Lezione 1. Statistica. Alfonso Iodice D Enza Università degli studi di Cassino. Lezione 1. A. Iodice.

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1 Statistica Alfonso Iodice D Enza iodicede@unicas.it Università degli studi di Cassino () Statistica 1 / 29

2 Comunicazioni di servizio Indirizzi utili indirizzo web di riferimento: indirizzo di riferimento: () Statistica 2 / 29

3 Libri di testo Testi consigliati Statistica per le analisi economico-aziendali. Autori: Anderson, Sweeney e Williams. Editore Apogeo alla. Autore: Ross. Editore Apogeo Statistica per le scienze sociali. Autori: Agresti e Finlay. Editore Rizzoli Statistica per le decisioni. Autore: Domenico Piccolo. Editore il Mulino () Statistica 3 / 29

4 Cos la? La analizza in termini quantitativi i fenomeni collettivi. Esempi Un fenomeno si definisce collettivo se il suo studio necessita l osservazione di un insieme di manifestazioni individuali. l altezza o il peso degli studenti iscritti alla facoltà di economia il consumo di bevande analcoliche nella stagione estiva da parte di un gruppo di individui il reddito di un insieme di individui assegnato () Statistica 4 / 29

5 ..in altre parole La si definisce come un insieme di metodologie orientate a raccogliere, analizzare, presentare ed interpretare i dati al fine di ottenere informazioni che siano di supporto alle decisioni. un dato una qualsiasi misurazione di un qualsiasi fenomeno un informazione un dato o un insieme di dati, elaborati o grezzi, che servono per capire, controllare o prevedere un determinato fenomeno () Statistica 5 / 29

6 ..in altre parole La si definisce come un insieme di metodologie orientate a raccogliere, analizzare, presentare ed interpretare i dati al fine di ottenere informazioni che siano di supporto alle decisioni. un dato una qualsiasi misurazione di un qualsiasi fenomeno un informazione un dato o un insieme di dati, elaborati o grezzi, che servono per capire, controllare o prevedere un determinato fenomeno () Statistica 5 / 29

7 ..in altre parole La si definisce come un insieme di metodologie orientate a raccogliere, analizzare, presentare ed interpretare i dati al fine di ottenere informazioni che siano di supporto alle decisioni. un dato una qualsiasi misurazione di un qualsiasi fenomeno un informazione un dato o un insieme di dati, elaborati o grezzi, che servono per capire, controllare o prevedere un determinato fenomeno () Statistica 5 / 29

8 ..in altre parole La si definisce come un insieme di metodologie orientate a raccogliere, analizzare, presentare ed interpretare i dati al fine di ottenere informazioni che siano di supporto alle decisioni. un dato una qualsiasi misurazione di un qualsiasi fenomeno un informazione un dato o un insieme di dati, elaborati o grezzi, che servono per capire, controllare o prevedere un determinato fenomeno () Statistica 5 / 29

9 ..in altre parole La si definisce come un insieme di metodologie orientate a raccogliere, analizzare, presentare ed interpretare i dati al fine di ottenere informazioni che siano di supporto alle decisioni. un dato una qualsiasi misurazione di un qualsiasi fenomeno un informazione un dato o un insieme di dati, elaborati o grezzi, che servono per capire, controllare o prevedere un determinato fenomeno () Statistica 5 / 29

10 A cosa serve la? Campi di applicazione I campi di applicazione della sono innumerevoli e molto diversi tra loro: dalla medicina alle scienze ambientali, dalla biologia alla finanza, dal marketing allo sport. In questo contesto, l attenzione sarà rivolta alle applicazioni della in economia, in economia aziendale, in finanza e nel marketing. () Statistica 6 / 29

11 Esempi di applicazione Economia Gli economisti formulano spesso previsioni sugli andamenti futuri di grandezze macroeconomiche. Ad esempio, per prevedere il tasso di inflazione, gli economisti analizzano il livello dei prezzi alla produzione e il tasso di disoccupazione. Finanza Gli analisti finanziari utilizzano diverse informazioni statistiche relative all andamento dei titoli per stabilire la composizione del loro portafoglio. In particolare, per selezionare ad esempio i titoli da acquistare vengono analizzati i rapporti tra prezzo e rendimento di un titolo e i dividendi che esso fornisce. Confrontando ad esempio la quotazione di un certo titolo rispetto alle quotazioni medie in borsa, un analista cerca di capire se il titolo in questione abbia una valutazione eccessiva (o riduttiva). () Statistica 7 / 29

