Questo corso si propone di introdurre le principali tecniche statistiche. Gli studenti dovranno dimostrare di possedere sia la conoscenza teorica delle tecniche presentate, sia la capacità di applicarle nell'ambito della valutazione della qualità dei servizi.
Autonomia di giudizio:
In funzione dell’informazione ricercata e dei dati disponibili, lo studente deve scegliere e applicare le tecniche multidimensionali più idonee.
Abilità comunicative:
Ha sviluppato un linguaggio tecnico sufficientemente ricco per poter comunicare le caratteristiche delle tecniche multidimensionali. Sa leggere i risultati delle analisi economiche e aziendali.
Capacità di apprendimento:
Gestisce dati organizzati in data warehouse e utilizza pacchetti avanzati del software R e Rstudio.
Non sono previsti prerequisiti per l'iscrizione a questo corso. Si consiglia, tuttavia, di possedere la capacità di identificare, organizzare e analizzare i dati utilizzando metodi statistici di base.
Il corso prevede 48 ore di lezioni frontali e 152 di lavoro individuale o di gruppo. Le lezioni frontali prevedono le seguenti attività: lezioni teoriche, organizzazione progetti di gruppo, esercitazioni con R. L’attività individuale o di gruppo prevede lo studio delle dispense e/o libri di testo, la realizzazione di un elaborato.
Il conseguimento degli obiettivi formativi sarà verificato mediante la predisposizione di un elaborato su un argomento di interesse dello studente, il quale dovrà includere anche il coding in R. Seguirà una prova orale, durante la quale sarà richiesta una presentazione della relazione, dimostrare la capacità di analizzare i dati di valutazione dei servizi attraverso l’utilizzo delle tecniche statistiche studiate, e attestare l’acquisizione di un linguaggio tecnico appropriato.
Per gli studenti non frequentanti, è prevista una prova orale che riguarda tutti gli argomenti trattati nel percorso, nonché un esercizio di coding in R.
Dispense sviluppate dal docente sono disponibili sul sito.
Libri di testo
M. Gherghi, C.N. Lauro (2008), Appunti di analisi dei dati multidimensionali: metodologie ed esempi, RCE, Napoli.
Libri per R:
Venables, William N., David M. Smith, and R Development Core Team. "An introduction to R." (2024). https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.pdf
Wickham, Hadley, and Garrett Grolemund. R for data science (2e). " O'Reilly Media, Inc.", 2023. https://r4ds.hadley.nz/
Valutazione della qualità dei servizi
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