Programma del corso:
1. Richiami di probabilità ed inferenza statistica
Variabili casuali discrete e continue. Valori medi, variabilità. Teoria degli stimatori. Intervalli di confidenza.
Test di ipotesi.
2. Il software R
3. Richiami di algebra lineare
Richiami di Algebra Lineare: vettori e matrici; determinante e inversa di una matrice.
4. Il modello di regressione lineare
Regressione semplice. Regressione multipla. Inferenza. Rimozione delle ipotesi. Eteroschedasticità e
Autocorrelazione. Variabili dummy.
5. Il modello di regressione lineare ed R.
Casi di studio.
6. L’analisi in componenti principali.
Determinazione analitica delle soluzioni. Interpretazione.
7. L’analisi in componenti principali ed R.

Docente: Prof. Paolo Postiglione
Settore scientifico disciplinare: SECS-S/03
Corso di Laurea: CLEA Magistrale (6 CFU)
Dipartimento di afferenza: Dipartimento di Economia
Numero di telefono: 085.45083229
E-mail: postigli@unich.it
Pagina web del docente: http://www.unich.it/~postigli/Home.html
Giorni ed orari di ricevimento studenti:
Nel I semestre il docente riceve per appuntamento (postigli@unich.it). Nel II semestre il ricevimento è fissato per il Mercoledì dalle ore 16:00 alle ore 18:00, studio Dipartimento di Economia 2° Piano, Viale della Pineta, 4.
Semestre: II
Obiettivi: Il corso vuole fornire agli studenti la conoscenza base di alcune metodologie statistiche utili per il governo dell'azienda. Si vuole, inoltre, aiutare gli studenti a familiarizzare con il pacchetto statistico open source R.

Programma del corso:
1. Richiami di probabilità ed inferenza statistica
Variabili casuali discrete e continue. Valori medi, variabilità. Teoria degli stimatori. Intervalli di confidenza.
Test di ipotesi.
2. Il software R
3. Richiami di algebra lineare
Richiami di Algebra Lineare: vettori e matrici; determinante e inversa di una matrice.
4. Il modello di regressione lineare
Regressione semplice. Regressione multipla. Inferenza. Rimozione delle ipotesi. Eteroschedasticità e
Autocorrelazione. Variabili dummy.
5. Il modello di regressione lineare ed R.
Casi di studio.

Libri di testo consigliati:
Appunti del corso.
PICCOLO D. (2010). Statistica. Edizioni Il Mulino. (Cap. 14 pagg.491-501; 520-526; Cap. 15 pagg. 548-557, 560-561, 567-577, Cap. 16 pagg. 585-591; Cap. 17 pagg. 607-620; Cap. 18 pagg. 669-673, 677-678; Cap. 19 pagg. 731-737, Cap. 22; Cap. 23. Leggere solo gli esempi più importanti).

Modalità di verifica dell’apprendimento:
L’esame è scritto e consisterà in domande teoriche ed esercizi empirici. L'esame riguarderà tutto il programma con particolare attenzione all'uso del software R. Gli studenti inoltre dovranno preparare e discutere, solo per scritto, una analisi di regressione, svolta con R, riguardante un caso di studio reale (i data set possono essere trovati su internet).
Tale elaborato dovrà essere inviato al docente almeno una settimana prima della data dell’esame. L'esame orale può essere richiesto dal docente e/o dallo studente. Ulteriori informazioni possono essere trovate sul sito web del docente: http://www.unich.it/~postigli/Home.html