Statistica applicata

STATISTICA APPLICATA

Prof. Enea G. Bongiorno
Prof. Aldo Goia
Prof. Caterina May

Codice Insegnamento: EC0003
SSD Insegnamento: SECS-S/01
6 CFU – 48 ore
Sede: Novara


Obiettivi formativi

L’obiettivo del corso è l’apprendimento di alcuni metodi statistici e della loro implementazione mediante un software specifico, al fine della loro successiva applicazione in ambito economico-aziendale. Gli argomenti saranno illustrati attraverso casi reali.


Contenuto del corso

1. Introduzione al software statistico R. Primi elementi di programmazione. Generazione e reperimento di dati. Avvio alle analisi dei dati: richiami di statistica uni- e bi-variata. Approfondimenti e applicazioni.
2. Introduzione alla statistica multivariata. Matrice dei dati, centroidi e matrice di varianza covarianza. Distribuzioni congiunte e misture.
3. Problemi di classificazione: algoritmi di clustering gerarchico e non-gerarchico (k-means). Applicazioni in ambito del marketing.
4. Problemi di discriminazione. Modello discriminante lineare. Applicazioni nell'analisi del rischio di credito: Indici di bilancio e previsione delle insolvenze, il Modello Z-score di Altman, metodi di selezione delle variabili. Curva ROC.
5. Modelli di regressione multivariata: stima dei parametri del modello, bontà di adattamento, variabili dummy, previsioni. Applicazioni: modelli di mercato per dati finanziari, stima della funzione di produzione, stima della funzione di domanda.
6. Modelli di Regressione logistica. Applicazioni.


Prerequisiti

Si daranno per acquisite le nozioni impartite nel corso di Statistica e di Metodi Matematici II.


Materiale didattico

Il materiale didattico verrà fornito dai docenti.
Testi di utile consultazione sono:
- P. Giudici. Data Mining. Metodi informatici, statistici e applicazioni, MacGraw Hill, Ultima edizione. Il libro è reperibile in biblioteca
- S. M. Iacus, G. Masarotto. Laboratorio di statistica con R, MacGraw Hill, Ultima edizione. Il libro è  disponibile  in biblioteca

Per ulteriori informazioni (come i collegamenti alle pagine web dei software utilizzati), si prega di consultare la pagina del corso su D.I.R. all’indirizzo:

https://eco.dir.unipmn.it/


Organizzazione della didattica

Lezioni ed esercitazioni in aula informatica. Esercitazioni per casa.


Modalità di frequenza

La frequenza al corso è fortemente consigliata.


Metodi di valutazione

Prova scritta e prova orale consistente nella discussione della prova scritta e di una tesina.