Corso di Statistica Introduzione Raccolta dei dati Tipologia di caratteri
|
|
- Ida Poggi
- 6 anni fa
- Visualizzazioni
Transcript
1 Corso di Statistica Introduzione Raccolta dei dati Tipologia di caratteri Prof.ssa T. Laureti a.a
2 Programma cosa studiare La rilevazione dei fenomeni statistici Distribuzione di frequenza e rappresentazione grafica Indicatori di sintesi: la media e la variabilità. Rapporti statistici e Numeri indici Associazione tra due caratteri Elementi di teoria della probabilità Variabili casuali e distribuzioni di probabilità Campionamento e distribuzioni campionarie Stima puntuale e stima per intervallo Teoria dei test statistici Test per medie e proporzioni Test su due campioni indipendenti Test di indipendenza Modello di regressione lineare semplice Inferenza nel modello di regressione (Cenni) Statistica 8 CFU
3 Libri di testo dove studiare BORRA S., DI CIACCIO A. (2014), Statistica (terza edizione), McGraw-Hill -soluzioni on line Eserciziario Sulla pagina docente, nel materiale didattico, sono disponibili: Programma dettagliato del corso Materiale integrativo (lucidi delle lezioni) Esercitazioni con soluzioni
4 Orari delle lezioni come studiare Mercoledì 8-11 Aula Magna Venerdì Aula Magna La frequenza non è obbligatoria ma fortemente consigliata La frequenza alla lezioni deve essere accompagnata da uno studio regolare (concetti ed esercizi) La frequenza alle lezioni deve essere attiva: fare domande al docente! Contatti del docente Orario di ricevimento: Venerdì 9-11
5 Modalità di esame L esame è costituito da: 1. Prova scritta con 4 esercizi da svolgere (tempo a disposizione 1 ora e 30 minuti) 1. Prova orale su tutti gli argomenti del programma Lo studente accede alla prova orale solo se consegue alla prova scritta un voto uguale o superiore a 18 trentesimi La prova orale è obbligatoria e concorre alla determinazione del voto finale
6 Perché studiare la statistica? La statistica e usata da scienziati, medici, ingegneri, informatici, imprenditori, economisti, per capire i fenomeni collettivi attraverso dati individuali. Per capire e prendere decisioni. Anno 2000 Anno 2010 Variazione % (scala dx) 70,000 60,000 50,000 40,000 30,000 20,000 10,000 0 Lussemburgo Paesi Bassi Pil pro capite nei paesi Ue Irlanda Austria Danimarca Svezia Belgio Germania Finlandia Regno Unito Francia ITALIA Spagna Cipro Grecia (b) Slovenia Malta Ue27 epubblica Ceca Portogallo Slovacchia Estonia Ungheria Polonia Lituania Lettonia Romania Bulgaria
7 Perché studiare la statistica? Tasso di disoccupazione giovanile (15-24 anni) Anno 2010 (valori percentuali) Famiglie in povertà relativa Anno 2010 (per 100 famiglie residenti)
8 Perché studiare la statistica? 8
9 Che cos è la statistica Statistica deriva dal latino status e all inizio riguardava la raccolta di dati relativi allo stato (numerosità della popolazione, numero di cannoni, quantità di raccolto di grano ) Formalizzazione matematica della statistica: Gauss XVIII e XIX secolo: calcolo delle probabilità prima metà del XX secolo: inferenza statistica, disegno degli esperimenti, campionamento statistico anni 40 - anni 70: sviluppi teorici dagli anni 70: sviluppi legati alle capacità di calcolo dei computer 9
10 Che cos è la statistica Insieme di criteri e metodologie di tipo quantitativo per l osservazione, l analisi e l interpretazione di fenomeni collettivi, generati cioè da un insieme di manifestazioni individuali La statistica è una scienza quantitativa, ma il modo di pensare statistico è diverso da quello matematico per almeno due aspetti: la statistica non può prescindere dal contesto (dati). la logica dell inferenza statistica non è basata sulla deduzione (come la matematica) ma sull induzione: dal particolare (ciò che si è osservato) al generale La matematica ha un ruolo strumentale, cioè consente di costruire gli strumenti che permettono l analisi statistica (la matematica sta alla statistica come il martello sta al fabbro)
11 Che cos è la statistica Analisi dell altezza di un individuo (unità statistica) Analisi dell altezza di un collettivo di individui (popolazione)
12 Che cos è la statistica Quali sono le unità statistiche? Qual è il carattere che stiamo studiando? La rilevazione è basata su un campione? Come vengono definiti i disoccupati? Indagine continua sulla forze di lavoro 12
13 Acquisizione dei dati Fonte primaria: dati raccolti direttamente situazione sperimentale (è possibile controllare le condizioni sotto le quali avviene la rilevazione. Esperimenti fisici, chimici effettuati in laboratorio e esperimenti clinici) situazione osservazionale (si osserva la realtà senza intervenire su di essa. Indagini statistiche) Fonte secondaria dati pubblicati o distribuiti da organizzazioni pubbliche o private dati amministrativi 13
14 Acquisizione dei dati (esempi) Problema da affrontare Fonte dei dati Azienda farmaceutica che vuole testare l efficacia di un farmaco Clinical trial Azienda che vuole verificare l efficacia di una campagna pubblicitaria Indagine diretta presso i consumatori Azienda che vuole conoscere l andamento della produzione industriale di tutte le aziende del proprio settore dati prodotti e pubblicati dall ISTAT sull indice mensile della produzione industriale 14
15 Fasi di un indagine statistica Definizione degli obiettivi Individuazione della popolazione e della lista delle unità statistiche Definizione del piano di campionamento Raccolta dei dati Elaborazione e analisi dei dati Interpretazione dei dati traducendo i risultati nel contesto oggetto di studio o in specifiche decisioni
16 Concetti di base La matrice dei dati è il modo in cui sono organizzati i dati, ovvero l informazione grezza disponibile L unità statistica rappresenta l unità elementare di osservazione statistica L insieme di tutte le unità statistiche costituisce il collettivo statistico Il carattere è ciò che rileviamo su ogni unità statistica La modalità del carattere è il modo (intensità o attributo) in cui il carattere si manifesta 16
17 Classificazione dei caratteri statistici (1/3) Qualitativo (modalità non numeriche) Carattere Quantitativo (modalità numeriche) Carattere qualitativo: le modalità del carattere si esprimono tramite attributi Sconnesso o su scala nominale (non esiste un ordine naturale delle modalità, ad esempio maschio / femmina per il carattere Genere ) Ordinato o su scala ordinale (esiste un ordine naturale delle modalità, ad esempio licenza elementare, licenza media ecc.. per il carattere Titolo di studio ) 17
18 Classificazione dei caratteri statistici (2/3) Carattere quantitativo: le modalità del carattere si esprimono tramite valori numerici (o intensità) Continuo (le modalità possono essere messe in corrispondenza biunivoca con un sottoinsieme dei numeri reali, ad esempio: ricavi e costi) Discreto (le modalità possono essere messe in corrispondenza biunivoca con un sottoinsieme di numeri interi). Tipicamente riguardano conteggi, ad esempio numero di pezzi prodotti da una catena montaggio 18
19 Classificazione dei caratteri statistici (3/3) Alcune volte un carattere continuo può essere trattato come se fosse discreto a causa del metodo di misurazione (esempio: il PIL misurato in milioni di euro senza l uso di decimali) Un carattere quantitativo si dice trasferibile quando la sua intensità può essere trasferita da un unità all altra (esempi: reddito, fatturato) 19
