Laurea Magistrale in Ingegneria Gestionale
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 Corsi di insegnamento: Analisi dei dati Logout
 

Analisi dei dati

 

Anno accademico 2017/2018

Docente Prof. Piero Ganugi (Titolare del corso)
Anno 1° anno
Corso di studi [5014] Ingegneria Gestionale (LM)
Tipologia Affine o integrativo
Crediti/Valenza 6 CFU
SSD SECS-S/03 - statistica economica
Erogazione Tradizionale
Lingua Italiano
Frequenza Facoltativa
Valutazione Orale
 

Obiettivi formativi del corso

L’obbiettivo del corso è fornire lo studente di alcuni fondamentali metodiche dell’analisi dei dati.
Più in particolare attraverso questo corso si mira a mettere in grado lo studente di poter scegliere, per alcuni problemi concreti di rilevanza aziendale, lo strumento appropriato di statistica multivariata.

 

Attivitą di supporto

Lezioni frontali con alcune applicazioni di Excel.

 

Programma

 

 

  1. Richiami di statistica descrittiva univariata.

 

1.1  Distribuzioni di caratteri quantitativi e qualitativi

1.2  Le medie.

1.3  Indici di variabilità.

1.4  Alcuni modelli di distribuzioni statistiche.

1.5  Trasformazioni di dati.

 

  1. Richiami di statistica bivariata.

 

2.1  Covarianza.

2.2  Correlazione.

2.3  La regressione lineare e il metodo dei minimi quadrati

 

  1. Matrici dei dati, di varianza-covarianza e di correlazione.

 

3.1  La matrice dei dati unità per variabili.

3.2  La matrice di varianza - covarianza e le sue proprietà.

3.3  La matrice di correlazione e le sue proprietà.

 

      4. Distanze.

 

     4.1 Definizione di distanza e sue proprietà fondamentali.

     4.2 Distanze di Minkowski e loro proprietà.

     4.3 La ponderazione delle variabili.

     4.4 Distanza di Mahalanobis per due variabili.

     4.5 Distanza di Mahalanobis per più di due variabili.

 

5.  Analisi  discriminante.

 

       5.1 Il problema dell’analisi discriminante.

       5.2  Discriminante lineare.

       5.2  Discriminante quadratica.

       5.3  La scelta delle variabili con capacità discriminante.

 

       6. Analisi delle componenti principali.

 

6.1  Definizione delle componenti principali.

6.2  Le componenti principali partendo dalla matrice di correlazione.

6.3  Proprietà delle componenti principali.

6.4  La scelta del numero delle componenti.

 

          7. Analisi delle corrispondenze

 

7.1  Principi fondamentali dell’analisi delle corrispondenze.

7.2  Distanza tra profili e metrica del chi quadrato.

7.3  Giudizio della bontà dell’analisi e punteggi.

7.4  Contributi dei profili riga (colonna).

 

           8. L’analisi della varianza.

 

8.1  Analisi della varianza per esperimenti a  un solo fattore.

8.2  Analisi della varianza per esperimenti a due e tre fattori.

8.3  Quadrati latini.

 

 

Testi consigliati e bibliografia

Testi di riferimento

S. Zani. A. Cerioli  Analisi dei dati e data mining  per le decisioni aziendali. Giuffrè Milano 2007. 

 

Testi consigliati

B. Flury, A first course in multivariate Statistics, Springer 1997

 

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Ultimo aggiornamento: 04/09/2013 10:34
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