Maria Lucia PARRELLA | METODI STATISTICI PER LE DECISIONI
Maria Lucia PARRELLA METODI STATISTICI PER LE DECISIONI
cod. 1222300001
METODI STATISTICI PER LE DECISIONI
| 1222300001 | |
| DIPARTIMENTO DI SCIENZE ECONOMICHE E STATISTICHE | |
| CORSO DI LAUREA MAGISTRALE | |
| SCIENZE DEL GOVERNO E DELL'AMMINISTRAZIONE | |
| 2017/2018 |
| OBBLIGATORIO | |
| ANNO CORSO 1 | |
| ANNO ORDINAMENTO 2016 | |
| SECONDO SEMESTRE |
| SSD | CFU | ORE | ATTIVITÀ | |
|---|---|---|---|---|
| SECS-S/01 | 10 | 60 | LEZIONE |
| Obiettivi | |
|---|---|
| L'INSEGNAMENTO HA LO SCOPO DI INTRODURRE I PRINCIPALI METODI E MODELLI STATISTICI UTILIZZATI PER DESCRIVERE, INTERPRETARE E PREVEDERE FENOMENI SIA DI TIPO AMMINISTRATIVO SIA, PIÙ IN GENERALE, DI TIPO ECONOMICO E POLITICO. IN PARTICOLARE VERRÀ EVIDENZIATA L’UTILITÀ E LA NECESSITÀ DI QUESTI STRUMENTI PER IL SUPPORTO A DECISIONI AMMINISTRATIVE DI TIPO INFORMATO, SIA IN AMBITO PUBBLICO CHE PRIVATO. L'IMPOSTAZIONE È PREVALENTEMENTE APPLICATA, CON LO SCOPO DI INTRODURRE LO STUDENTE ALLE SOLUZIONI DELLE PROBLEMATICHE TIPICHE DELL’ANALISI DI DATI DI TIPO NON-SPERIMENTALE CON L’AUSILIO DI OPPORTUNI SOFTWARE DI ANALISI STATISTICA. TUTTI GLI ARGOMENTI TRATTATI DURANTE IL CORSO SARANNO ACCOMPAGNATI DALL’ANALISI DI CASI STUDIO E DA ESERCITAZIONI SU DATI REALI. CONOSCENZE E COMPRENSIONE - CAPACITÀ DI ANALIZZARE ED UTILIZZARE MODELLI STATISTICI DI TIPO AVANZATO PER LA PREVISIONE ED IL SUPPORTO A DECISIONI AMMINISTRATIVE DI TIPO INFORMATO. - CAPACITÀ DI SPECIFICARE, VALIDARE ED UTILIZZARE MODELLI STATISTICI COMPLESSI PER L’ANALISI E LA SOLUZIONE DI PROBLEMI CONNESSI ALLE DECISIONI AMMINISTRATIVE. - AL TERMINE DEL CORSO GLI STUDENTI SARANNO IN GRADO DI PRODURRE REPORT STATISTICI, BASATI SU MODELLI COMPLESSI, PER L’ANALISI E LA SOLUZIONE DI PROBLEMI DI TIPO AMMINISTRATIVO. GLI STUDENTI SARANNO ALTRESÌ IN GRADO DI INDIVIDUARE CRITICAMENTE LE MODALITÀ PIÙ OPPORTUNE DI RACCOLTA DEI DATI, IL TIPO DI MODELLI DA UTILIZZARE IN FUNZIONE DELLA NATURA DEI DATI RACCOLTI E DEGLI OBIETTIVI INFORMATIVI DESIDERATI E DI ESPRIMERE UN ADEGUATO GIUDIZIO SULLA VALIDITÀ, INTERNA ED ESTERNA, DEI MODELLI STATISTICI INDIVIDUATI E DELLE DECISIONI PRODOTTE. APPLICAZIONE DELLE CONOSCENZE E DELLA COMPRENSIONE - CAPACITÀ DI PRESENTARE CON PROPRIETÀ DI LINGUAGGIO, SIA IN FORMA ORALE CHE SCRITTA, IN MODO EFFICACE E CHIARO, LE DECISIONI SUGGERITE DALL’ANALISI STATISTICA AI PROBLEMI INDIVIDUATI. - IL CORSO CONSENTIRÀ DI ACQUISIRE LA STRUTTURA LOGICO-CONCETTUALE NECESSARIA PER UN CORRETTO UTILIZZO DELLA MODELLISTICA STATISTICA NEL PROBLEM-SOLVING, FORNENDO ALTRESÌ LA CAPACITÀ DI RACCORDARE LE COMPETENZE ACQUISITE NEI CORSI DI STUDIO PIÙ AFFINI. VERRÀ ANCHE CURATA LA CAPACITÀ DI CONSEGUIRE ULTERIORI CONOSCENZE CONNESSE AI CONTENUTI DEL CORSO IN MODO AUTONOMO DA PARTE DEGLI STUDENTI, IN UN’OTTICA DI APPRENDIMENTO PERMANENTE. |
| Prerequisiti | |
|---|---|
| È NECESSARIA LA CONOSCENZA PRELIMINARE DI ELEMENTI DI PROBABILITÀ E DI INFERENZA STATISTICA. RISULTA ALTRESÌ UTILE LA CONOSCENZA DI BASE NELL’UTILIZZO DEL PC. |