20 Le principali tecniche di rilevazione Intervista diretta: somministrazione assistita del questionario mediante il contatto personale (interazione diretta) tra intervistatore e intervistato. CAPI (Computer Assisted Personal Interviewing) Intervista telefonica: somministrazione del questionario assistita tramite telefono. CATI (Computer Assisted Telephone Interviewing) Auto-compilazione: il rispondente compila da solo il questionario con l aiuto di un libretto di istruzioni. Il questionario può essere recapitato per posta oppure consegnato a mano da personale specializzato che successivamente si preoccuperà di ritirarlo. Esempio di questionario postale: censimento della popolazione. Indagine web (web survey): la somministrazione del questionario avviene ricorrendo alle potenzialità del web. Il questionario sarà autocompilato dal rispondente; la consegna/raccolta dei questionari (delle risposte) è effettuata per posta elettronica o, in misura ormai maggiore, ricorrendo a software disponibili in rete (e di facile utilizzo) attraverso i quali si ottiene direttamente la raccolta delle risposte degli intervistati. CAWI (Computer Assisted Web Interviewing) 20
21 Lo strumento di rilevazione dati: il questionario La costruzione del questionario è una fase estremamente importante dell indagine Devono essere prese molteplici decisioni Decisioni sul formato della risposta La domanda deve essere preferibilmente: aperta, a scelta multipla, dicotomica? Quale tipologia di scala scegliere? La decisione relativa al formato delle risposte deve essere messa a punto anche in relazione alla scelta del metodo di contatto e a sua volta condiziona non soltanto la qualità delle informazioni raccolte, ma anche la tipologia delle elaborazioni realizzabili sui dati. Classificazione dei quesiti in base all organizzazione delle modalità di risposta Domande aperte; Domande chiuse; Domande semi-aperte; Domande a scelta multipla; 21
22 Lo strumento di rilevazione dati: il questionario Le domande aperte sono quelle in cui le categorie di risposta non sono fornite al rispondente di seguito alla domanda; in base a ciò che gli è richiesto l intervistato deve quindi fornire un valore numerico esatto (per esempio il reddito o l età) oppure rispondere con parole proprie. Esempi: 22
23 Lo strumento di rilevazione dati: il questionario Le domande chiuse sono quelle dove le possibili categorie di risposta sono elencate dopo il quesito. Esempio: 23
24 Lo strumento di rilevazione dati: il questionario Domande semi aperte RISPOSTE PRE-FORMULATE + UNA RISPOSTA APERTA: combinano i vantaggi di domande aperte e chiuse Spesso è opportuno aggiungere la modalità NON SO: a) sì b) no c) non so nella quale classificare gli indecisi (per evitare risposte a caso). Si evita una risposta data a caso, ma si può indurre il rispondente alla pigrizia. Nel caso di intervista faccia a faccia, è bene associare tecniche di sollecitazione alla risposta. 24
25 Lo strumento di rilevazione dati: il questionario Domande a scelta multipla. In questo caso è possibile: indicare due o più modalità di risposta (es. indicare al massimo tre risposte); prevedere di dare un ordinamento di importanza alle risposte (es. indicare la prima preferenza e la seconda) ISTAT Indagine multiscopo sulle famiglie Aspetti della vita quotidiana 25
26 Misurare un carattere statistico: le scale di misura Scala nominale: assegna un codice (etichetta numerica) alle modalità di risposta di un determinato quesito, al fine di identificare ogni unità di elementare di analisi in base al possesso di una determinata modalità del carattere in esame. Non è possibile stabilire un ordinamento tra le modalità. Produce distribuzioni secondo un carattere qualitativo sconnesso. Esempio: Indagine ISTAT Aspetti della vita quotidiana Per il genere dei rispondenti è stata introdotta un etichetta numerica pari a 1 per la modalità «maschio» ed un etichetta numerica pari a 2 alla modalità «femmina» 26
27 Misurare un carattere statistico: le scale di misura Scala ordinale: l obiettivo, al pari della scala nominale, è la classificazione di un determinato fenomeno. Tuttavia l utilizzo di una scala ordinale consente un ordinamento tra le varie modalità (o attributi). Non si conoscono le distanze tra le diverse posizioni. I numeri che vengono associati alle categorie esprimono la relazione d ordine, sono dei semplici codici che servono a distinguere e ordinare, ma non dicono nulla sulla grandezza delle distanze tra le categorie. L utilizzo di una scala ordinale produce una distribuzione secondo un carattere qualitativo ordinato. 27
28 Misurare un carattere statistico: le scale di misura Scala metrica (ad intervallo): consente non soltanto di ordinare le varie modalità della scala ma anche di quantificare la distanza tra ciascuna delle modalità. Agli elementi della scala vengono assegnati dei numeri tali per cui le differenze tra i numeri riflettono le differenze d intensità tra le modalità della proprietà. Poiché non esiste uno zero assoluto, è possibile calcolare la differenza tra i valori misurati, ma non il rapporto. L utilizzo di una scala ad intervallo produce una distribuzione secondo un carattere quantitativo Esempi: 28
29 Misurare un carattere statistico: le scale di misura Scala metrica (di rapporti): assegnano valori numerici alle risposte in maniera tale che esista uno zero assoluto. La posizione dello zero non è arbitraria dato che corrisponde all intensità nulla rispetto alla proprietà misurata. Si può costruire ad esempio con riferimento alla intensità della soddisfazione verso un determinato prodotto/servizio. Esempio: Esprima il suo giudizio sul servizio erogato dall azienda di trasporti XY: 29
30 Classificazione dei caratteri statistici relazioni/operazioni tra le modalità Relazioni/operazioni tra le modalità caratteri sconnessi qualitativi ordinati quantitativi uguaglianza/disuguaglianza SI SI SI ordinamento (maggiore/minore) NO SI SI addizione e sottrazione NO NO SI
31 Classificazione dei caratteri (autovalutazione) All uscita di una libreria, supponete di venire coinvolti in un sondaggio dove vi viene chiesto: Se avete comprato qualcosa Se sì, quanto avete speso (somma spesa) quanti libri avete acquistato (numero di libri) come avete pagato (mezzo di pagamento) Qual è la vostra condizione lavorativa o non (attività principale) Per ciascun carattere, stabilire se è qualitativo (nominale o ordinale) oppure quantitativo (discreto o continuo) 31
32 Classificazione dei caratteri (autovalutazione) Supponete che un cliente di una banca abbia fornito le seguenti informazioni per la richiesta di un mutuo per la casa: Spese mensili: 1427 euro Numero di impieghi negli ultimi 10 anni: 1 Reddito da lavoro annuale familiare: euro Stato civile: coniugato Numero di figli: 1 Residenza: Viterbo Proprietà di altre case: no Per ciascun carattere, stabilire se è qualitativo (nominale o ordinale) oppure quantitativo (discreto o continuo) 32
33 Il caso di studio aziendale Un azienda internazionale che produce e vende abbigliamento tendenza giovane (donna, uomo, bambino, accessori) è presente già nel Lazio e decide di espandere la propria attività aprendo nuovi punti vendita in altre città italiane Per tale espansione l azienda ha bisogno del finanziamento da parte di una banca per acquisti di immobili (nuove sedi) e di attrezzature In questo caso di studio, il fenomeno collettivo da studiare è lo stato di salute dell azienda generato dalle informazioni riferite ai bilanci dei singoli punti vendita 33
34 L obiettivo I manager dell azienda devono predisporre dei documenti da fornire alla banca Servono quindi dei DATI che assicurino la banca sullo stato di salute dell azienda Si hanno a disposizione i dati di bilancio (più altre specifiche informazioni) dei punti vendita già operativi nel Lazio. Queste informazioni comprendono: ricavi e costi, numero di addetti, ubicazione del punto vendita, informazioni sul responsabile del punto vendita, se il punto vendita effettua vendite on-line 34
35 L uso della statistica Si usa la statistica per fornire una rappresentazione adeguata dei dati sotto forma di tabelle e/o grafici e per sintetizzarli con indicatori caratteristici La statistica come strumento per conoscere le caratteristiche di un fenomeno (lo stato di salute dell intera azienda) a partire dalle informazioni sui singoli punti vendita 35
