Insegnamento
STATISTICA PER LE IMPRESE
Docente
ANNA CATERINA LEUCCI
L'obiettivo dell'insegnamento è fornire le competenze necessarie per l'uso coerente di modelli statistici lineari e di tecniche di analisi multivariata al fine di estrarre, attraverso l'analisi dei dati, informazioni utili in ambito economico, sociale e industriale.
Al termine del corso lo studente è in grado di:
- utilizzare ed interpretare un modello di regressione lineare semplice e multipla;
- utilizzare metodi per la riduzione della dimensione;
- utilizzare metodi di raggruppamento di unità statistiche (clienti, consumatori ecc.)
- utilizzare tecniche per il controllo della qualità dei prodotti;
- utilizzare e progettare indagini di Customer Satisfaction.
- utilizzare e progettare metodi di campionamento statistico
Unità didattica 1 - Concetti base per l'analisi dei dati
Video-lezione - Introduzione alla Statistica per le Imprese
Video-lezione - Richiami di statistica decrittiva
Video-lezione - Richiami di statistica decrittiva
E-tivity - Forum D/R: Natura delle variabili e strumenti descrittivi adeguati
Unità didattica 2 – Strumenti per la classificazione delle unità e per la riduzione delle
dimensioni
Video-lezione - Analisi cluster parte I - introduzione al metodo
Video-lezione - Analisi cluster Parte II - definizione della matrice di distanze
Video-lezione - Analisi cluster Parte III step analitici e interpretazione dei risultati
Video-lezione - Video-lezione Analisi delle componenti principali parte I - Metodo
Video-lezione - Analisi delle componenti principali parte II - Esempio
Video-lezione - Analisi fattoriale - Metodo
Video-lezione - Analisi Fattoriale - Esempio
E-tivity - Forum D/R: Problemi classificatori e di riduzione delle dimensioni
Unità didattica 3 – Modelli di regressione
Video-lezione - Modello di regressione lineare multivariato-specificazione del modello parte I
Video-lezione Modello di regressione lineare multivariato-specificazione del modello parte II
Video-lezione Modello di regressione lineare multivariato - assunzioni e verifica
Video-lezione Modello di regressione lineare - interpretazione dei risultati
Video-lezione Modello di regressione logistica - specificazione del modello
Video-lezione Modello di regressione logistica - odds e odds ratio
Video-lezione Modello di regressione logistica - interpretazione dei risultati
Video-lezione Altri metodi di regressione
E-tivity - Forum D/R: Problemi di relazione tra le variabili
Unità didattica 4 – Metodi statistici per la valutazione della Soddisfazione dei clienti
Video-lezione - Costruzione di un questionario - la struttura
Video-lezione - Costruzione di un questionario - le scale
Video-lezione - Modelli di analisi della customer satisfaction
E-tivity - Gruppi di lavoro tematici: Elaborazione di un questionario
Unità didattica 5 - R studio
Introduzione R
Vettori
Matrici
Dataframe
Analisi esplorativa dei dati - misure sintetiche
Analisi esplorativa dei dati - misure sintetiche II
Analisi esplorativa dei dati - rappresentazioni grafiche
Analisi cluster
Analisi fattoriale
Regressione Lineare semplice e multivariata
Regressione Logistica
Altri metodi di regressione
Unità didattica 6- Conduzione di un’analisi completa
E-tivity - Webinar: Costruzione di un report analitico
E-tivity - Gruppi di lavoro tematici: Produzione di un report basato sull’analisi dei dati
-INTRODUZIONE ALL'APPRENDIMENTO STATISTICO CON APPLICAZIONI IN R. Gareth
James ,Daniela Witten ,Trevor Hastie,Robert Tibshirani. 2021, Piccin Nuova Libreria. ISBN
978-88-299-3094-4 ( cap 2.3, 3[no 3.6.5, 3.6.6, 3.6.7] ,4.1,4.2,4.3 [no 4.3.5],8.1,10)
-Slide della docente
Il corso è costituito da video-lezioni erogate in modalità asincrona che lo studente può visionare anche più volte senza vincoli spazio temporali, utilizzando un PC o un dispositivo mobile con connessione Internet. A questa risorsa formativa principale si affiancano le slides delle lezioni in formato pdf, documenti di approfondimento, e quiz di autoverifica dell’apprendimento con domande a risposta chiusa.
Per ogni unità didattica sono previste e-tivity che consentono il consolidamento delle conoscenze acquisite. L ‘e-tivity finale riferita all’Unità didattica 6 (Gruppi di lavoro tematici:
Produzione di un report basato sull’analisi dei dati) consentirà di mettere in pratica tutte le conoscenze acquisite pertanto la partecipazione a questa e-tivity potrà contribuire ad
aumentare il voto finale fino a 3 punti.
Saranno resi disponibili quiz a risposta multipla per ogni unità didattica per consentire la verifica dell’apprendimento in itinere
La prova finale sarà un quiz scritto in cui verrano verificate sia le conoscenze teoriche sia quelle pratiche. La prova avrà una durata di 40 minuti. Gli studenti che parteciperanno all’ e-tivity dell’Unità 6 potranno chiedere che il report consegnato possa essere valutato ai fini del voto finale. In questo caso il voto finale sarà determinato dalla somma del voto conseguito durante il quiz e il voto (da 1 a 3) riferito al report elaborato durante l’e-tivity dell’unità didattica 6
Gli studenti che avranno superato l’esame saranno in grado di leggere e interpretare l'informazione statistica e di estrarre dai dati l'informazione essenziale, costruendo
autonomamente grafici, tabelle ed indicatori di sintesi. Sapranno trarre le adeguate conclusioni in termini descrittivi e interpretativi. Tali Conoscenze potranno essere applicate in qualsiasi ambito dove per assumere decisioni sono disponibili dati statistici.