LABORATORIO DI STATISTICA PER L'ECONOMIA

Anno accademico
2021/2022 Programmi anni precedenti
Titolo corso in inglese
STATISTICS LABORATORY FOR ECONOMIC APPLICATIONS
Codice insegnamento
ET0075 (AF:303816 AR:167807)
Modalità
In presenza
Crediti formativi universitari
6
Livello laurea
Laurea
Settore scientifico disciplinare
SECS-S/01
Periodo
2° Periodo
Anno corso
3
Sede
VENEZIA
Spazio Moodle
Link allo spazio del corso
L'insegnamento è tra quelli a scelta del corso di laurea Economia e Commercio.
Il corso si propone di fornire gli strumenti di calcolo utili per sviluppare le conoscenze acquisite nei corsi di statistica di base ed applicarle allo studio di fenomeni economici. A tal fine gli studenti verranno introdotti all'uso del software R attraverso esempi di applicazioni concrete.
1. CONOSCENZA E COMPRESIONE
1.1 Capire il funzionamento del software R
1.2 Capire le principali tecniche statistiche di base che si possono implementare in R
1.3 Capire come strutturare un report dellíanalisi dei dati svolta con R
2. CAPACITA DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE
2.1 Saper importare un data set in R
2.2 Sapere correttamente analizzare i dati sia da un punto di vista grafico/descrittivo che inferenziale in particolare usando modelli
2.3 Saper costruire un codice R che svolga le analisi statistiche richieste
3. CAPACITA DI GIUDIZIO
3.1 Saper individuare quali sono le analisi statistiche richieste dal data set alla mano ed implementarle correttamente in R
3.2 Saper leggere ed interpretare i risultati statistici ottenuti
3.3 Saper redigere un report che riassuma i risultati ottenuti tramite R
Matematica e statistica di base
1) Introduzione ad R
Agli studenti verrà spiegato come interagire con il software, con particolare attenzione al caricamento dei dati e alla creazione delle variabili di lavoro.
2) Elementi di Statistica descrittiva
A partire da datasets reali, gli studenti verranno guidati alla costruzione di rappresentazioni grafiche e tabellari fondamentali per arrivare alla comprensione e sintesi dei fenomeni in esame.
3) Inferenza statistica
Sempre con riferimento a casi reali, verrà mostrata l'implementazione di alcuni strumenti di inferenza statistica, tra cui la stima puntuale, intervallare ed i principali test di ipotesi.
4) Regressione lineare (semplice e multipla)
5) Analisi di regressione più complessa, ad esempio regressione logistica
Materiale fornito dal docente nella piattaforma moodle con link dal sito web dell'insegnamento
Data Analysis with RStudio (2021) Kronthaler F, Zöllner S. Springer
La verifica dell'apprendimento avviene attraverso una prova scritta. Agli studenti verrà richiesto di analizzare un insieme di dati allo scopo di verificare la padronanza di un insieme minimale di conoscenze di base e le abilità acquisite nell'elaborare, interpretare, analizzare e comunicare le informazioni disponibili.
Corso frontale che si avvale di software R per l'analisi dei dati.
Gli studenti dovranno iscriversi al corso in piattaforma moodle e sarà richiesto l'utilizzo di computer durante le lezioni.
Italiano
E' richiesto che gli studenti si registrino sulla pagina del corso della piattaforma e-learning di ateneo moodle.unive.it.

Accessibilità, Disabilità e Inclusione
Accomodamenti e Servizi di Supporto per studenti con disabilità o con disturbi specifici dell’apprendimento

Ca' Foscari applica la Legge Italiana (Legge 17/1999; Legge 170/2010) per i servizi di supporto e di accomodamento disponibili agli studenti con disabilità o con disturbi specifici dell’apprendimento. Se hai una disabilità motoria, visiva, dell’udito o altre disabilità (Legge 17/1999) o un disturbo specifico dell’apprendimento (Legge 170/2010) e richiedi supporto (assistenza in aula, ausili tecnologici per lo svolgimento di esami o esami individualizzati, materiale in formato accessibile, recupero appunti, tutorato specialistico a supporto dello studio, interpreti o altro) contatta l’ufficio Disabilità e DSA: disabilita@unive.it.
scritto
Programma definitivo.
Data ultima modifica programma: 13/07/2021