ID:
0000995
Durata (ore):
36
CFU:
6
SSD:
STATISTICA ECONOMICA
Url:
Relazioni internazionali/Scenari globali e carriere internazionali Anno: 1
Anno:
2025
Il corso ha come obiettivo quello di introdurre le principali tecniche statistiche multidimensionali. Ci si attende che lo studente conosca gli aspetti teorici delle tecniche trattate e sappia utilizzare nel conteso della valutazione della qualità dei servizi.
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.
Lo studente deve predisporre un report sulla valutazione della qualità. La prova orale verte sulla presentazione del report e sulla dimostrazione di saper analizzare i dati di valutazione con R/Rstudio.
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.
Questo corso si propone di introdurre le principali tecniche statistiche multivariate. 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.
Italiano
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.