ECTS - University of Pisa
| Modules | Area | Type | Hours | Teacher(s) | |
| METODI STATISTICI PER LE DECISIONI AZIENDALI | SECS-S/03 | LEZIONI | 42 |
|
L'insegnamento si propone di fornire allo Studente un'introduzione alle principali tecniche statistiche,
che sono utilizzabili in problemi di analisi quantitativa dei mercati, che si riferiscono alla segmentazio-
ne ed al posizionamento, per decisioni strategiche di marketing.
Obiettivo dell'insegnamento è quello di creare nello Studente una capacità critica di base, che possa
garantire la valutazione di una tecnica statistica, per una particolare interpretazione di interesse dei
possibili risultati, per un successivo approfondimento, in un'analisi quantitativa di segmentazione e
di posizionamento. Il corso si propone anche di introdurre lo Studente alla terminologia internazio-
nale più rilevante, in Inglese, nei vari argomenti di statistica e di analisi quantitativa dei mercati.
- Sampling.
1) Simple random sampling.
2) Confidence intervals, sample size.
3) Estimating proportions, ratios, and sub populations means.
4) Stratified sampling.
- Applied Multivariate Analysis.
5) Multivariate data and multivariate analysis.
- Applied Linear Regression.
6) Simple linear regression.
7) Multiple regresssion.
- Applied Multivariate Analysis.
8) Principal component analysis.
9) Multidimensional scaling.
10) Exploratory factor analysis.
11) Cluster analysis.
- Applied MANOVA and Discriminant Analysis.
12) Group separation.
13) Assessing MANOVA effects.
14) Describing MANOVA effects.
15) Classification basics.
16) Multivariate normal rules.
17) Hit rate estimation.
18) Effectiveness of classification rules.
19) Two-group classification.
- AID and CHAID.
20) AID and CHAID.
- Generalized Linear Models.
21) Generalized Linear Models.
- Univariate kernel density estimation.
22) Univariate kernel density estimation.
- Generalized Additive Models.
23) Smoothers.
24) Smoothing.
25) Generalized Additive Models.
- Kernel Regression.
26) Multivariate kernel density estimation.
27) Kernel regression.
- Time series.
28) Stationary time series.
29) Stationary ARMA processes.
- Segmentation and Positioning.
31) Some common basis variables.
32) Segmentation using interdependence methods: partition clustering.
33) Segmentation using interdependence methods: hierarchical clustering.
34) Segmentation using dependence methods: interaction detection.
35) Some basic positioning concepts and techniques.
36) Perceptual positioning maps.
37) Preference positioning maps.
38) Othe types of positioning maps.
Testi consigliati per la prova scritta:
- Thompson, S.K. (2012). Sampling. 3rd Edition. Wiley & Sons, Hoboken, New Jersey.
Capitoli 2, 3, 4, 5 e 11.
- Everitt, B. and Hothorn, T. (2011). An Introduction to Applied Multivariate Analysis
with R. Springer, New York. Capitoli 1, 3, 4, 5 e 6.
- Weisberg, S. (2005). Applied Linear Regression. 3rd Edition. Wiley & Sons, Hoboken,
New Jersey. Capitoli 2 e 3.
- Huberty, C.J. and Olejnik, S. (2006). Applied MANOVA and Discriminant Analysis. 2nd
Edition, Wiley & Sons, Hoboken, New Jersey. Capitoli 3, 4 ,5, 12 e 13.
- McCullagh, P. and Nelder, J.A. (1989). Generalized Linear Models. 2nd Edition, Chapman
and Hall, London, Capitolo 2.
- Wand. M.P. and Jones, M.C. (1995). Kernel Smoothing. Chapman and Hall, London. Ca-
pitoli 2, 3, 4 e 5.
- Hastie, T.J. and Tibshirani, R.J. (1990). Generalized Additive Models. Chapman and Hall,
London, Capitoli 2, 3 e 4.
- Brockwell, P.J. and Davis, R.A. (1991). Time Series: Theory and Models. 2nd Edition,
Springer-Verlag, New York. Capitoli 1 e 3.
Testo consigliato per la prva orale.
- Myers, J.H. (1996). Segmentation and Positioning for Strategic Marketing Decisions.
American Marketing Association, Chicago. Capitoli 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 e 10.
I testi sono disponibili nella biblioteca del Dipartimento di Economia e Management.
La prova scritta sarà obligatoria su un argomento scelto dal Docente, all'interno della lista degli
argomenti del programma, tra gli argomenti 1), 2), 3), 4), 5), 6), 7), 8), 9), 10), 11), 12), 13),
14), 15), 16), 17), 18), 19), 20), 21), 22), 23), 24), 25), 26), 27), 28) e 29). La durata della prova
scritta è 90 minuti. La prova orale sarà facoltativa, su un argomento, che lo Studente potrà sce-
gliere, in autonomia, all'interno della lista degli argomenti del programma, tra gli argomenti 30),
31), 32), 33), 34), 35), 36), 37) e 38).