| Contenuti | |
|---|---|
| LA LOGICA DELLA COSTRUZIONE DEI MODELLI STATISTICI. IL MODELLO CLASSICO DI REGRESSIONE. STIMATORI OLS E LORO PROPRIETÀ. VALIDAZIONE DEL MODELLO STIMATO. SELEZIONE DELL’INSIEME DEI REGRESSORI E DELLA FORMA FUNZIONALE DEL MODELLO. IL PROBLEMA DELLA MULTICOLLINEARITÀ E SUE CONSEGUENZE. OUTLIERS E LORO CONSEGUENZE SULLE STIME OLS. STIMATORI ROBUSTI. PREVISIONE PUNTUALE E INTERVALLO DI PREVISIONE. IL PROBLEMA DELLA ETEROSCHEDASTICITÀ. IL PROBLEMA DELL'AUTOCORRELAZIONE. MODELLI DI SCELTA BINARIA. ALTRI MODELLI PER L’ANALISI DI DATI DISCRETI. IL SOFTWARE STATISTICO GRETL ED IL SUO UTILIZZO PER LA STIMA E LA VALIDAZIONE DEI MODELLI STATISTICI. |
| Metodi Didattici | |
|---|---|
| L'INSEGNAMENTO SI COMPONE DI 60 ORE DI DIDATTICA FRONTALE SUDDIVISE IN LEZIONI TEORICHE E COMPLEMENTI ED ESERCITAZIONI. |
| Verifica dell'apprendimento | |
|---|---|
| LA VALUTAZIONE DEL PROFITTO CONSISTE IN UNA PROVA SCRITTA ED UNA PROVA ORALE. LA PROVA SCRITTA (CHE È PROPEDEUTICA ALLA PROVA ORALE) È SVOLTA IN LABORATORIO MEDIANTE L'AUSILIO DI UN SOFTWARE STATISTICO. ESSA CONTIENE DOMANDE DI TEORIA A RISPOSTA APERTA (PER UN TOTALE DI PUNTI 8) E SOLUZIONI DI PROBLEMI OPERATIVI (PER UN TOTALE DI PUNTI 22), ED È COMPOSTA DA UNA SERIE DI DOMANDE DA 1-8 PUNTI CIASCUNA, PER UN TOTALE DI 30 PUNTI. I PUNTI DI OGNI DOMANDA VENGONO ASSEGNATI IN BASE ALLA DIFFICOLTÀ INTRINSECA DEL QUESITO E VENGONO ESPRESSAMENTE INDICATI NELLA TRACCIA. LA PROVA SCRITTA, DELLA DURATA DI DUE ORE, È SUPERATA QUANDO SI CONSEGUE UN PUNTEGGIO PARI AD ALMENO 18 PUNTI (CON UN MINIMO DI 4 PUNTI DALLA PRIMA PARTE TEORICA ED UN MINIMO DI 11 PUNTI DALLA SECONDA PARTE OPERATIVA). LA PROVA ORALE, DELLA DURATA DI CIRCA 15 MINUTI, PUÒ AVER LUOGO IN GIORNO DIVERSO E CONSISTE IN UNA APPROFONDITA DISCUSSIONE DEGLI ARGOMENTI TRATTATI NELLA PROVA SCRITTA. ALLA PROVA ORALE VIENE ATTRIBUITO UN PUNTEGGIO CHE VA DA UN MINIMO DI -4 PUNTI (PUNTEGGIO NEGATIVO) FINO AD UN MASSIMO DI 4 PUNTI. LA VALUTAZIONE FINALE SCATURISCE DALLA SOMMA DEI PUNTEGGI CONSEGUITI NELLA PROVA SCRITTA E IN QUELLA ORALE: TALE PUNTEGGIO COMPLESSIVO RAPPRESENTA IL VOTO FINALE (IN TRENTESIMI) E L'ESAME È SUPERATO SE ESSO RAGGIUNGE LA SOGLIA MINIMA DI 18. NELLA VALUTAZIONE DELL'ESAME ORALE SI TERRÀ CONTO, OLTRE CHE DELLA CONOSCENZA DELLA MATERIA TRATTATA, ANCHE DELLA CAPACITÀ ESPOSITIVA, DELL'ACCURATEZZA DEL LINGUAGGIO E DELLA CAPACITÀ DI UTILIZZARE IN MODO CRITICO GLI STRUMENTI STATISTICI ACQUISITI. |
| Testi | |
|---|---|
| 1. J.H. STOCK E M.W. WATSON, INTRODUZIONE ALL’ECONOMETRIA, PEARSON 2. GRETL' USER GUIDE |
| Altre Informazioni | |
|---|---|
| LA LINGUA D'INSEGNAMENTO È L'ITALIANO. GLI STUDENTI ERASMUS POSSONO EVENTUALMENTE CONCORDARE CON IL DOCENTE L’UTILIZZO DI LIBRI DI TESTO IN LINGUA INGLESE. LA FREQUENZA AL CORSO PUR NON OBBLIGATORIA, È VIVAMENTE CONSIGLIATA PER LE CARATTERISTICHE DELLA DISCIPLINA. LO STUDENTE NON FREQUENTANTE DEVE PREPARARE AUTONOMAMENTE IL PROGRAMMA PREVISTO. |
BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2019-05-14]
