2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding):

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1 SYLLABUS A.A Dipartimento di Economia e Impresa Denominazione del Corso di laurea: Direzione Aziendale Denominazione dell'insegnamento: STATISTICA PER IL BUSINESS o BUSINESS STATISTICS (corso A) Nome e qualifica del docente: PROF. BENEDETTO TORRISI (RC) Orario di ricevimento: MARTEDI 10:00 12:00 VENERDì 12:00-14:00 Luogo di ricevimento STANZA 23/C QUARTO PIANO Tipologia dell attività formativa di riferimento: caratterizzante Settore scientifico di riferimento: SECS-S/03 O 13D/2 (Decreto 29 luglio 2011 n. 336) Codice insegnamento: Anno di corso: I; Semestre: I Numero totale di crediti (n moduli): 9 (3 MODULI); Carico di lavoro globale (espresso in ore): 225 ore (1 CFU = 25 ore) Numero di ore da attribuire a lezioni frontali e studio individuale: lezioni frontali: 60 ore; studio individuale: 165 ore. Organizzazione della didattica: LEZIONI + FOCUS GROUP Modalità di erogazione (LEZIONI FRONTALI APPLICAZIONI PRATICHE): Modalità di frequenza: di norma obbligatoria Obiettivi formativi generali dell insegnamento in termini di risultati di apprendimento attesi: La formazione manageriale richiede un estesa ed approfondita conoscenza dell informazione economica finalizzata alle decisioni aziendali e dei metodi statistici di creazione ed analisi dei dati e dei relativi software applicativi. Le conoscenze statistiche devono consentire al manager di interagire con le figure professionali che producono ed elaborano informazioni quantitative nello svolgimento delle funzioni aziendali. Le applicazioni trattate riguardano la previsione statistica delle vendite e della domanda di mercato di un azienda nel breve periodo, la valutazione e la scelta dei progetti di investimento,il controllo statistico nella revisione di bilancio,la gestione della qualità totale e della soddisfazione della clientela. L instabilità e la competitività dei mercati pongono l accento sui comportamenti di acquisto dei consumatori,sulle reazioni alle iniziative di marketing che vengono studiate tramite sondaggi e,quindi, con l utilizzo della statistica e della statistica economica. 1. Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding): Il corso presuppone una adeguata conoscenza della statistica descrittiva. L impostazione del corso è finalizzata a facilitare la comprensione delle potenzialità analitiche ed applicative delle diverse tecniche trattate ed a conseguire un buon equilibrio tra rigore tecnico dei metodi e illustrazione delle potenzialità applicative degli stessi mediante utilizzo dei più comuni software. Gli aspetti formali sono stati tracciati nelle loro linee essenziali mentre notevole spazio è dedicato alle problematiche che si presentano nelle applicazioni ai casi aziendali e di analisi di mercato ponendo l accento sulle condizioni di applicabilità e sulle linee da seguire per la lettura corretta e l interpretazione critica dei risultati. Le lezioni frontali saranno tenute in modo da essere il più possibile flessibili e discorsive. Si privilegia l uso della lavagna e del gessetto piuttosto che la predisposizione di schemi fissi di lezione quali le proiezioni di lucidi o l uso del computer. 2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding): Nell ottica dell orientamento agli strumenti operativi, piuttosto che di quello alle nozioni di base, è stato privilegiato l aspetto inferenziale della materia proponendo un ampio insieme di temi e tecniche statistiche in modo da dare agli argomenti trattati un assetto modulare che ne consenta una utilizzazione flessibile. Il corso è organizzato in modo da abbinare alla lezione frontale un ampia discussione sui temi trattati seguita da un applicazione pratica concernente un elaborato prodotto da piccoli gruppi di studenti. Per ciascun elaborato si terrà conto dei seguenti punti: la corretta impostazione in relazione agli obiettivi della ricerca, l opportuna scelta delle tecniche statistiche e software utilizzati, la quantità e la qualità delle informazioni acquisite, il commento finale. 3. Autonomia di giudizio (making judgements): Lo studente sarà stimolato a migliorare la propria capacità di elaborare e descrivere con precisione e chiarezza modelli interpretativi relativi all analisi statistica in ambito aziendale. A tal fine, sarà utile il confronto all'interno dei gruppi di lavoro. Essi, infatti, permettono una più efficace didattica interattiva e lo sviluppo delle capacità di leadership. La verifica della capacità di giudizio si realizzerà, principalmente, attraverso l'esame orale, la redazione e la discussione del saggio finale.

