza. Dati raggruppati e varianza. Variabilità relativa. Concentrazione. Rapporto di concentrazione. Asimmetria. Covarianza e correlazione lineare. Regressione lineare: determinazione dei coefficienti, misure di bontà del modello.

Calcolo delle Probabilità. Eventi e Probabilità. Principali regole del calcolo delle probabilità. Eventi condizionati. Probabilità condizionate. Variabili aleatorie discrete e continue. Distribuzioni di probabilità: Bernuoilli, binomiale, ipergeometrica, normale e Poisson.

Inferenza statistica. 

• Stima puntuale. Stimatori e stime.
• Stima per intervallo. Livello di confidenza. Intervalli di confidenza per media e proporzioni.
• Verifica delle ipotesi statistiche. Ipotesi nulla e ipotesi alternativa. Livello di significatività. Verifica di ipotesi per medie e proporzioni.

1. P. Newbold, W. Carlson, B. Thorne - Statistica, 9e, Pearson, 2021;
2. Materiale didattico a cura del docente che verrà messo a disposizione durante le lezioni su Studium.

La verifica dell’apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le condizioni lo dovessero richiedere. A garanzia di pari opportunità e nel rispetto delle leggi vigenti, gli studenti interessati possono chiedere un colloquio personale in modo da programmare eventuali misure compensative e/o dispensative, in base agli obiettivi didattici ed alle specifiche esigenze. È possibile rivolgersi anche al docente referente CInAP (Centro per l’integrazione Attiva e Partecipata — Servizi per le Disabilità e/o i DSA) del proprio Dipartimento (https://www.cinap.unict.it/content/referenti). 

Di seguito un elenco di possibili tematiche degli esercizi:

1. Media aritmetica;
2. Quantili;
3. Concentrazione;
4. Varianza e coefficiente di variazione;
5. Regressione lineare;
6. Probabilità;
7. Stimatori puntuali;
8. Stima intervallare.
9. Verifica di ipotesi

Per ulteriori specifiche, si veda la cartella del corso sulla piattaforma Studium.