36 Matrice dei dati Punti vendita Ricavi Costi Num. Addetti Ubicazione Genere respons. Vendita On-line R.O centro maschio si periferia maschio si semicentro femmina no periferia femmina no centro maschio no centro maschio no periferia maschio no semicentro femmina no centro femmina si
37 In riferimento all esempio La tabella rettangolare (unità x caratteri) è la matrice di dati L unità statistica è il singolo punto vendita Il collettivo statistico è costituito da tutti i punti vendita dell azienda I caratteri sono i ricavi, i costi, il numero di addetti ecc.. Le modalità sono i valori o gli attributi con cui si manifesta ogni carattere. Ad esempio, il carattere genere del responsabile del punto vendita ha due modalità: maschio e femmina 37
38 Domande di autovalutazione Da quante osservazioni è composta la matrice dei dati? Quali sono i caratteri rilevati? Quali sono le modalità con cui si esprime il carattere RICAVI? Quali sono le modalità con cui si manifesta il carattere VENDITA ON-LINE? 38
39 Domande di autovalutazione Nel punto vendita n. 2 lavorano 6 addetti L unità statistica è Il carattere rilevato è La modalità osservata è Il responsabile del punto vendita n. 9 è una donna Il carattere è 39
40 Variabilità di un carattere Il carattere che si studia deve avere la proprietà di manifestarsi con differenti modalità nel collettivo Variabilità = Attitudine ad assumere differenti modalità Se tutti i punti vendita dell esempio fossero ubicati nel centro città, non avrebbe senso studiare il carattere ubicazione utilizzando la statistica 40
41 Il collettivo statistico La scelta del collettivo statistico è dettata dall obiettivo dello studio Esempi: 1. Un manager di un azienda deve stabilire se la catena di montaggio di un certo processo produttivo che confeziona scatole regalo è conforme agli standard. Da cosa sarà costituito il suo collettivo statistico? 2. Il preside della facoltà di Economia vuole valutare l impatto dei laureati sul mercato del lavoro. Da cosa sarà costituito il suo collettivo statistico? 41
42 Popolazione e campione Il collettivo statistico può essere composto dall intera popolazione (o universo) di unità statistiche che interessa studiare oppure da un sottoinsieme di essa (campione) POPOLAZIONE CAMPIONE Si ricorre al campione per: Motivi economici Tempestività Controllo attendibilità informazioni Nel caso di natura distruttiva della misurazione 42
43 Popolazione e campione Problema da affrontare Il preside vuole valutare il rendimento universitario degli iscritti alla Facoltà di Economia Si vuole conoscere l orientamento di voto in vista delle elezioni Un azienda per il Turismo vuole monitorare l offerta ricettiva locale (esempi) Popolazione Tutti gli studenti iscritti alla Facoltà di Economia Tutti gli aventi diritto al voto Tutti gli esercizi ricettivi (alberghi, campeggi, ) della zona Campione Un gruppo di (per esempio) 100 studenti della Facoltà di Economia Un gruppo di (diciamo) 1000 elettori Un gruppo di (ad esempio) 60 esercizi ricettivi locali 43
44 Popolazione e campione (esercizi di autovalutazione) 1. Un manager deve valutare la resistenza delle lampadine prodotte in un determinato processo produttivo. A questo scopo, il collettivo statistico di lampadine sarà l intera popolazione di lampadine prodotte oppure un campione di esse? Perché? 2. Nell esempio base, i dati che il manager presenterà alla banca saranno riferiti all intera popolazione di punti vendita dell azienda o solo ad un campione di essi? Perché? 44
45 Acquisizione dei dati (test di autovalutazione) Problema da affrontare Fonte dei dati Un team di biologi deve verificare il grado di inquinamento ambientale di una data area Il comune di Viterbo deve monitorare i giorni di assenza per malattia dei dipendenti Un manager di COCA-COLA deve studiare le vendite del suo prodotto nella zona di Viterbo. 45
46 Statistica descrittiva Insieme di metodi per rappresentare e interpretare un insieme di dati con lo scopo di descriverne e sintetizzarne le caratteristiche Esempio: il responsabile delle vendite di un azienda analizza le vendite mensili di un prodotto L andamento temporale è evidenziato da una rappresentazione grafica Un indicazione sintetica dell intensità del fenomeno è data dal valore medio Per avere le variazioni percentuali mese per mese è sufficiente calcolare la serie dei numeri indici a base mobile 46
47 Statistica inferenziale Metodi che consentono di stimare una caratteristica (parametro) della popolazione e di prendere decisioni sulla popolazione basandosi sull osservazione del campione Esempio: un azienda è interessata ad acquistare uno spazio pubblicitario sulla home page di un sito web Vuole conoscere la durata media del collegamento degli utenti che accedono a quel sito perché la decisione (se acquistare lo spazio o no) è legata al parametro durata media Da un campione di accessi al sito si calcola la durata media e il risultato si estende all intera popolazione 47
48 Esempio di utilizzazione della Statistica: l impresa La statistica nella gestione di un impresa permette di capire andamenti e relazioni dei dati di impresa L informazione estratta dai dati grezzi attraverso i metodi statistici aiuta a prendere le decisioni migliori per pianificare in modo efficiente e sviluppare innovazioni 48
49 Utilizzo della statistica per prendere decisioni Per prendere decisioni, anche in condizioni di incertezza, si usa la statistica Spesso le decisioni sono basate su informazioni incomplete e quindi si tratta di prendere decisioni in condizioni di incertezza Al momento della decisione non possiamo essere sicuri del comportamento dei vari fattori che influenzeranno gli esiti delle alternative possibili (si usa la teoria della probabilità) 49
50 Utilizzo della statistica (esempio) Un investitore finanziario deve decidere come diversificare il proprio portafoglio senza sapere con certezza quale sarà la tendenza dei mercati delle azioni, delle obbligazioni o di altri strumenti finanziari Può ricorrere alla statistica per capire le fluttuazioni del mercato sfruttando la conoscenza sull andamento osservato nel passato e scegliere tra le diverse forme di investimento 50
51 Utilizzo della statistica (esempio) Un dirigente marketing prevede di potenziare le vendite on-line dei prodotti della propria azienda perché ritiene (ma non ne ha la certezza) che i ricavi di tali vendite possano aumentare almeno del 20% A questo scopo può sollecitare una ricerca per avere informazioni su gusti, comportamento d acquisto e dati sociodemografici degli acquirenti on-line 51
Corso di Analisi Statistica per le Imprese (9 CFU) Prof. L. Neri a.a. 2011-2012
Corso di Analisi Statistica per le Imprese (9 CFU) Prof. L. Neri a.a. 2011-2012 1 Riepilogo di alcuni concetti base Concetti di base: unità e collettivo statistico; popolazione e campione; caratteri e
DettagliMetodi e tecniche di analisi dei dati nella ricerca psico-educativa Parte III
Laboratorio Metodi e tecniche di analisi dei dati nella ricerca psico-educativa Parte III Laura Palmerio Università Tor Vergata A.A. 2005/2006 MISURAZIONE Misurare le variabili Assegnazione di valori numerici
DettagliUNIVERSITA DEGLI STUDI DI PERUGIA STATISTICA MEDICA. Prof.ssa Donatella Siepi tel:
UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PERUGIA STATISTICA MEDICA Prof.ssa Donatella Siepi donatella.siepi@unipg.it tel: 075 5853525 2 LEZIONE Statistica descrittiva STATISTICA DESCRITTIVA Rilevazione dei dati Rappresentazione
DettagliIn Italia la percentuale di persone con un lavoro regolare è in media del 60%, con un evidente gradiente nord-sud [figura 1].
