METODI STATISTICI PER L'AMMINISTRAZIONE DELLE IMPRESE

Scheda dell'insegnamento

Anno accademico di regolamento: 
2017/2018
Anno di corso: 
2
Anno accademico di erogazione: 
2018/2019
Tipo di attività: 
Obbligatorio
Lingua: 
Italiano
Crediti: 
6
Ciclo: 
Secondo Semestre
Ore di attivita' didattica: 
42
Prerequisiti: 

Statistica di base. Statistica descrittiva. Matematica di base.

Moduli

Metodi di valutazione

Modalita' di verifica dell'apprendimento: 

Esame scritto e orale.

Valutazione: 
Voto Finale

Obiettivi formativi

Lo studente dovrà essere in grado di individuare le corrette tecniche statistiche da utilizzare al fine di offrire un valido supporto nei processi decisionali che emergono in contesti aziendali. Lo studente dovrà sviluppare un approccio critico nella lettura di risultati di elaborazioni di dati prodotti da terzi, con specifica attenzione alle assunzioni necessarie affinché tali risultati risultino affidabili e dunque fruibili. Lo studente dovrà essere in grado di scegliere adeguate forme di presentazione delle proprie elaborazioni o di quelle di terzi, utilizzando un linguaggio comprensibile anche a persone non preparate nel campo statistico. Lo studente dovrà acquisire autonomia nella comprensione di ulteriori tecniche statistiche, non direttamente oggetto dell’insegnamento, adatte ai diversi problemi aziendali incontrati durante la propria attività di studio e di lavoro

Contenuti

L’insegnamento si propone, in primo luogo, di fornire una conoscenza della probabilità e delle tecniche statistiche per il trattamento di dati campionari provenienti da contesti economico-aziendali. Verranno inoltre studiate le tecniche statistiche per il monitoraggio ed il miglioramento della qualità nei processi produttivi

Programma esteso

Eventi e probabilità. Esperimenti, regole di conteggio e assegnazione della probabilità. Relazioni di base della probabilità. Probabilità del complementare, dell’unione e dell’intersezione. Probabilità condizionata. Legge del prodotto. Eventi indipendenti. Teorema di Bayes. Variabili casuali discrete. Funzione di probabilità. Valore atteso. Varianza. Variabili casuali discrete notevoli. Distribuzione uniforme discreta. Distribuzione binomiale. Distribuzione di Poisson. Distribuzione ipergeometrica.
Variabili casuali continue. Funzione di densità. Variabili casuali continue notevoli. Distribuzione uniforme continua. Distribuzione Normale. Approssimazione della distribuzione binomiale con la Normale.
Campionamento e distribuzioni campionarie. Unità, popolazione, campione. Popolazioni finite e infinite. Parametro e statistica. Campionamento casuale semplice e altri metodi di campionamento.
Stima puntuale. Stimatori e distribuzioni campionarie. Media campionaria. Proporzione campionaria. Stima intervallare. Intervalli di confidenza, margine d’errore, livello di confidenza. Intervalli di confidenza per la media: varianza nota e varianza non nota. Determinazione dell’ampiezza campionaria. Intervalli di confidenza per la proporzione. Determinazione dell’ampiezza campionaria. Verifiche d’ipotesi. Ipotesi nulla e ipotesi alternativa; scelta dell’ipotesi nulla. Errori di primo e secondo tipo. Livello di significatività di un test. Approccio del valore critico e approccio del p-value. Test ad una coda e test a due code. Relazione tra test a due code e intervalli di confidenza. Test sulla media: varianza nota e non nota. Test sulla proporzione. Test e intervalli di confidenza sulla differenza tra due medie. Campioni indipendenti e appaiati. Test e intervalli di confidenza sulla differenza tra due proporzioni. Test Chi quadrato. Test sulla bontà di adattamento. Test di indipendenza. Modello di regressione lineare semplice. Assunti del modello. Stime puntuali e metodo dei minimi quadrati. Coefficiente di determinazione. Stima della varianza della componente d’errore. Intervalli di confidenza e test sul coefficiente angolare del modello. Previsione, puntuale e intervallare, del singolo valore e del valore medio. Analisi grafica dei residui.
Carte di controllo. Scelta dei limiti di controllo. Scelta della dimensione campionaria e della frequenza di campionamento (lunghezza media delle sequenze, ARL; tempo medio al segnale, ATS). Interpretazione di una carta di controllo. Carte di controllo per la media (carta x medio) e il range (carta R). Carta per frazione di non conformi (carta p) e per numero di non conformi (carta np). Scelta dell’ampiezza campionaria nelle carte p. Carta per numero di non conformità (carta c) e per numero medio di non conformità per unità di riferimento (carta u). Analisi della capacità del processo produttivo. Indici di capacità di processo. Indici di capacità per un processo non centrato

Bibliografia consigliata

Anderson, D., Sweeney, D., Williams, T., Statistica per le analisi economico-aziendali, Apogeo, 2010.
Anderson, D., Sweeney, D., Williams, Essentials of statistics for business and economics 5th ed., Cengage Learning

Metodi didattici

Lezioni frontali. Esercitazioni