12 Esempi di applicazione Accounting I revisori dei conti, per controllare la regolarità del bilancio di una società, utilizzano tecniche di campionamento statistico. Le voci iscritte nel bilancio di una società sono molto numerose e verificarle tutte richiederebbe tempi troppo lunghi e costi molto elevati. Per questo motivo i revisori dei conti selezionano casualmente un sottoinsieme (un campione) di voci iscritte in bilancio e le sottopongono a verifica: sulla dei risultati ottenuti su tali voci traggono conclusioni sulla regolarità complessiva del bilancio oggetto di revisione. () Statistica 8 / 29

13 Esempi di applicazione Marketing In tale ambito l utilizzo di strumenti statistici è ampiamente diffuso. Ci sono società di marketing che acquistano le grandi masse di dati provenienti, per esempio, dagli scanner di codici a barre che registrano tutte le transazioni che avvengono in un certo periodo di tempo in un grande magazzino. Queste società rivedono poi al magazzino in questione delle sintesi di tipo statistico che descrivono l andamento delle vendite dei diversi prodotti e la composizione delle spese effettuate dai clienti del grande magazzino. In questo modo è possibile progettare strategie promozionali da proporre o valutare l impatto sulla clientela di promozioni in corso. () Statistica 9 / 29

14 Esempi di applicazione Processi produttivi Nell ambito della valutazione della efficacia e dell affidabilità dei processi produttivi si utilizzano una serie di strumenti statistici. Tale classe di tecniche viene denominata controllo statistico di qualità. Si supponga di voler verificare il corretto funzionamento del processo di produzione di lattine di una certa bevanda. In particolare, si vuole verificare che la quantità di bevanda confezionata in ciascuna lattina sia quella voluta (es. 33 cl.). Si controlla periodicamente un sottoinsieme delle lattine confezionate e si misura la quantità di bevanda in esse contenuta. Si stabilisce una soglia di tolleranza della misurazione: in altre parole, se la quantità misurata non si discosta eccessivamente da quella obiettivo, si conclude che il processo produttivo funziona correttamente, viceversa si interviene per correggere l anomalia riscontrata. () Statistica 10 / 29

15 Piccolo glossario statistico Si definisce unità l unità elementare sulla quale vengono osservate le caratteristiche oggetto di studio. () Statistica 11 / 29

16 Piccolo glossario statistico Esempi Si definisce unità l unità elementare sulla quale vengono osservate le caratteristiche oggetto di studio. Se si studiano le caratteristiche fisiche degli studenti della facoltà di economia l unità rappresentata dal singolo individuo (studente) Nelle indagini ISTAT, l unità di riferimento la famiglia () Statistica 11 / 29

17 Piccolo glossario statistico ciascuna delle caratteristiche osservate sulle unità statistiche rappresenta un carattere () Statistica 12 / 29

18 Piccolo glossario statistico ciascuna delle caratteristiche osservate sulle unità statistiche rappresenta un carattere modalità in corrispondenza di una unità, un carattere assume una determinata modalità le modalità possono essere numeriche (età, peso, reddito) le modalità possono essere non numeriche (occupazione, titolo di studio) l insieme delle modalità che un carattere può assumere si definisce campo di variazione () Statistica 12 / 29

19 Piccolo glossario statistico Una popolazione l insieme di individui, oggetti o eventi oggetto di uno studio statistico. Per identificare una popolazione necessario specificare una o più caratteristiche. () Statistica 13 / 29

20 Piccolo glossario statistico Esempi Una popolazione l insieme di individui, oggetti o eventi oggetto di uno studio statistico. Per identificare una popolazione necessario specificare una o più caratteristiche. Tutti gli utenti titolari di un account di posta elettronica gmail (popolazione con numero finito di elementi) () Statistica 13 / 29

21 Piccolo glossario statistico Esempi Una popolazione l insieme di individui, oggetti o eventi oggetto di uno studio statistico. Per identificare una popolazione necessario specificare una o più caratteristiche. Tutti gli utenti titolari di un account di posta elettronica gmail (popolazione con numero finito di elementi) Il numero di facce pari a 6 che si ottengono lanciando un dado infinite volte (popolazione con numero infinito di elementi) () Statistica 13 / 29

22 Piccolo glossario statistico qualsiasi sotto-insieme degli elementi di una popolazione rappresenta un campione estratto da quella popolazione () Statistica 14 / 29

23 Piccolo glossario statistico qualsiasi sotto-insieme degli elementi di una popolazione rappresenta un campione estratto da quella popolazione Perch si ricorre al campione? per limitare tempi e costi dell analisi perch si sta studiando una popolazione infinita () Statistica 14 / 29

24 Statistica descrittiva e inferenziale Le tecniche di tipo statistico si dividono in descrittive e inferenziali. () Statistica 15 / 29

25 Statistica descrittiva e inferenziale Le tecniche di tipo statistico si dividono in descrittive e inferenziali. descrittiva la descrittiva costituita da strumenti per la descrizione e la semplificazione dell informazione contenuta in un insieme di dati. () Statistica 15 / 29

