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STATISTICAL METHODS FOR DECISIONS
BARBARA PACINI
Academic year2023/24
CourseCORPORATE COMMUNICATION AND HUMAN RESOURCES MANAGEMANT
Code557PP
Credits6
PeriodSemester 2
LanguageItalian

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
METODI STATISTICI PER LE DECISIONISECS-S/01LEZIONI42
BARBARA PACINI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

Obiettivo dell’insegnamento è mettere in grado lo studente di pensare ed agire razionalmente in un contesto decisionale (sia pubblico che privato), utilizzando appropriati metodi statistici.

Con l’introduzione di strumenti statistici avanzati (campionamento statistico, studio della relazione tra variabili, modelli statistici) si intende fornire agli studenti un bagaglio di competenze per affrontare la complessità di un problema, per conoscere la realtà circostante, per prendere decisioni (o supportare chi deve prenderne) tenendo conto della variabilità dei fenomeni e per agire in condizioni di incertezza.

Knowledge

The course aims to enable students to think and act rationally by using statistical methods in making decisions, in both the public and private sectors.

The knowledge of advanced statistical tools (survey sampling, multiple association and correlation, statistical models) may offer students a wealth of expertise to address the complexity of a problem, to learn about the surrounding reality, to make decisions taking into account the variability of the phenomena, and to act under uncertainty.

Modalità di verifica delle conoscenze

La verifica delle conoscenze si accerta al termine del corso con un esame finale, secondo le modalità indicate nello specifico campo.

Assessment criteria of knowledge

A final exam is carried out to verify the acquired knowledge, as specified in the proper item below.

 

Capacità

Al termine del corso, lo studente sarà in grado di identificare le fonti di dati appropriate, avrà sviluppato la capacità di organizzare e analizzare problemi complessi in termini statistici e potrà fornire supporto a decisioni attraverso l’analisi statistica.

Skills

On successful completion of this course, the student will be able to identify appropriate data source, will develop skill in structuring and analysing complex problems statistically, and answer to common business decision problems through statistical analysis.

Modalità di verifica delle capacità

In sede di esame finale sarà valutata la capacità di applicare i metodi statistici appresi durante l’insegnamento.

Assessment criteria of skills

During the final exam, the ability to apply the statistical methods learned during the course will be evaluated.

Comportamenti

Lo studente potrà sviluppare la sensibilità al ragionamento statistico e alle problematiche connesse all’uso della statistica a fini decisionali.

Behaviors

Students will be able to develop sensitivity to statistical reasoning and issues related to the use of statistics for decision making.

Modalità di verifica dei comportamenti

Alcuni quesiti dell’esame finale sono finalizzati ad accertare la sensibilità al ragionamento statistico e alle problematiche generali connesse all’uso della statistica a fini decisionali.

Assessment criteria of behaviors

Part of the final exam is designed to verify the sensitivity to statistical reasoning and general issues related to the use of statistics for decision making.

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Elementi di base di statistica descrittiva e teoria della probabilità.

Prerequisites

Descriptive statistics and basic probability theory.

Programma (contenuti dell'insegnamento)

Il corso intende fornire agli studenti logiche e strumenti metodologici di base per il trattamento delle informazioni di interesse per enti pubblici e aziende private, in termini sia di raccolta che di analisi dei dati e utilizzo di modelli statistici. Durante il corso saranno trattati i seguenti argomenti: campionamento statistico, metodi e modelli statistici per l'analisi di dati a fini decisionali (modelli di regressione multipla, lineare e non  lineare, con variabile di risposta quantitativa o qualitativa e predittori qualitativi e quantitativi). Il corso è tenuto in lingua italiana. 

Syllabus

The course provides an introduction to the basic methods and tools for data collection, data analysis and statistical modelling for handling information of interest to public entities and private companies. During the course the following topics will be discussed: survey sampling, statistical models for decision making (multiple regression models, linear and nonlinear models, qualitative or quantitative response variable, qualitative and quantitative predictors). The course is taught exclusively in Italian.

Bibliografia e materiale didattico

Testi di riferimento:

Agresti A., Metodi statistici di base e avanzati per le scienze sociali, Pearson Italia, 5a Edizione, 2022.

Il dettaglio degli argomenti trattati e ulteriore materiale per la preparazione dell’esame (in aggiunta ai libri di testo) sono disponibili sulla piattaforma Moodle.

Bibliography

Reference textbooks:

Agresti A., Metodi statistici di base e avanzati per le scienze sociali, Pearson Italia, 5a Edizione, 2022.

The detail of the topics discussed and other useful material for the preparation of the exam (in addition to the textbooks) are available on the Moodle platform.

Indicazioni per non frequentanti

Programma e bibliografia di riferimento sono gli stessi per studenti frequentanti e non frequentanti.

 

Non-attending students info

Course syllabus and reference bibliography are the same for attending and non-attending students. Attending students may choose to take part of the exam in the form of oral presentation during the course.

Modalità d'esame

L'esame consiste di una prova scritta, contenente esercizi da risolvere e domande di teoria, e relativa discussione. Per la prova scritta è consentito il solo uso di calcolatrice e tavole statistiche. L’esame non è superato se non si raggiunge la sufficienza nella prova scritta (voto in trentesimi). I punteggi attribuiti a ciascun esercizio e domanda sono riportati nel testo di esame.

 

Assessment methods

The exam consists of a written test containing exercises to be solved and questions of theory, and related discussion. For the written test, only the use of handheld calculator and statistical tables is permitted. The exam is not passed if the written evidence is insufficient. Scores for each exercise and question are listed in the exam text.

 

Updated: 04/08/2023 18:57