Il lavoro Il lavoro e il tempo libero dovrebbero essere una fonte di salute per le persone. Il modo in cui la società organizza il lavoro dovrebbe contribuire a creare una società sana. La promozione della
DettagliCURRICOLO VERTICALE MATEMATICA RELAZIONI/ DATI E PREVISIONI/ MISURA
CURRICOLO VERTICALE MATEMATICA / DATI E PREVISIONI/ MISURA SCUOLA PRIMARIA CONOSCENZE (Concetti) ABILITA Classe 1^ - Classificazione - in situazioni concrete, classificare persone, oggetti, figure, numeri
DettagliCorso di laurea in Scienze Motorie Corso di Statistica Docente: Dott.ssa Immacolata Scancarello Lezione 15: Metodi non parametrici
Corso di laurea in Scienze Motorie Corso di Statistica Docente: Dott.ssa Immacolata Scancarello Lezione 15: Metodi non parametrici 1 Metodi non parametrici Statistica classica La misurazione avviene con
DettagliI FATTORI DELL EMPLOYABILITY DEI GIOVANI ITALIANI. Indagine fra gli associati Aidp RAPPORTO DI RICERCA. Settembre 2012
I FATTORI DELL EMPLOYABILITY DEI GIOVANI ITALIANI Indagine fra gli associati Aidp RAPPORTO DI RICERCA Settembre 2012 2 INDICE Il giudizio sulla situazione economica italiana 3 I giovani e il mercato del
DettagliDistribuzioni campionarie. Antonello Maruotti
Distribuzioni campionarie Antonello Maruotti Outline 1 Introduzione 2 Concetti base Si riprendano le considerazioni fatte nella parte di statistica descrittiva. Si vuole studiare una popolazione con riferimento
DettagliL indagine statistica
1 L indagine statistica DEFINIZIONE. La statistica è quella disciplina che si occupa della raccolta di dati quantitativi relativi a diversi fenomeni, della loro elaborazione e del loro utilizzo a fini
DettagliPIANO DI LAVORO INDIVIDUALE PIANO DI LAVORO ANNUALE - CONTRATTO FORMATIVO
Pagina 1 di 5 ANNO SCOLASTICO 2013/2014 PIANO DI LAVORO ANNUALE - CONTRATTO FORMATIVO DOCENTE MATERIA CLASSE EMILIA ZUFFADA ECONOMIA AZIENDALE I A AFM OBIETTIVI DISCIPLINARI (in conformità a quanto definito
DettagliComprendere come vengono prodotti i manufatti di uso comune. Capire la relazione tra le tecniche di produzione adottate e la qualità del prodotto
Obiettivi del corso Comprendere come vengono prodotti i manufatti di uso comune Capire la relazione tra le tecniche di produzione adottate e la qualità del prodotto Saper scegliere il processo più adatto
Dettaglia.a Esercitazioni di Statistica Medica e Biometria Corsi di Laurea triennali Ostetricia / Infermieristica Pediatrica I anno
a.a. 2007-2008 Esercitazioni di Statistica Medica e Biometria Corsi di Laurea triennali Ostetricia / Infermieristica Pediatrica I anno Dott.ssa Daniela Alessi daniela.alessi@med.unipmn.it 1 Argomenti:
DettagliCorso di Laurea Magistrale Scienze Statistiche per le Indagini Campionarie
Corso di Laurea Magistrale Scienze Statistiche per le Indagini Campionarie Presidente Comitato per la Didattica: Prof. L. Barabesi lucio.barabesi@unisi.it Cos'è la Statistica? Cos'è la Statistica? La Statistica
Dettaglia) Usando i seguenti livelli di significatività, procedere alla verifica di ipotesi, usando come ipotesi alternativa un'ipotesi unidirezionale:
ESERCIZIO 1 Da studi precedenti, il responsabile del rischio di una grande banca sa che l'ammontare medio di denaro che deve essere corrisposto dai correntisti che hanno il conto scoperto è pari a 240.
DettagliEsercitazioni di statistica
Esercitazioni di statistica Misure di associazione: Indipendenza assoluta e in media Stefania Spina Universitá di Napoli Federico II stefania.spina@unina.it 22 ottobre 2014 Stefania Spina Esercitazioni
DettagliRicerca di marketing 2. Ricerca di marketing 3. Ricerca di marketing 4
Ricerca di marketing 2 Il piano I compiti e le responsabilità realizzativi Individuazione dati primari e secondari Definizione modalità raccolta dati primari Procedure di analisi Presentazione dei risultati
DettagliREDDITO POVERTA DISUGUAGLIANZA IL CASO ITALIANO
REDDITO POVERTA DISUGUAGLIANZA IL CASO ITALIANO MISURARE IL GRADO DI DISEGUAGLIANZA NELLA DISTRIBUZIONE DEL REDDITO Indice di Gini. L indice di concentrazione di Gini è una misura sintetica del grado
DettagliAndamento economico del settore turistico in Italia nel 2014
Andamento economico del settore turistico in Italia nel 2014 Mauro Politi ISTAT XV Conferenza CISET- Banca d Italia L'ITALIA E IL TURISMO INTERNAZIONALE Risultati e tendenze per incoming e outgoing nel
DettagliPARTE SECONDA: LA MACROECONOMIA MD 06 I DATI MACROECONOMICI
PARTE SECONDA: LA MACROECONOMIA MD 06 I DATI MACROECONOMICI Con questa Unità didattica iniziamo la parte dedicata alla macroeconomia, ossia all analisi del funzionamento del sistema economico nel suo insieme.
