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a Ciclo Unico
Scuola di Economia e Scienze politiche
BUSINESS ADMINISTRATION
Insegnamento
STATISTICS FOR MANAGEMENT
EPP7082021, A.A. 2019/20

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2019/20

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
BUSINESS ADMINISTRATION
EP2423, ordinamento 2017/18, A.A. 2019/20
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Curriculum MANAGEMENT [002PD]
Crediti formativi 9.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese STATISTICS FOR MANAGEMENT
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Scienze Economiche e Aziendali "Marco Fanno"
Sito E-Learning https://elearning.unipd.it/economia/course/view.php?idnumber=2019-EP2423-002PD-2019-EPP7082021-N0
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione INGLESE
Sede PADOVA
Corso singolo NON è possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Nessun docente assegnato all'insegnamento

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
CARATTERIZZANTE Statistico-matematico SECS-S/03 9.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 9.0 63 162.0

Calendario
Inizio attività didattiche 02/03/2020
Fine attività didattiche 12/06/2020
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2017

Syllabus
Prerequisiti: Fondamenti di statistica: elementi di statistica descrittiva e di calcolo dell probabilita'. Statistica inferenziale: stima, intervalli di confidenza e verifica d'ipotesi.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Analisi statistica dei dati in campo economico e aziendale.
Modalita' di esame: Esame scritto.
Criteri di valutazione: Conoscenza di alcune tecniche statistiche per analizzare dati economici e capacità di applicarle a casi concreti.
Contenuti: - Ripasso di temi di inferenza statistica
- Il modello di regressione lineare: definizione, inferenza e adattamento
- La regressione per variabili dipendenti dicotomiche
- La previsione
- Un'introduzione all'analisi delle serie storiche
- Previsione con serie storiche: medie mobili e metodi di lisciamento
- Un'introduzione alla segmentanzione del mercato
- Un'introduzione alla misura della customer satisfaction
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Lezioni frontali ed esercitazioni in laboratorio informatico. Analisi di casi concreti tramite l'utilizzo del software statistico R. Lavori in gruppo su alcuni studi di caso.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Materiali di studio verranno caricati su Moodle.
Testi di riferimento:
  • Hanke, John E.; Wichern, Dean, Business ForecastingJohn E. Hanke, Dean Wichern. Harlow: Pearson, 2014.
  • James, Gareth, <<An >>introduction to statistical learningwith applications in RGareth James ... [et al.]. New York [etc.]: Springer, 2013.
  • Wedel, Michel; Kamakura, Wagner A., Market segmentationconceptual and methodological foundationsMichel Wedel, Wagner A. Kamakura. Boston: Dordrecht, London, Kluwer academic, 2000.

Didattica innovativa: Strategie di insegnamento e apprendimento previste
  • Lecturing
  • Problem based learning
  • Case study
  • Interactive lecturing
  • Working in group
  • Problem solving
  • Files e pagine caricati online (pagine web, Moodle, ...)

Didattica innovativa: Software o applicazioni utilizzati
  • Moodle (files, quiz, workshop, ...)

Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
Istruzione di qualita'