26 Statistica descrittiva e inferenziale Le tecniche di tipo statistico si dividono in descrittive e inferenziali. descrittiva la descrittiva costituita da strumenti per la descrizione e la semplificazione dell informazione contenuta in un insieme di dati. inferenziale gli strumenti statistici di tipo inferenziale consentono lo studio delle propriet di una o più popolazioni sulla di un campione da essa estratto. () Statistica 15 / 29

27 Statistica descrittiva e inferenziale Le tecniche di tipo statistico si dividono in descrittive e inferenziali. descrittiva la descrittiva costituita da strumenti per la descrizione e la semplificazione dell informazione contenuta in un insieme di dati. inferenziale gli strumenti statistici di tipo inferenziale consentono lo studio delle propriet di una o più popolazioni sulla di un campione da essa estratto. Nota Il processo di generalizzazione alla popolazione dei risultati osservati sul campione si definisce induzione () Statistica 15 / 29

28 Variabili e mutabili un carattere si definisce qualitativo o mutabile se le modalità sono di tipo non numerico un carattere si definisce quantitativo o variabile se le modalità sono di tipo numerico () Statistica 16 / 29

29 Variabili e mutabili un carattere si definisce qualitativo o mutabile se le modalità sono di tipo non numerico un carattere si definisce quantitativo o variabile se le modalità sono di tipo numerico mutabili sconnesse (nazionalità, occupazione) ordinali o rettilinee (titolo di studio) () Statistica 16 / 29

30 Variabili e mutabili un carattere si definisce qualitativo o mutabile se le modalità sono di tipo non numerico un carattere si definisce quantitativo o variabile se le modalità sono di tipo numerico mutabili sconnesse (nazionalità, occupazione) ordinali o rettilinee (titolo di studio) variabili discrete (n. componenti della famiglia) continue (reddito, altezza) () Statistica 16 / 29

31 caratteri e livelli di misurazione i caratteri (mutabili e variabili) sono classificabili in al livello di misurazione: () Statistica 17 / 29

32 caratteri e livelli di misurazione i caratteri (mutabili e variabili) sono classificabili in al livello di misurazione: scala nominale: sono rappresentate da mutabili sconnesse, non esiste ordine tra le modalità () Statistica 17 / 29

33 caratteri e livelli di misurazione i caratteri (mutabili e variabili) sono classificabili in al livello di misurazione: scala nominale: sono rappresentate da mutabili sconnesse, non esiste ordine tra le modalità scala ordinale: rappresentate dalle mutabili rettilinee, possibile stabilire una relazione d ordine ma non mettere in relazione grandezze () Statistica 17 / 29

34 caratteri e livelli di misurazione i caratteri (mutabili e variabili) sono classificabili in al livello di misurazione: scala nominale: sono rappresentate da mutabili sconnesse, non esiste ordine tra le modalità scala ordinale: rappresentate dalle mutabili rettilinee, possibile stabilire una relazione d ordine ma non mettere in relazione grandezze scala a intervalli: sono tali i caratteri per i quali possibile ordinare le modalità e stabilire di quanto una modalità minore di un altra (es. misurazione della temperatura in gradi centigradi, i punteggi di un test attitudinale) () Statistica 17 / 29

35 caratteri e livelli di misurazione i caratteri (mutabili e variabili) sono classificabili in al livello di misurazione: scala nominale: sono rappresentate da mutabili sconnesse, non esiste ordine tra le modalità scala ordinale: rappresentate dalle mutabili rettilinee, possibile stabilire una relazione d ordine ma non mettere in relazione grandezze scala a intervalli: sono tali i caratteri per i quali possibile ordinare le modalità e stabilire di quanto una modalità minore di un altra (es. misurazione della temperatura in gradi centigradi, i punteggi di un test attitudinale) scala di rapporti: sono un tipo di scale a intervalli in cui esiste uno zero assoluto. I rapporti tra le modalità (reddito, altezza) possono essere interpretati () Statistica 17 / 29

36 tabella unità variabili: un esempio () Statistica 18 / 29

37 tabella unità variabili: le unità () Statistica 19 / 29

38 tabella unità variabili: mutabili sconnesse () Statistica 20 / 29

39 tabella unità variabili: mutabili ordinate () Statistica 21 / 29

40 tabella unità variabili: variabili discrete () Statistica 22 / 29

41 tabella unità variabili: variabili continue () Statistica 23 / 29

42 un indagine un indagine () Statistica 24 / 29

43 un indagine un indagine () Statistica 25 / 29

44 un indagine un indagine () Statistica 26 / 29

45 un indagine un indagine () Statistica 27 / 29

46 un indagine un indagine () Statistica 28 / 29

47 un indagine un indagine () Statistica 29 / 29