DettagliMarketing - Corso progredito Marketing Research & Consumer Behavior. Gaetano Nino Miceli Maria Antonietta Raimondo
- Corso progredito Research & Consumer Behavior Gaetano Nino Miceli Maria Antonietta Raimondo - Corso progredito 1 IL CORSO Il corso di Progredito ha l obiettivo di trasferire conoscenze specialistiche
Dettagli12 Il mercato del lavoro dei politici
INTroDUzIoNE La figura del politico e quella dell elettore sono alla base del concetto di democrazia rappresentativa. Ma chi è il politico? Ed è giusto considerare quella del politico una professione come
DettagliStatistica Applicata all edilizia Lezione 3: i numeri indice
Lezione 3: i numeri indice E-mail: orietta.nicolis@unibg.it 24 marzo 2009 Programma Programma Operazioni statistiche elementari Vengono utilizzate per confrontare fenomeni nel tempo (nello stesso luogo
DettagliStatistica Inferenziale
Statistica Inferenziale Prof. Raffaella Folgieri Email: folgieri@mtcube.com aa 2009/2010 Esercizio 1 (stima puntuale) In un processo di controllo di qualità, siamo interessati al numero mensile di guasti
DettagliMETODI E TECNOLOGIE PER L INSEGNAMENTO DELLA MATEMATICA. Lezione n 16
METODI E TECNOLOGIE PER L INSEGNAMENTO DELLA MATEMATICA Lezione n 16 Ancora sulle relazioni Proviamo a rappresentare alcune relazioni 1)Nell insieme dei primi dieci numeri naturali la relazione: a) a è
DettagliSCUOLA PRIMARIA SCUOLA SECONDARIA DI PRIMO GRADO
ATTENZIONE: LA PRESENTE SCHEDA RIGUARDA LA SCUOLA PRIMARIA E LA SCUOLA SECONDARIA DI PRIMO GRADO SI PREGA DI LEGGERE LE SEGUENTI ISTRUZIONI CON LA MASSIMA ATTENZIONE Anche per il 2014 è prevista la raccolta
DettagliProbabilità. Ing. Ivano Coccorullo
Ing. Ivano Coccorullo PROBABILITA Teoria della Eventi certi, impossibili e casuali Nella scienza e nella tecnologia è fondamentale il principio secondo il quale ogni volta che si realizza un insieme di
DettagliModelli matematici e Data Mining
Modelli matematici e Data Mining Introduzione I modelli matematici giocano un ruolo critico negli ambienti di business intelligence e sistemi di supporto alle decisioni. Essi rappresentano un astrazione
DettagliStatistica. Campione
1 STATISTICA DESCRITTIVA Temi considerati 1) 2) Distribuzioni statistiche 3) Rappresentazioni grafiche 4) Misure di tendenza centrale 5) Medie ferme o basali 6) Medie lasche o di posizione 7) Dispersione
DettagliPROGRAMMAZIONE DI GEOGRAFIA CLASSE SECONDA A.S
1. L EUROPA E L UNIONE EUROPEA: la formazione dell Europa, la società europea, l unione europea (vol. I) 2. L EUROPA FISICA E POLITICA IN GENERALE (ripasso) 2. L EUROPA MEDITERRANEA: Spagna, Andorra, Principato
DettagliEsercitazioni di statistica
Esercitazioni di statistica Intervalli di confidenza Stefania Spina Universitá di Napoli Federico II stefania.spina@unina.it 10 Dicembre 2014 Stefania Spina Esercitazioni di statistica 1/43 Stefania Spina
DettagliTecnica dei Servizi e Pratica Operativa di Ricevimento
N.B.: i programmi presenti su questo sito, sono da ritenere come puramente indicativi in quanto soggetti a possibili variazioni effettuate dai singoli docenti. Tecnica dei Servizi e Pratica Operativa di
DettagliALESSANDRO GIANGRANDI 15 AGOSTO 2015
ISIN DE000HV4AMX4 CERTIFICATO CASH COLLECT AUTOCALLABLE SOTTOSTANTE DATA DI QUOTAZIONE 03082015 PER QUANT -CERTIFICATES ALESSANDRO GIANGRANDI giangrandigiangrandi@gmail.com 15 AGOSTO 2015 CERTIFICATO CASH
DettagliDisegni di studio nella ricerca epidemiologica
Disegni di studio nella ricerca epidemiologica Dott. Pamela Di Giovanni Disegni epidemiologici La ricerca epidemiologica utilizza, per i suoi scopi, diverse strategie di studio che vengono distinte in
DettagliInformation summary: Le Ricerche di Mercato
Information summary: Le Ricerche di Mercato - Copia ad esclusivo uso personale dell acquirente - Olympos Group srl Vietata ogni riproduzione, distribuzione e/o diffusione sia totale che parziale in qualsiasi
DettagliConoscenza delle norme di base in materia di protezione dei dati personali
Conoscenza delle norme di base in materia di protezione dei dati personali 1. Ai sensi della normativa vigente in materia di protezione dei dati individuali, la data di nascita di un individuo è: Un dato
DettagliStatistica descrittiva: misure di associazione
Statistica descrittiva: misure di associazione L analisi di regressione permette di esplorare le relazioni tra due insiemi di valori (p.e. i valori di due attributi di un campione) alla ricerca di associazioni.
