L’obiettivo del corso è quello di fornire agli studenti le conoscenze di base per comprendere, analizzare e comunicare dati economici reali, con un’attenzione particolare alla loro interpretazione critica in chiave sia politica sia sociale che economica. Inoltre, saranno forniti gli strumenti di base per utilizzare R nei loro futuri progetti accademici e professionali.
il corso non presenta propedeuticità
Il corso si articola attraverso una combinazione di metodi didattici, quali:
1 . lezioni frontali, introduzione ed approfondimento dei concetti teorici fondamentali
2 . Analisi di casi reali e dati economici ufficiali
3 . Utilizzo software statistico (RStudio) per importare, manipolare, visualizzare e analizzare dati economici
La valutazione consiste nello sviluppo di un report a partire da una base dati economici da presentare al docente in modalità di esame orale.
- Guarini R., F. Tassinari (2000), Statistica Economica. Problemi e metodi di analisi, il Mulino.
- Alessandro Rinaldi (2009), Statistica economica e territorio, Aracne.
- Hadley, W., & Garrett, G. (2016). R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model data. O'Reilly Media, Inc.
Il corso fornisce gli strumenti fondamentali per analizzare dati economici attraverso metodi statistici descrittivi e l’uso di software statistico. I temi trattati si focalizzano sull’interpretazione dei dati, sulla costruzione di indicatori economici (numeri indice) e sull’analisi di semplici serie temporali. La componente pratica utilizzerà R per l’elaborazione, la visualizzazione e la reportistica dei dati economici.
Le attività saranno orientate all’apprendimento attivo, con esempi concreti forniti dal docente, e consisteranno in i) caricamento e pretrattamento dati, ii) visualizzazione di informazioni in formato grafico per scopi interpretativi. iii) comprensione e applicazione di semplici analisi statistiche per supportare progetti di ricerca.
L’obiettivo del corso è quello di fornire agli studenti le conoscenze di base per comprendere, analizzare e comunicare dati economici reali, con un’attenzione particolare alla loro interpretazione critica in chiave sia politica sia sociale che economica. Inoltre, saranno forniti gli strumenti di base per utilizzare R nei loro futuri progetti accademici e professionali. La valutazione consiste nello sviluppo di progetti per applicare le conoscenze apprese da presentare tramite esame orale.
Testi consigliati:
- Guarini R., F. Tassinari (2000), Statistica Economica. Problemi e metodi di analisi, il Mulino.
- Alessandro Rinaldi (2009), Statistica economica e territorio, Aracne.
- Hadley, W., & Garrett, G. (2016). R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model data. O'Reilly Media, Inc.
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