2 4. Abilità comunicative (communication skills): Alla fine del corso, lo studente dovrà essere in grado di trasferire ad altri, con un linguaggio tecnico e pratico, informazioni e valutazioni relative alle analisi aziendali assegnategli anche mediante gli strumenti informatici. Le abilità di comunicazione sono acquisite e verificate sia all'interno di attività formative specifiche:seminari,gruppi di studio, elaborazione di report statistici aziendali, sia durante altre attività formative trasversali, ad es. tirocinio. La verifica dell'acquisizione delle abilità comunicative è affidata a prove scritte e orali. L'elaborazione del saggio finale rappresenta un altro momento di approfondimento e di accertamento delle capacità raggiunte in questo ambito. Gli studenti saranno invitati ad intervenire in qualunque momento della lezione per chiarimenti o approfondimenti in merito agli argomenti trattati. In oltre vi saranno incontri settimanali, al di fuori dell orario delle lezioni, per suggerimenti, approfondimenti e revisione degli elaborati. 5. Capacità di apprendimento (learning skills): Alla fine del percorso formativo, consistente nei tre moduli di insegnamento, lo studente avrà acquisito la conoscenza e la competenza per analizzare e risolvere problematiche attraverso la selezione degli strumenti statistici specifici. Propedeuticità: Nessuna Programma dell insegnamento: Strumenti di inferenza statistica e di statistica non parametrica in relazione ai casi aziendali e alla scelta di un progetto di investimento,del controllo statistico dei valori di bilancio,di gestione della qualità,sondaggi di opinione e ricerche di mercato, comportamento consumatori ed indicatori per lettura dei mercati, segmentazione del mercato, misura dell'audience ed efficacia della pubblicità. I MODULO - Elementi di inferenza statistica per le dinamiche aziendali 3 CFU Questo modulo prevede la disseminazione delle tecniche inferenziali e la simulazione su casi aziendali delle metodologie di campionamento, costruzione di report statistici, stime intervallari e verifiche di ipotesi. 1. Metodi di campionamento 2. Intervalli di confidenza 3. Verifica di ipotesi 4. Test basati su due campioni e ANOVA a una via 5. Test Chi-quadro e test di indipendenza II MODULO La Previsione delle vendite e della domanda di mercato-scelta di un progetto di investimento Introduzione al controllo statistico della qualità 3 CFU In questo modulo saranno sviluppate le tecniche di previsione attraverso modelli di regressione lineare semplice e multipla (regressione lineare semplice, quadratica, multipla, logistica, dummy) su casi e simulazioni aziendali. Inoltre, si provvederà ad introdurre l utilizzo di schemi di analisi legati al controllo della qualità di un processo produttivo in ambito aziendale 6. Metodi statistici di previsione; 7. Metodo di regressione; 8. Livellamento esponenziale e il metodo di Box e Jenkins 9. Scelta di un progetto di investimento 10. Teoria e metodi per l analisi e la gestione della qualità di un processo produttivo III MODULO Metodi e applicazioni alla misurazione e stima della qualità di un processo produttivo e dei dati di bilancio di una azienda 3 CFU In questo modulo saranno sviluppate le tecniche di rappresentazione grafica, stima e analisi finalizzate al controllo della qualità di un processo produttivo aziendale e della qualità dei dati di bilancio aziendale. 11. Carte di controllo per variabili 12. Carte di controllo per attributi 13. Tecniche di campionamento nel controllo sulla qualità dei dati di bilancio 14. Gli stimatori statistici nel controllo sulla qualità dei dati di un bilancio aziendale Testo/i : Brasini-Freo- F.Tassinari-G.Tassinari, Statistica Aziendale E Analisi Di Mercato" ed. Il Mulino