DettagliSABATO 5 OTTOBRE 2013 ORGANIZZATO DA ATECAP RAPPORTO ECONOMICO SULL INDUSTRIA DEL CALCESTRUZZO PRECONFEZIONATO IN ITALIA
SABATO 5 OTTOBRE 2013 ORGANIZZATO DA ATECAP RAPPORTO ECONOMICO SULL INDUSTRIA DEL CALCESTRUZZO PRECONFEZIONATO IN ITALIA 2 PIL, INVESTIMENTI IN COSTRUZIONI, PRODUZIONE NELLE COSTRUZIONI, DI CALCESTRUZZO
DettagliPIANO DI LAVORO ANNUALE DEL DIPARTIMENTO DI MATERIA NUCLEI FONDAMENTALI DI CONOSCENZE
Pag. 1 di 7 ANNO SCOLASTICO 2014/2015 DIPARTIMENTO DI MATEMATICA INDIRIZZO AFM, RIM, SIA CLASSE BIENNIO TRIENNIO DOCENTI: Alemagna, Bartalotta, Bergamaschi, Mangione NUCLEI FONDAMENTALI DI CONOSCENZE I
DettagliNUCLEI FONDANTI L azienda come sistema: elementi soggetti e tipologie La localizzazione e la gestione dell azienda I calcoli finanziari
DISCIPLINA INDIRIZZO ECONOMIA AZIENDALE TECNICO BIENNIO PRIMO ANNO FINALITA Utilizzare linguaggio e strumenti matematici per trattare informazioni qualitative e quantitative Conoscere i fondamenti del
Dettagli7 Programma Quadro Progetti di ricerca finanziati dalla Commissione Europea Cooperazione: ICT. budget: 286.000.000 EUR
7 Programma Quadro Progetti di ricerca finanziati dalla Commissione Europea Cooperazione: ICT Codice identificativo progetto: FP7-ICT-2009-6 budget: 286.000.000 EUR L obiettivo della Commissione Europea
DettagliIl sistema informativo aziendale
Il sistema informativo aziendale Informatica e azienda L azienda è caratterizzata da: Persone legate tra loro da una struttura gerarchica che definisce le dipendenze Attività produttive necessarie per
DettagliEconomia Politica e Istituzione Economiche
Economia Politica e Istituzione Economiche Barbara Pancino Lezione 8 Il modello IS-LM in economia aperta Economia aperta Economia aperta applicata a: mercati dei beni: l opportunità per i consumatori e
DettagliMetodi statistici per le ricerche di mercato
Metodi statistici per le ricerche di mercato Prof.ssa Isabella Mingo A.A. 2013-2014 Facoltà di Scienze Politiche, Sociologia, Comunicazione Corso di laurea Magistrale in «Organizzazione e marketing per
DettagliWebinar. Una ipotesi di Piano di sviluppo culturale: la segmentazione della domanda dei visitatori
PON GOVERNANCE E AZIONI DI SISTEMA 2007-2013 ASSE E - PIANO FORMEZ 2013 Progetto pilota Revisione dei processi e riorganizzazione di una struttura territoriale del ministero dei beni e delle attività culturali
DettagliIl mercato del lavoro in Europa
Il mercato del lavoro in Europa Il diritto di essere piccoli Milano, 6 maggio 2014 Silvia Spattini @SilviaSpattini silvia.spattini@adapt.it Tassi di occupazione 2013 Tasso occupazione totale Tasso occupazione
DettagliUNIONE EUROPEA SICUREZZA, DIFESA, VITA, SANITA
UNIONE EUROPEA SICUREZZA, DIFESA, VITA, SANITA L Unione Europea PESD PESC TENORE DI VITA IN EUROPA SANITA FORZE SCHIERABILI: PESD -EUROCORPS (esercito); -EUROGENDFOR (polizia militare); -EUROPOL (polizia).
DettagliREPORT COMMERCIALE E DI MARKETING. Istruzioni per l uso
REPORT COMMERCIALE E DI MARKETING Istruzioni per l uso L analisi dei dati commerciali interni L analisi dei dati nel concreto Struttura del Report L analisi dei dati commerciali interni Indicazioni per
DettagliSCIENZE DELLA FORMAZIONE PRIMARIA (V.O.) Metodologia Didattica per la Scuola Primaria* - A.A. 2013/2014 Prof.ssa G. Compagno SCHEDA DI TRASPARENZA
1 SCIENZE DELLA FORMAZIONE PRIMARIA (V.O.) Metodologia Didattica per la Scuola Primaria* - A.A. 2013/2014 Prof.ssa G. Compagno SCHEDA DI TRASPARENZA NOME E COGNOME DOCENTE SETTORE SCIENTIFICO- DISCIPLINARE
DettagliIncidenti stradali in Italia nel 2014
Incidenti stradali in Italia nel 2014 Roberta Crialesi 4 Pescara, 19 novembre 2015 Prefettura di Pescara - Sala 17 marzo Unità d Italia Gli incidenti stradali I principali risultati per l anno 2014 2014
DettagliPON GOVERNANCE E AZIONI DI SISTEMA ASSE E
PON GOVERNANCE E AZIONI DI SISTEMA 2007-2013 - ASSE E Progetto Performance PA Ambito B - Linea 2 Modelli e strumenti per il miglioramento dei processi di gestione del personale Seminario Il sistema di
DettagliFEDERATION EUROPEENNE DE LA MANUTENTION Gruppo di prodotto. Carrelli industriali
FEM-IT-T/N855 FEDERATION EUROPEENNE DE LA MANUTENTION Gruppo di prodotto Carrelli industriali FEM Breve guida all identificazione dei carrelli industriali non conformi 05.2012 (I) - Emissioni da Gas di
DettagliDistretto 43 Casoria(NA) Direttore dr. Ferdinando Russo
Distretto 43 Casoria(NA) Direttore dr. Ferdinando Russo Assistenza Sanitaria ad assistiti di uno Stato dell UE o Spazio Economico Europeo in temporaneo soggiorno in Italia I cittadini, assistiti da uno
DettagliDistribuzioni di probabilità
Distribuzioni di probabilità Distribuzioni di probabilità L analisi statistica spesso studia i fenomeni collettivi confrontandoli con modelli teorici di riferimento. Tra di essi, vedremo: la distribuzione
DettagliCOME CREARE UN BUSINESS PLAN
Università di Roma Sapienza 1 COME CREARE UN BUSINESS PLAN IL BUSINESS PLAN Un business plan viene realizzato prima dell apertura dell azienda al fine di valutare l idea progettuale e la sua fattibilità.
DettagliSERIE STORICHE. Tabella 9 - Esportazioni, importazioni e saldi della bilancia commerciale (milioni di euro) (a)
SERIE STORICHE Tabella 9 - Esportazioni, importazioni e saldi della bilancia commerciale (milioni di euro) (a) Dati grezzi Dati mensili destagionalizzati Esportazioni Variazioni Importazioni Variazioni
DettagliMetodologie informatiche per la chimica
Metodologie informatiche per la chimica Dr. Sergio Brutti Metodologie di analisi dei dati Strumenti di misura Uno strumento di misura e un dispositivo destinato a essere utilizzato per eseguire una misura,
DettagliQUESTIONARIO PER LO STUDIO DELLA PERCEZIONE DEL CENSIMENTO DELLA POPOLAZIONE
QUESTIONARIO PER LO STUDIO DELLA PERCEZIONE DEL CENSIMENTO DELLA POPOLAZIONE A cura dei ricercatori dell Evaluation Research Group Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione - CNR Versione SHORT
Dettaglidella provincia di Padova Sintesi anno 2015 A cura del Servizio Studi - Padova, marzo 2016
Indicatori del mercato del lavoro della provincia di Padova Sintesi anno 2015 A cura del Servizio Studi - Padova, marzo 2016 Principali indicatori del mercato del lavoro provinciale Fonti disponibili Inps
DettagliISTITUTO COMPRENSIVO DI AVIO TERZO BIENNIO-CLASSE QUINTA PRIMARIA DISCIPLINA:GEOGRAFIA. Anno scolastico 2013/2014 INSEGNANTE:FEDERICA REDOLFI
ISTITUTO COMPRENSIVO DI AVIO TERZO BIENNIO-CLASSE QUINTA PRIMARIA DISCIPLINA:GEOGRAFIA Anno scolastico 2013/2014 INSEGNANTE:FEDERICA REDOLFI GEOGRAFIA Competenza 1 al termine del 3 biennio (classe quinta
DettagliMATEMATICA e COMPLEMENTI di MATEMATICA
ALLEGATO N.8_b MATEMATICA e COMPLEMENTI di MATEMATICA DESTINATARI gli studenti delle classi: terze e quarte nuovo ordinamento RISULTATI DI APPRENDIMENTO DELL OBBLIGO D ISTRUZIONE, CHIAVE EUROPEA Padroneggiare
DettagliCampionamento La statistica media campionaria e la sua distribuzione
Campionamento La statistica media campionaria e la sua distribuzione 1 Definisco il problema da studiare: es. tempo di percorrenza tra abitazione e università Carattere: tempo ossia v.s. continua Popolazione:
DettagliCapacità: Analizzare un problema semplice. Valutare la congruenza dei risultati con i dati e le informazioni iniziali.
