METODI STATISTICI PER L'AZIENDA - MOD. 1
cod. 1010873

Anno accademico 2024/25
1° anno di corso - Primo semestre
Docente
Maria Adele MILIOLI
Settore scientifico disciplinare
Statistica (SECS-S/01)
Ambito
Statistico-matematico
Tipologia attività formativa
Caratterizzante
42 ore
di attività frontali
6 crediti
sede: PARMA
insegnamento
in ITALIANO

Modulo dell'insegnamento integrato: METODI STATISTICI PER L'AZIENDA

Obiettivi formativi

Competenze da sviluppare e risultati di apprendimento attesi

a) Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding).
Il corso consente allo studente di acquisire conoscenze e capacità di comprensione di livello avanzato dei problemi di natura economico-aziendale e manageriale con particolare attenzione alla soluzione di problematiche di natura applicativa e concreta. In particolare, gli ambiti di riferimento per le conoscenze e le capacità di comprensione concernono:
- conoscenza delle Fonti statistiche ufficiali più utilizzate a livello nazionale (ISTAT, ISMEA, ecc.) per il reperimento dei dati.
- conoscenza dei metodi induttivi della Statistica inferenziale per la specificazione, stima e verifica dei parametri di modelli statistici utilizzabili a scopi previsivi e decisionali e nell’ambito della revisione dei bilanci
- acquisizione degli strumenti statistici e gestionali fondamentali per la gestione ed il controllo di qualità di una organizzazione
b) Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding). Alla fine del corso, lo studente sarà in grado in grado di procedere alla misura, al rilevamento ed al trattamento di dati economici anche tramite il ricorso ad adeguati supporti informatici; progettare e gestire indagini statistiche con particolare riferimento a contesti di tipo economico; contribuire alla soluzione dei problemi decisionali propri delle diverse realtà aziendali e professionali.
c) Autonomia di giudizio (making judgements). Alla fine del corso, lo studente sarà in grado di impostare un’indagine statistica dalla fase di raccolta dei dati, con la predisposizione di piani di campionamento, all’analisi quantitativa degli stessi. Sarà in grado di valutare le implicazioni e i risultati di attività di progettazione, gestione e controllo svolte a livello di processo.
d) Abilità comunicative (communication skills). Alla fine del corso, lo studente sarà in grado di interloquire con tutte le componenti aziendali, esponendo i risultati in termini di sintesi quantitative delle informazioni aziendali e interpretando correttamente i risultati di analisi campionarie.
e) Capacità di apprendere (learning skills). Si ritiene che il corso stimoli lo studente verso una riflessione critica su principi di costruzione/utilizzazione delle informazioni e sull’applicazione delle metodologie statistiche ad importanti problematiche aziendali.

Prerequisiti

Agli studenti è richiesta la conoscenza degli elementi fondamentali della Statistica descrittiva ed inferenziale di un corso di Statistica di base

Contenuti dell'insegnamento

Il corso si propone di fornire agli studenti gli strumenti più idonei per l’analisi di alcuni problemi di natura decisionale e gestionale che in azienda sono inevitabilmente trattati in condizioni di incertezza e di rischio e che trovano quindi nei metodi statistici un supporto indispensabile e scientificamente rigoroso per la loro soluzione. Una particolare attenzione viene rivolta alle tecniche di campionamento per il controllo statistico dei valori di bilancio e alle procedure di stima delle valutazioni contabili nelle attività di revisione e di certificazione di bilancio. Altri argomenti trattati riguardano il modello di regressione lineare multipla per le previsioni statistiche, l'analisi della capacità di processo e la cluster analysis. Accanto alla teoria di base, necessaria per comprendere l'utilizzo delle metodologie e per padroneggiarne con consapevolezza i risultati, sarà dato spazio alle applicazioni e agli aspetti di calcolo, con utilizzo dei software Excel e SPSS.

Programma

1) Elementi introduttivi - Disponibilità e produzione delle informazioni statistiche

2) Elementi di controllo statistico dei valori di bilancio

3) Il modello di regressione lineare semplice e multipla

4) Qualità dei prodotti e dei processi produttivi
- indici di capacità di processo
- analisi della varianza

5) Metodi statistici di analisi multivariata: la cluster analysis

6) Excel: funzioni base ed applicazioni statistiche
- Gestione del dato (ricerca univoca e funzioni condizionali).
- Statistiche descrittive (indici sintetici, distribuzione di frequenza e percentili).
- Variabili aleatorie (Binomiale, Normale, T di Student, Chi-quadrato).
- Verifica di ipotesi e intervalli di confidenza.
- Regressione lineare e stimatori.
- Adattamento e significatività del modello di regressione.

