LABORATORIO DI STATISTICA PER L'ECONOMIA

L’insegnamento è una delle attività formative utili ad integrare le competenze acquisite da un laureato in Scienze Economiche in ambito di analisi statistiche dei dati tramite software dedicati e reportistica. In particolare verrà trattato il software R.
L'obiettivo dell’insegnamento è fornire strumenti di analisi e di gestione di dati al fine di migliorare le competenze per analizzare i dati e comunicare le informazioni ottenute con l'ausilio di strumenti informatici.
Gli studenti useranno il software R e l'IDE RStudio attraverso esempi di applicazioni concrete (per esempio con basi di dati aziendali) e alle tecniche di reportistica automatica.

La frequenza di lezioni frontali, laboratorio multidisciplinare, consentiranno a studenti/studentesse di:

1. Conoscenza e comprensione
1.1 conoscere ed utilizzare i principali software statistici per l'analisi dei fenomeni economici;
2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione
2.1 saper interpretare i principali fenomeni economici relativi al funzionamento dei mercati e delle imprese attraverso l'applicazione di software statistici
2.2 elaborare in modo sintetico i dati relativi ai fenomeni economici
3. Capacità di giudizio
3.1 saper applicare criticamente le diverse tecniche in fase di decisione economica e nella gestione dell'incertezza.

Avere raggiunto gli obiettivi formativi di STATISTICA. In particolare è opportuno che lo studente sappia padroneggiare i concetti e i metodi di base dell'inferenza statistica e della statistica descrittiva, quali il concetto di significatività osservata rispetto ad una ipotesi, intervalli di confidenza, sintesi in distribuzioni di frequenza, principali indicatori di una distribuzione e rappresentazioni grafiche.

1-Introduzione all'utilizzo dei principali software statistici per l'analisi dei fenomeni economici. Iterazione con il software, con particolare attenzione al caricamento dei dati e alla creazione delle variabili di lavoro.
2-Utilizzo di linguaggio di markup specifico per il software R per la creazione di report dinamici: Rmarkdown, attraverso l'IDE RStudio
3-A partire da dataset reali, costruzione di rappresentazioni grafiche e tabellari per comprendere e sintetizzare i fenomeni per saper interpretare i principali fenomeni economici relativi al funzionamento dei mercati e delle imprese attraverso l'applicazione di software statistici
4-Implementazione di alcuni strumenti di inferenza statistica su casi reali, tra cui la stima puntuale, intervallare ed i principali test di ipotesi
5-Regressione lineare e alcune tecniche di analisi multivariata per elaborare in modo sintetico i dati relativi ai fenomeni economici

Statistica e calcolo con R (2015) E. Loli Piccolomini, A. Messina edizione McGraw-Hill Education (Italy) versione e-book capp. 3, 4, 5, 6 e Appendici A e B
- Dispense, lucidi e altro materiale disponibile sulla piattaforma di e-learning moodle.unive.it.
- Faraway J. (2004). Linear Models with R. CRC Press.

Per accertare le conoscenze e competenze acquisite per l’attività di laboratorio multidisciplinare è prevista la presentazione di una analisi statistica dei dati con il supporto dello stesso programma R. In questa fase saranno valutate le capacità argomentative e di analisi critica.
In particolare, l'esame mira a verificare che l'allievo abbia acquisito i concetti presentati durante le lezioni, abbia familiarità con il software R e sappia integrare queste conoscenze e abilità per risolvere e presentare alcuni problemi aziendali di natura operativa. A tale fine allo studente sarà richiesto di analizzare un insieme di dati e presentare la loro relazione attraverso il programma R e i suoi pacchetti aggiuntivi.

scritto e orale

Il/la docente ha il dovere di vigilare affinché siano rispettate le regole di autenticità e originalità delle prove d'esame. Di conseguenza, nei casi in cui vi sia il sospetto di un comportamento irregolare, l'esame può prevedere un ulteriore approfondimento, contestuale alla prova d'esame, che potrà essere realizzato anche in modalità differente rispetto alle modalità sopra riportate.

Griglia di valutazione:
A. punteggi da 18 a 21 attribuiti se lo studente dimostra di aver acquisito conoscenze di base di analisi dei dati mediante uso di software dedicato.
B. punteggi da 22 a 26 attribuiti se lo studente dimostra di essere in grado di predisporre in R un report che sintetizzi a livello sufficiente i dati raccolti mediante grafici e tabelle.
C. punteggi da 27 a 30 attribuiti se lo studente dimostra di essere in grado di predisporre in R un report che sintetizzi a livello buono i dati raccolti mediante grafici e tabelle e modelli statistici.
D. la lode verrà attribuita qualora lo studente dimostri una capacità di analizzare in modo ottimo i dati proponendo una sintesi che utilizza tutti gli strumenti appresi durante il corso.

Corso frontale che si avvale di software R per l'analisi dei dati e anche di moduli didattici disponibili sulla piattaforma di e-learning di ateneo moodle.unive.it.
Gli studenti dovranno iscriversi al corso in piattaforma moodle e sarà richiesto l'utilizzo di computer durante le lezioni.

ccessibilità, 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.