MATEMATICA: PROGRAMMAZIONE CLASSE QUINTA LICEO TURISTICO A.S. 2011-2012 A) OBIETTIVI Conoscenze: Le caratteristiche di una funzione lineare in due variabili reali. Gli scopi e i metodi della ricerca operativa.
Dettaglidifferiticerti.notebook November 25, 2010 nov 6 17.29 nov 6 17.36 nov 6 18.55 Problemi con effetti differiti
Problemi con effetti differiti sono quelli per i quali tra il momento di sostentamento dei costi ed il momento di realizzo dei ricavi intercorre un certo lasso di tempo. Nei casi in cui il vantaggio è
Dettagli29.3.2014 Gazzetta ufficiale dell Unione europea L 95/39
29.3.2014 Gazzetta ufficiale dell Unione europea L 95/39 DECISIONE DI ESECUZIONE DELLA COMMISSIONE del 27 marzo 2014 concernente un contributo finanziario dell Unione a favore di un piano coordinato di
DettagliUnità Carattere Modalità
Unità Carattere Modalità Unità statistica: unità elementare del collettivo oggetto di studio Carattere: è ogni aspetto del fenomeno oggetto di studio osservabile su un insieme di unità statistiche Modalità:
DettagliPowerDIP Software gestione presenze del personale aziendale. - Guida all inserimento e gestione dei turni di lavoro -
PowerDIP Software gestione presenze del personale aziendale - Guida all inserimento e gestione dei turni di lavoro - Informazioni preliminari. E necessario innanzitutto scaricare e installare l ultima
DettagliSyllabus Start rev. 1.03
Syllabus Start rev. 1.03 Modulo 1 Concetti di base della qualità e della soddisfazione del cliente Il seguente Syllabus è relativo al Modulo 1 di EQDL Start, Concetti di base della qualità e della soddisfazione
DettagliA scuola di scienza: il progetto Tutti pazzi per la chimica!
A scuola di scienza: il progetto Tutti pazzi per la chimica! Il sistema scolastico lombardo SCUOLE STATALI SCUOLE PARITARIE ALUNNI SCUOLE STATALI ALUNNI S. PARITARIE DOCENTI SCUOLE STATALI DOCENTI S. PARITARIE
DettagliLEZIONE N. 11 ( a cura di MADDALENA BEI)
LEZIONE N. 11 ( a cura di MADDALENA BEI) F- test Assumiamo l ipotesi nulla H 0 :β 1,...,Β k =0 E diverso dal verificare che H 0 :B J =0 In realtà F - test è più generale H 0 :Aβ=0 H 1 :Aβ 0 A è una matrice
DettagliSTATISTICHE DESCRITTIVE Parte II
STATISTICHE DESCRITTIVE Parte II INDICI DI DISPERSIONE Introduzione agli Indici di Dispersione Gamma Differenza Interquartilica Varianza Deviazione Standard Coefficiente di Variazione introduzione Una
DettagliCifre significative delle misure di grandezze fisiche
Cifre significative delle misure di grandezze fisiche Si definiscono grandezze fisiche tutte quelle entità con cui vengono descritti i fenomeni fisici e che sono suscettibili di una definizione quantitativa,
DettagliImportanza delle incertezze nelle misure fisiche
Importanza delle incertezze nelle misure fisiche La parola errore non significa equivoco o sbaglio Essa assume il significato di incertezza da associare alla misura Nessuna grandezza fisica può essere
DettagliIMQ 2013 Indagine sulla Mobilità delle persone e sulla Qualità dei trasporti Analisi sulla Città di Torino
IMQ 2013 Indagine sulla Mobilità delle persone e sulla Qualità dei trasporti Analisi sulla Città di CITTA DI TORINO Le Indagini campionarie sulla Mobilità delle persone e sulla Qualità dei trasporti (IMQ)
DettagliFACOLTÀ DI SOCIOLOGIA CdL in SCIENZE DELL ORGANIZZAZIONE ESAME di STATISTICA 21/09/2011
FACOLTÀ DI SOCIOLOGIA CdL in SCIENZE DELL ORGANIZZAZIONE ESAME di STATISTICA 1/9/11 ESERCIZIO 1 (+3++3) La seguente tabella riporta la distribuzione di frequenza dei valori di emoglobina nel sangue (espressi
DettagliCURRICOLO VERTICALE PER COMPETENZE DISCIPLINARI. Scuola Secondaria di Primo Grado Matematica -
CURRICOLO VERTICALE PER COMPETENZE DISCIPLINARI Scuola Secondaria di Primo Grado Matematica - Classe Prima COMPETENZA CHIAVE EUROPEA: COMPETENZA MATEMATICA Profilo dello studente al termine del Primo ciclo
DettagliDESCRIZIONE SINTETICA
TECNICO DEL MARKETING TURISTICO DESCRIZIONE SINTETICA Il Tecnico del marketing turistico è in grado di analizzare il mercato turistico, progettare un servizio sulla base della valutazione della domanda
DettagliCORSO DI STATISTICA (parte 1) - ESERCITAZIONE 5
CORSO DI STATISTICA (parte 1) - ESERCITAZIONE 5 Dott.ssa Antonella Costanzo a.costanzo@unicas.it Esercizio 1. Misura dell associazione tra due caratteri Uno store manager è interessato a studiare la relazione
DettagliFACOLTA DI SCIENZE STATISTICHE Corso di laurea in Statistica, Imprese e Mercati Statistica economica (Prof. Filippucci) Prova del 19/12/07
FACOLTA DI SCIENZE STATISTICHE Corso di laurea in Statistica, Imprese e Mercati Statistica economica (Prof. Filippucci) Prova del 19/12/07 Nome e cognome N. di Matricola 1.) Quale delle seguenti affermazioni
DettagliCERTIFICAZIONE ENERGETICA DEGLI EDIFICI Regione Lombardia
CERTIFICAZIONE ENERGETICA DEGLI EDIFICI Regione Lombardia Introduzione al corso 1 Programma del corso Modulo I: Inquadramento legislativo 2 Programma del corso Modulo II: Bilancio energetico sistema edificio-impianto
DettagliIndagine sulle imprese del terziario di Pordenone gennaio 2011 STUDIO SUI SALDI INVERNALI
Indagine sulle imprese del terziario di Pordenone gennaio 2011 STUDIO SUI SALDI INVERNALI Pordenone, 14 febbraio 2011 Codice ricerca: 2010-210kr 2 presentazione del lavoro Scheda tecnica Obiettivi del
DettagliDelta con la media U.E. /litro - BENZINA
FIGISC ANISA NEWSLETTER PREZZI N.. 083/NP 3 GIUGNO 2016 STATISTICHE DEI PREZZI UNIONE EUROPEA ED ALTRI PAESI EXTRACOMUNITARI MEDIE MESE MAGGIO 2016 a cura delllla Segreteriia Naziionalle FIGISC/ANISA CONFCOMMERCIO