Programma esteso

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Bibliografia

Testo di riferimento

Luigi Biggeri, Matilde Bini, Alessandra Coli, Laura Grassini, Mauro Maltagliati, Statistica per le decisioni aziendali, seconda edizione, Pearson, Milano, 2023, (capitoli 1, 2, 4 (4.1 e 4.2), 6, 8 (8.1, 8.2, 8.3,8.5)).

Ulteriore materiale da utilizzare per la preparazione dell’esame è caricato sul portale di e-learning del Dipartimento di Scienze Economiche e Aziendali e viene reso disponibile durante lo svolgimento del corso.

Metodi didattici

Acquisizione delle conoscenza: lezioni frontali
Acquisizione della capacità di applicare le conoscenze: esercitazioni
Acquisizione dell’autonomia di giudizio: durante il corso gli studenti verranno stimolati a individuare pregi e difetti delle metodologie illustrate
Acquisizione delle capacità di apprendimento: per ogni argomento si partirà dalla illustrazione dei problemi da risolvere e si analizzeranno criticamente le soluzione adottate
Acquisizione del linguaggio tecnico: durante il corso verrà illustrato il significato dei termini statistici per un uso corretto in ambito aziendale

Modalità verifica apprendimento

La verifica dell’apprendimento avviene tramite una prova scritta, mettendo di fronte tutti gli studenti allo stesso tipo di domande. L’esame ha una durata di 45-60 minuti. La prova generalmente consta di 4-6 esercizi. A ciascuno è assegnato un punteggio. I diversi esercizi sono a loro volta articolati al loro interno in diverse richieste.
Gli esercizi riguardano i 5 punti del programma con quesiti su aspetti sia della teoria sia della pratica e sono diretti ad accertare la capacità di comprensione, l’autonomia di giudizio e la capacità di comunicare con linguaggio tecnico appropriato. L’ampia articolazione dei quesiti nelle diverse domande dovrebbe consentire di valutare sia la capacità di apprendimento sia la capacità di applicare le conoscenze acquisite.
a lode verrà assegnata a quegli studenti particolarmente meritevoli che, oltre ad avere rispettato i requisiti necessari per ottenere la valutazione piena, nello svolgimento della prova abbiano complessivamente dimostrato un’apprezzabile conoscenza sistematica dell’argomento, un’ottima capacità di applicare le conoscenze acquisite allo specifico problema in oggetto, una rilevante autonomia di giudizio, nonché una cura particolare nella stesura formale dell’elaborato.
Alla prova è ammesso l'uso della calcolatrice con funzioni statistiche e il formulario reperibile sulla piattaforma di e-learning Elly.
Per gli studenti del primo anno sarà valutata la possibilità di sostenere una prova di verifica al termine del corso.
I risultati della prova scritta saranno pubblicati sul portale ESSE3 e gli studenti potranno visionare gli
esiti delle prove durante l'orario di ricevimento del docente.

Altre informazioni

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Obiettivi agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile

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Referenti e contatti

Numero verde

800 904 084

Segreteria studenti

E. segreteria.economia@unipr.it

Servizio per la qualità della didattica

Manager della didattica:
sig.ra Maria Giovanna Levati
T. +39 0521 902296
E. servizio didattica.sea@unipr.it 
E. del manager mariagiovanna.levati@unipr.it

Presidente del corso di studio

prof.ssa Veronica Tibiletti
E. veronica.tibiletti@unipr.it

Delegato orientamento in ingresso

prof.ssa Donata Tania Vergura
E. donatatania.vergura@unipr.it

Delegato orientamento in uscita

prof.ssa Chiara Panari
E. chiara.panari@unipr.it

Docente tutor

prof. Luca Fornaciari
E. luca.fornaciari@unipr.it

Delegati Erasmus

prof.ssa Maria Cecilia Mancini
E. mariacecilia.mancini@unipr.it
prof.ssa Donata Tania Vergura
E. donatatania.vergura@unipr.it

prof. Andrea Cilloni (Responsabile Internazionalizzazione ADA)
E. andrea.cilloni@unipr.it 

Responsabile assicurazione qualità

prof. Luca Fornaciari 
E. luca.fornaciari@unipr.it

Tirocini formativi

E. tirocini@unipr.it