MODELLI STATISTICI
cod. 1000608

Anno accademico 2010/11
2° anno di corso - Primo semestre
Docente
Settore scientifico disciplinare
Statistica (SECS-S/01)
Field
Statistico-matematico
Tipologia attività formativa
Caratterizzante
36 ore
di attività frontali
5 crediti
sede: PARMA
insegnamento
in - - -

Modulo dell'insegnamento integrato: DATA MINING

Obiettivi formativi

Il modulo, che fa parte del corso di “Data mining”, si propone di illustrare i principali modelli statistici utilizzati ai fini della previsione del comportamento del consumatore. I contenuti del modulo si collegano a quelli del corso di “Informatica e statistica per le decisioni aziendali”, il cui esame dovrebbe essere pertanto sostenuto precedentemente a quello di “Data mining”.

Durante il corso l’attenzione sarà focalizzata su un insieme di tecniche ridotto, ma di largo impiego nella pratica aziendale. In particolare, si considereranno alcune importanti generalizzazioni del modello di regressione che sono comunemente utilizzate per la segmentazione della clientela. Tra queste:
1) la regressione logistica;
2) l’analisi discriminante;
3) gli alberi decisionali.
Ciascuna tecnica sarà introdotta facendo riferimento ai problemi aziendali che essa può contribuire a risolvere e sarà applicata in concreto attraverso il software SPSS.

Prerequisiti

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Contenuti dell'insegnamento

Regressione logistica
Analisi discriminante Alberi di classificazione

Programma esteso

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Bibliografia

Per gli argomenti 1) e 2) del programma, gli studenti possono utilizzare in alternativa uno dei due testi seguenti:

* A. AZZALINI – B. SCARPA, Analisi dei dati e data mining. Springer, Milano, 2004, capitolo 2 e capitolo 5;

oppure

* E. STANGHELLINI, Introduzione ai metodi statistici per il credit scoring, Springer, Milano, 2009, capitolo 1, capitolo 3 e capitolo 4.

Per l'argomento 3) del programma, il testo di riferimento è:

S. ZANI – A. CERIOLI, Analisi dei dati e Data Mining per le decisioni aziendali, Giuffrè Editore, Milano, 2007, capitolo XI.

Metodi didattici

Lezioni e esercitazioni

Modalità verifica apprendimento

Esame scritto

Altre informazioni

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