DettagliLivello di benessere organizzativo, grado di condivisione del sistema di valutazione e valutazione del superiore gerarchico
Livello di benessere organizzativo, grado di condivisione del sistema di valutazione e valutazione del superiore gerarchico Sintesi dei risultati dell indagine 2013 svolta sul personale della Camera di
DettagliAnalizziamo uno ad uno i sottoindicatori che hanno consentito di stilare la graduatoria generale
LA CLASSIFICA DELLE PA PIU EFFCIENTI NEI RAPPORTI CON LE IMPRESE (GRADUATORIA GENERALE) ING MONDIALE (posizione in classifica competitività 2014) 1 Finlandia 12 2 Irlanda 15 3 Germania 21 4 Estonia 22
DettagliDisegni sperimentali
Disegni sperimentali Argomenti della lezione Disegni sperimentali Disegni quasi sperimentali Disegni pre sperimentali Veri esperimenti Lo sperimentatore ha un controllo completo sull intero protocollo
DettagliOccupati e disoccupati Aprile 2010: stime provvisorie
Occupati e disoccupati Aprile 2010: stime provvisorie 1 giugno 2010 Allo scopo di migliorare la tempestività dell informazione statistica sull evoluzione del mercato del lavoro, e nell ambito degli accordi
DettagliAnalisi Univariata e Multivariata dei Dati Economici Bruno Ricca (Dipartimento di studi su risorse, impresa, ambiente e metodologie quantitative)
Programma di studio AA 2008-2009 Analisi Univariata e Multivariata dei Dati Economici Bruno Ricca (Dipartimento di studi su risorse, impresa, ambiente e metodologie quantitative) Modulo unico 10 cfu corso
DettagliAREA PROFESSIONALE DI RIFERIMENTO 14. TECNICO AGRICOLO. Nomenclatura delle Unità Professionali (NUP/ISTAT):
AREA PROFESSIONALE DI RIFERIMENTO Denominazione della figura 14. TECNICO AGRICOLO Referenziazioni della figura Nomenclatura delle Unità Professionali (NUP/ISTAT): 6. Artigiani, operai specializzati e agricoltori.
DettagliIstituzioni di Statistica 1 Esercizi su strumenti grafici e funzione di frequenza relativa cumulata
Istituzioni di Statistica 1 Esercizi su strumenti grafici e funzione di frequenza relativa cumulata Esercizio 1 La seguente tabella riguarda il tempo per passare da 0 a 100 km/h di 17 automobili tedesche
DettagliModelli descrittivi, statistica e simulazione
Modelli descrittivi, statistica e simulazione Master per Smart Logistics specialist Roberto Cordone (roberto.cordone@unimi.it) Statistica inferenziale Cernusco S.N., giovedì 18 febbraio 2016 (9.00/13.00)
DettagliRIF. CORSO: 2015-GG-32. Scheda progetto
RIF. CORSO: 205-GG-2 Scheda progetto FIGURA PROFESSIONALE Denominazione corso: Durata: OPERATORE DELLA PROMOZIONE ED ACCOGLIENZA TURISTICA 200 Descrizione della figura professionale: L Operatore della
DettagliPIANO DI LAVORO DI ECONOMIA AZIENDALE
PIANO DI LAVORO DI ECONOMIA AZIENDALE CLASSE 3ALA ANNO SCOLASTICO 2011/12 PROF.SSA BARTOLI MARIA GRAZIA MODULI DURATA (IN ORE) 1. Lo scambio economico( dal biennio) 20 2. La gestione aziendale 50 3. L
DettagliIncertezza di Misura: Concetti di Base
Incertezza di Misura: Concetti di Base Roberto Ottoboni Dipartimento di Elettrotecnica Politecnico di Milano 1 Il concetto di misura Nella sua accezione più comune si è sempre inteso come misura di una
DettagliStatistica - metodologie per le scienze economiche e sociali S. Borra, A. Di Ciaccio - McGraw Hill
- metodologie per le scienze economiche e sociali S. Borra, A. Di Ciaccio - McGraw Hill Es. Soluzione degli esercizi del capitolo 8 home - indice In base agli arrotondamenti effettuati nei calcoli, si
DettagliDocente: Prof. Marco Patella Tutor: Vincenzo Lomonaco
Università di Bologna Facoltà di Ingegneria C.d.L. in Ing. Gestionale Fondamenti di Informatica T-1 (A-K) A.A. 2015/16 Docente: Prof. Marco Patella Tutor: Vincenzo Lomonaco 1 Obiettivi del corso Il corso
Dettagli-RISULTATI DEL MONITORAGGIO DEL SERVIZIO DI CALL CENTER- Dott. Giovanni Goisis
-RISULTATI DEL MONITORAGGIO DEL SERVIZIO DI CALL CENTER- Dott. Giovanni Goisis 1 Al fine di migliorare l efficienza delle prestazioni del proprio Ufficio Stranieri, la Questura di Bergamo ha introdotto
DettagliMisura M19. Sostegno allo sviluppo locale LEADER (da art. 42 a 44) Interventi
M19 Sostegno allo sviluppo locale LEADER (da art. 42 a 44) Interventi 19.1.1 Sostegno preparatorio 19.2.1 Sostegno all esecuzione degli interventi nell ambito della strategia di sviluppo locale di tipo
DettagliBANDO PUBBLICO APERTO PER L AMMISSIONE AI SERVIZI DELL INCUBATORE TECNOLOGICO DI FIRENZE E DELL INCUBATORE UNIVERSITARIO FIORENTINO
BANDO PUBBLICO APERTO PER L AMMISSIONE AI SERVIZI DELL INCUBATORE TECNOLOGICO DI FIRENZE E DELL INCUBATORE UNIVERSITARIO FIORENTINO MODELLO DI BUSINESS PLAN 1 Analisi tecnica del Prodotto/Servizio e Identificazione
DettagliSTATISTICA INFERENZIALE PER VARIABILI QUALITATIVE
1 STATISTICA INFERENZIALE PER VARIABILI QUALITATIVE La presentazione dei dati per molte ricerche mediche fa comunemente riferimento a frequenze, assolute o percentuali. Osservazioni cliniche conducono
DettagliOCSE-PISA 2009 Programme for International Student Assessment
OCSE-PISA 2009 Programme for International Student Assessment Studio principale Programma del corso di formazione Il progetto OCSE PISA 2009 Le procedure di somministrazione. Compiti e ruoli dell insegnante
DettagliUNITA DIDATTICA. Conoscenze. Abilità
Titolo: Percentuali e calcolo proporzionale Codice: A1-S-Pro-Eno Ore previste: 6 Sistemi ed unità di misura, equivalenze. Concetti di peso netto, peso lordo, tara; costo, ricavo, guadagno. Rapporti e proporzioni.
Dettagli