Statistica e matematica

Il corso introduce i concetti statistici fondamentali e gli strumenti essenziali per l'analisi e l'interpretazione dei dati in contesti aziendali e socio-economici. Il percorso si articola in quattro aree tematiche complementari: statistica descrittiva, probabilità, inferenza statistica e statistica bivariata. La prima parte è dedicata all'organizzazione, alla rappresentazione e alla sintesi dei dati; la seconda introduce i concetti fondamentali della probabilità e delle variabili casuali; la terza affronta i principali strumenti dell'inferenza statistica, dalla stima alla verifica delle ipotesi; la parte conclusiva è dedicata al confronto tra gruppi, allo studio dell'associazione tra variabili, alla correlazione e alla regressione lineare semplice. Particolare attenzione è dedicata all'interpretazione critica dei risultati, alla valutazione dell'incertezza e alla corretta comunicazione delle evidenze quantitative.

Il corso introduce i principali strumenti matematici per l'analisi dei problemi economico-aziendali ed è articolato in quattro blocchi progressivi. Il Blocco 1 riguarda le funzioni di una variabile, il dominio, la rappresentazione grafica, i limiti e la continuità, con applicazioni a costo, ricavo, profitto e domanda. Il Blocco 2 affronta derivate, grandezze marginali, monotonia, estremi, funzioni di due variabili, derivate parziali e tecniche di ottimizzazione, con particolare attenzione alle decisioni su quantità, prezzi e profitto. Il Blocco 3 introduce sistemi lineari, matrici, determinante, inversa e semplici problemi di programmazione lineare applicati alla produzione e all'allocazione delle risorse. Il Blocco 4 è dedicato alla matematica finanziaria d'impresa: capitalizzazione, attualizzazione, tassi equivalenti, rendite, ammortamenti e valutazione di investimenti e finanziamenti. Il percorso è completato da un project work trasversale che conduce lo studente dalla costruzione delle funzioni aziendali alla ricerca dell'ottimo, dalla rappresentazione matriciale dei dati alla formulazione di un problema di pianificazione, fino alla valutazione finanziaria di un investimento o di un finanziamento.

Il corso, assumendo acquisiti i contenuti del modulo di Statistica per l'Azienda, sviluppa competenze per la gestione, l'analisi e l'interpretazione dei dati a supporto delle decisioni aziendali ed è articolato in quattro blocchi progressivi. Il Blocco 1 introduce il processo di analisi dei dati e il reperimento e l'utilizzo di dati provenienti da fonti aziendali, open data e fonti statistiche istituzionali; viene inoltre introdotto gradualmente l'uso del software R. Il Blocco 2 riguarda l'importazione, il controllo, la pulizia, la trasformazione e l'integrazione dei dataset, nonché l'analisi esplorativa e la visualizzazione dei dati. Il Blocco 3 approfondisce la regressione lineare multipla e introduce la regressione logistica per l'analisi di fenomeni aziendali quantitativi e per la previsione di eventi binari, quali l'insolvenza, l'abbandono del cliente o la risposta a una campagna. Il Blocco 4 è dedicato alla valutazione dei modelli di classificazione. Sono inoltre affrontati i principali limiti dell'analisi predittiva, tra cui l'overfitting e il bias, e i principi per un utilizzo responsabile dei modelli nelle decisioni aziendali. Il percorso è completato da un project work progressivo.