ITALIANO

Introductory time series with R
di Paul S.P. Cowpertwait, Andrew V. Metcalfe (2009) Springer-verlag New
York Inc.

OBIETTIVI FORMATIVI
L’insegnamento persegue l’obiettivo generale del corso di studio di
fornire conoscenze e competenze per alcune funzioni aziendali ed
economiche di tipo previsionale. Il corso si propone di fornire agli studenti
gli strumenti statistici necessari per affrontare problemi di natura
previsionale e decisionale che in azienda o in campo socio-economico
sono inevitabilmente trattati in condizioni di incertezza. A tal fine la
presentazione degli argomenti seguirà l’ordine logico della
rilevazione,della scelta del modello, della elaborazione e infine della
validazione interpretazione dei risultati.
Accanto alla studio delle metodologie sarà dato ampio spazio alle
applicazioni e agli aspetti operativi con utilizzo del software statistico R.
Al termine dell’insegnamento lo studente dovrà possedere conoscenze e
competenze inerenti la raccolta, l’organizzazione e l’analisi dei dati in un
ambiente socio-economico.
L'obiettivo è contribuire alla formazione di una figura professionale
(prevista nel CdS) di consulente o operatore adatto a prendere decisioni
in ambito di incertezza con il supporto di metodologie quantittive. A tal
fine il corso propone di trasmettere le seguenti competenze e
conoscenze:
CONOSCENZE E CAPACITA' DI COMPRENSIONE
- riconosce e distingue le diverse fonti di informazioni statistiche, di tipo
socio-economico
- conosce i principi che sono alla base della predisposizione di
un’indagine campionaria
- conosce e comprende la logica per la costruzione di stimatori nel caso di
campionamento casuale semplice e campionamento stratificato
- conosce e comprende il modello di regressione lineare multipla
- conosce e comprende l’approccio classico per l’analisi delle serie
storiche
- conosce e comprende il modello di analisi moderna denominato AR
- conosce e comprende il modello di analisi moderna denominato MA
- conosce e comprende il modello di analisi moderna denominato ARMA
A tal fine il corso propone di trasmettere le seguenti competenze e
conoscenze in termini di obiettivi particolari:
CONOSCENZE E CAPACITA' DI COMPRENSIONE (applicata)
- saper raccogliere una crescente quantità di dati attinenti ai fenomeni
socio-economici
- saper implementare ed utilizzare il modello di regressione lineare
multipla per studiare la relazione tra costi e metodi di produzione
- saper individuare il modello più consono da applicare ai dati e saperne
fornire una soddisfacente interpretazione.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO:
- decide in modo autonomo quali tipo di indagine campionaria utilizzare e
quale stimatore utilizzare per la stima di un parametro della popolazione
- decide in modo autonomo quale tipo di controllo di qualità utilizzare
scegliendo tra metodi offline e metodi online
- comprende, interpreta e fornisce una valutazione critica dei risultati sia
nell'ambito della regression multipla e delle serie storiche
- esprime in forma orale considerazioni analitiche e di sintesi sugli aspetti
fondamentali della disciplina ed effettua collegamenti interdisciplinari.
ABILITA' COMUNICATIVE:
- utilizza il linguaggio della analisi delle serie storiche e della regressione
in modo appropriato e pertinente;
- comunica in forma scritta e orale i risultati delle analisi statistiche e i
ragionamenti logici sottostanti.
CAPACITÀ DI APPRENDERE
- effettua ricerche individuali e di gruppo su aspetti specifici della
disciplina
(strumenti utilizzati: dispense, testi di approfondimento, esercitazioni di
gruppo in aula multimediale mediante l’utilizzo del software R)

Insegnamento di Statistica di Base

L'insegnamento prevede 54 ore di lezione suddivise in 3 lezioni
settimanali da 2 ore.
Il corso sarà organizzato in moduli le cui lezioni saranno incentrate
prevalentemente sul ricorso ai seguenti metodi didattici: lezioni frontali in
aula, esercitazioni e analisi di casi di studio svolte in aula multimediale
mediante l’utilizzo del software R. La frequenza è fortemente consigliata.
Qualora il quadro normativo-sanitario e le disposizioni d'Ateneo lo
prevedessero, le attività didattiche e i connessi ricevimenti/gli esami di
profitto potranno svolgersi in modalità telematica (totale o parziale). Per
ogni ulteriore informazione e aggiornamento si rinvia alla consultazione del portale d'Ateneo

La valutazione del livello di apprendimento sarà effettuata con il ricorso
ad una prova pratica in R ed una successiva prova orale. La prova pratica
è articolata in esercizi inerenti la stima di parametri di interesse della
popolazione mediante l’utilizzo di dati campionari, l’implementazione di
carte di controllo e di metodi offline di controllo di qualità (analisi ANOVA)
e l’elaborazione di output per la stima di modelli di regressione lineare
multipla. Tale prova ha una durata di circa 15 minuti ore e rappresenta il
50% della valutazione complessiva (espressa in trentesimi) articolata in
relazione agli obiettivi formativi da valutare.
La prova orale (50% della valutazione complessiva) è rivolta a sondare
nel discente da un lato le abilità comunicative, di padronanza del
linguaggio (non solo quello tecnico specifico della materia di riferimento) e di chiarezza espositiva, dall'altro le capacità di interpretazione dei
principali output delle analisi studiate nel corso provenienti dal software
R.
Le modalità d’esame sono le medesime per frequentanti e non
frequentanti.

Tutte le informazioni inerenti il corso, le dispense, i materiali di supporto
e le esercitazioni e tutte le comunicazioni avverranno attraverso la
pagina e-learning