159396 - ECONOMIC AND BUSINESS STATISTICS FOR DIMENSIONALITY REDUCTION

insegnamento

ID:

159396

Tipo Insegnamento:

Obbligatorio

Opzionale

Durata (ore):

56

CFU:

SSD:

STATISTICA

Url:

Dettaglio Insegnamento:

GREEN ECONOMY AND SUSTAINABLE TRANSITIONS/Percorso Comune Anno: 2

Dettaglio Insegnamento:

SMALL BUSINESS MANAGEMENT IN INTERNATIONAL MARKETS/Percorso Comune Anno: 2

Anno:

2025

Periodo di attività

Secondo Semestre (23/02/2026 - 06/06/2026)

Obiettivi Formativi

L'obiettivo del corso è quello di apprendere tecniche statistiche per l'elaborazione dei dati in presenza di dataset complessi (problemi multivariati), per la riduzione della dimensionalità, al fine di supportare i processi decisionali in ambito economico e aziendale. Le principali tecniche presentate fanno riferimento all'Analisi Fattoriale (FA), all'Analisi delle Componenti Principali (PCA) e agli Indicatori Compositi (CI). Al termine del corso, lo studente sarà in grado di: - conoscere i fondamenti teorici e le proprietà dei principali metodi statistici relativi alle tecniche sopra menzionate - applicare tali metodi a problemi reali - implementarne l'utilizzo tramite l'ambiente software R

Prerequisiti

Sono richieste nozioni di base relative ai seguenti argomenti: - algebra delle matrici - statistica descrittiva - probabilità e principali distribuzioni di probabilità - statistica inferenziale (test di ipotesi, stima dei parametri, campionamento casuale, correlazione lineare, analisi di regressione lineare)

Metodi didattici

Lezioni in aula. Sono previsti anche tutorial su R, insieme a lezioni teoriche, per insegnare come utilizzare i metodi statistici studiati per risolvere problemi reali e come utilizzare il software statistico.

Verifica Apprendimento

1. Prova scritta (domande a risposta multipla) 2. Prova d'esame (report e presentazione) Prova scritta. L'obiettivo della prova d'esame è valutare il livello di raggiungimento degli obiettivi formativi indicati. La prova scritta consiste in 10 domande: 3 domande su Analisi Fattoriale e Analisi delle Componenti Principali, 3 domande sugli Indicatori Compositi, 4 domande sul software R. Le domande mirano a valutare la conoscenza della teoria, la capacità di ragionamento e di interpretazione dei risultati, l'utilizzo dei comandi di R per l'applicazione dei metodi. Per ogni domanda, il punteggio è 3 in caso di risposta corretta, 0 in caso di risposta errata. Il punteggio finale è dato dalla somma dei punteggi di tutte le domande. La durata della prova è di 30 minuti. Prova pratica. La prova d'esame consiste nella preparazione, presentazione e discussione di una relazione che documenti l'applicazione di metodi statistici a un problema reale e a un set di dati reale approvato dal docente. L'esame viene valutato con un punteggio da 0 a 3. Il voto finale è la somma del voto della prova scritta e del punteggio aggiuntivo della prova pratica. Per superare l'esame, lo studente deve ottenere un punteggio minimo di 18 nella prova scritta.

Testi

Mardia K.V., Kent J.T., Bibby J.M., «Multivariate Analysis», Academic Press, Londra, Pubblicato nel 2000 o successivamente Anderson T.W., «An introduction to Multivariate Statistical Analysis», Wiley, Pubblicato nel 2003 o successivamente Appunti del docente e ulteriore materiale saranno disponibili su Google Classroom

Contenuti

1. Ripasso delle nozioni di base dell'algebra matriciale e dell'ambiente software R (16 ore) 2. Analisi fattoriale e analisi delle componenti principali: teoria, metodi e applicazioni con l'utilizzo del software R (16 ore) 3. Indicatori compositi: teoria, metodi e applicazioni con l'utilizzo del software R (24 ore)