Ateneo - UPO

Il corso illustra alcuni dei principali metodi statistici per le analisi dei dati di natura economico-aziendale, inerenti alla gestione dell’impresa.
I contenuti si modulano principalmente nelle seguenti aree. La statistica descrittiva; il campionamento e l’inferenza statistica; i modelli di regressione lineare semplice e multipla, e di regressione logistica; le tecniche di analisi di serie storiche. Tutti gli argomenti trattati verranno contestualizzati all’ambito economico e aziendale.

Newbold, Carlson, Thorne. Statistica 9/ed. Pearson (2021)
Matilde Bini - Graziano Scaffai - Vieri Panta. Excel per le decisioni aziendali. Pearson (2025)
Francesca Ieva, Chiara Masci, Anna Maria Paganoni. Laboratorio di Statistica con R. 2/Ed. Pearson (2016)

Testi di riferimento aggiuntivi:
L. Biggeri, M. Bini, A. Coli, L. Grassini, M. Maltagliati. Statistica per le decisioni aziendali. Pearson (2017)
Montgomery. Controllo Statistico della Qualità. Seconda Edizione. McGraw hill (2006)

Materiale didattico aggiuntivo, a cura della docente, che verrà pubblicato sulla pagina D.I.R. del corso (https://www.dir.uniupo.it)

Ulteriori informazioni e materiale didattico aggiuntivo verranno pubblicati durante il corso sulla pagina dedicata al corso su D.I.R. (https://www.dir.uniupo.it)
Le studentesse e gli studenti con disabilità o con Disturbi Specifici dell’Apprendimento (DSA) o con Bisogni Educativi Speciali (BES) possono richiedere servizi e strumenti specifici a loro dedicati rivolgendosi allo Staff Sviluppo e Coordinamento Carriere e Servizi alle Studentesse e agli Studenti e consultando la pagina dedicata del sito di Ateneo: https://uniupo.it/it/servizi/servizi-studentidisabili-e-dsa Le studentesse e gli studenti con disabilità, DSA, BES, una volta preso contatto con lo Staff di Ateneo, possono contattare la/il docente titolare dell'insegnamento in relazione alla declinazione delle modalità di esame.

L'esame è orale e consiste di:
- la presentazione e discussione di un'applicazione ad un caso reale in ambito economico-aziendale sviluppata con il software dedicato, volta a verificare le competenze pratiche acquisite;
- tre domande volte a verificare le competenze teoriche acquisite. In particolare, si tratterà di: - domande sul programma svolto nel corso (come dettagliato sul registro delle lezioni della pagina DIR), per verificare la conoscenza dei metodi statistici e la padronanza del linguaggio; - problemi basati sulla comprensione dei dati di natura economico-finanziaria e sul commento dei risultati, per valutare la capacità di autonomia nell'analisi statistica.

Ulteriori dettagli sulle prove d'esame verranno pubblicati sulle pagina DIR del corso.

E' obbligatorio iscriversi all'esame mediante il portale studenti: raggiunto il numero massimo di partecipazioni previste dal Regolamento Didattico di Ateneo vigente , il sistema non consentirà ulteriori iscrizioni.

La votazione per fasce di punteggi risponde ai seguenti descrittori:

Fascia inferiore a18 (Insufficiente)
Gravemente lacunosa conoscenza dei principi della statistica descrittiva e inferenziale; incapacità di applicare i modelli in ambito economico-aziendale o di utilizzare il software dedicato; esposizione confusa o del tutto inadeguata.
Fascia 18–24 (Sufficiente / Discreta)
Conoscenza basilare ma superficiale della teoria della statistica descrittiva e dell'inferenza, con lacune su argomenti specifici; applicazione su dataset reali di natura economico-aziendale; limitata capacità di interpretare i risultati o di comprenderne la validità e i limiti; esposizione essenziale ma corretta.
Fascia 25–28 (Buona / Molto Buona)
Solida conoscenza dei principi della teoria della statistica descrittiva e dell'inferenza; autonomia nell'applicare i modelli su dataset reali di natura economico-aziendale; capacità critica; rigore e linguaggio tecnico appropriato.
Fascia 29–30 e lode (Eccellenza)
Padronanza completa, fluida e approfondita della teoria della statistica descrittiva e dell'inferenza; elevata capacità critica; autonomia e oroginalità nell'applicare i modelli su dataset reali di natura economico-aziendale; rigore e linguaggio tecnico appropriato, dimostrando una visione di insieme.

Conoscenza e capacità di comprensione
Al termine dell’insegnamento, le studentesse e gli studenti avranno acquisito i principali metodi della statistica descrittiva e inferenziale. Saranno inoltre in grado di comprendere e analizzare problemi quantitativi e decisionali in condizioni di incertezza, rilevanti nell'ambito dell’impresa.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Avranno compreso tali strumenti e saranno in grado di svolgere analisi di dati e modelli di relazione tra le variabili nel contesto di impresa e professione con un opportuno software, e interpretare i risultati.

Autonomia di giudizio
Saranno in grado di comprendere e confrontare con capacità critica analisi quantitativo-statistiche e probabilistiche che possono presentarsi nell'attività professionale.

Abilità comunicative
Saranno in grado di descrivere le analisi statistiche e probabilistiche, e di comunicare in modo chiaro e corretto il loro significato.

Capacità di apprendimento
Saranno in grado di utilizzare gli strumenti acquisiti per affrontare problemi analoghi a quelli trattati durante l’insegnamento e per approfondire successive tematiche di natura quantitativo-statistica in ambito professionale.

Livello minimo di apprendimento atteso: per il raggiungimento della sufficienza è richiesta la conoscenza dei concetti fondamentali dei metodi statistici e probabilistici trattati nel corso e la capacità di applicarli correttamente a problemi standard anche con un software dedicato.

Livello avanzato di apprendimento atteso: il livello avanzato è raggiunto quando, oltre alla piena conoscenza degli strumenti e delle tecniche trattate, si dimostra la capacità di affrontare autonomamente problemi non meramente standard, motivare le scelte effettuate e interpretare criticamente i risultati.