3 Testi di approfondimento consigliati per gli aspetti metodologico-applicativi David M. Levine, Timothy C. Krehbiel, Mark L. Berenson (2011) Statistica II ed. edizione Apogeo Montgomery D.C. (2005) Controllo statistico della qualità ed. McGraw Hill, Italia Skonieczny G. Torrisi B. (2010) Metodi ed analisi statistiche nella revisione dei bilanci ed. McGraw Hill, Italia Print on demand Software: Excell + PHStat (scaricabile da Metodi didattici: lezioni frontali con uso di slides, excell, software statistici, discussioni in aula, testimonianze in aula, case study Verifica della preparazione: tende ad accertare il raggiungimento degli obiettivi formativi e si svolge attraverso - prova scritta (prova pratica): SI - prova orale (prova teorica): SI In relazione al numero dei prenotati, la prova potrà essere svolta direttamente in modalità scritta sia attraverso la risoluzione di quesiti pratici (esercizi) che teorici (attraverso la redazione scritta di proprio pugno sui quesiti richiesti) Modalità e tempi di accesso alle prove scritte: - per gli studenti frequentanti: le prove scritte sono tre e si svolgono in itinere alla fine di ogni modulo, non occorre la prenotazione. - per gli studenti non frequentanti: unica prova scritta alla fine del corso, è necessaria la prenotazione. Criteri per l assegnazione del voto: Saranno valutate:- - la capacità di problem solving: in relazione agli obiettivi proposti al candidato in termini di risoluzione di casi aziendali, il candidato dovrà individuare le tecniche statistiche più idonee alla risoluzione del problema; - la capacità di analisi e reporting: sulla base degli obiettivi aziendali, il candidato, dopo aver elaborato i dati raccolti e generato dei risultati, dovrà esser capace di saper leggere ed interpretare i risultati sia in chiave aziendale, sia in chiave statistica applicata; - la capacità di conoscenza teorico-pratica delle tematiche metodologiche: in questo caso, l approfondimento del/i testo/i consigliati e del completo materiale didattico fornito (slides, esercitazioni e simulazioni in excell), rappresentano gli strumenti per affinare il linguaggio e la conoscenza degli aspetti metodologici della materia. In questa terza fase, il candidato dovrà dimostrare di aver acquisito le conoscenze teoriche e pratiche delle tecniche statistiche applicate alla business analisys. Scala di valutazione: scarsa (voto <18/30 i ) quasi sufficiente (voto 18/30 i ) sufficiente (18-22 /30 i ) più che sufficiente (22-24/30 i ) buona (24-26/30 i ) ottima (26-28/30 i ) eccellente (28-30/30 i + lode)

4 SYLLABUS A.A Economics and Business Department Degree in: Business managment Instruction in: BUSINESS STATISTICS (Course A) Professor: PROF. BENEDETTO TORRISI (RC) Office hours: Tuesday 10:00 12:00 ; Friday 12:00-14:00 Office: room 23/C Type of course: characterizing SSD: SECS-S/03 O 13D/2 (Decreto 29 luglio 2011 n. 336) Instruction code: Year of study: I ; semester: I Credit numerbs (n 3 modules): 9 ; General objectives: Study of methods and statistical applications for the development of management policies, management and control for the company. Syllabus: MODULE I - Elements of statistical inference for the business dynamics or business management - 3 CFU This module provides for the dissemination of inferential techniques and simulation of case studies of sampling methods, construction of statistical reports, Interval estimates and tests of hypothesis. 1. Sampling methods 2. Confidence Intervals 3. Hypothesis testing 4. Tests based on two samples and one-way ANOVA 5. Chi-square test and test of independence MODULE II - Forecast sales and market demand - Selection of investment project - Introduction to Statistical Quality Control - 3 CFU This module will be developed prediction techniques through simple linear regression models and multiple models (simple linear regression, quadratic, multiple logistic dummy) for business simulations; Introduction to methods for the statistical quality control of a production process; Method of investment selection project. 6. Statistical methods of forecasting; 7. Regression method; 8. Exponential smoothing and the method of Box and Jenkins 9. Choosing an investment project 10. Theory and methods for the analysis and management of the quality of a production process MODULE III - Methods and applications to the measurement and estimation of the quality of a production process and control of the balance sheet - 3 credits This module will develop the techniques of statistical evaluation of the quality of a production process and the quality of balance sheet data. 11. Control charts for variables 12. Control charts for attributes 13. Sampling techniques in controlling the quality of balance sheet data 14. The estimators in statistical quality control data on a corporate balance sheet Books : Brasini-Freo- F.Tassinari-G.Tassinari, Statistica Aziendale E Analisi Di Mercato" ed. Il Mulino Books of deepening suggested for the methodological and applicative approaches:

5 David M. Levine, Timothy C. Krehbiel, Mark L. Berenson (2011) Statistica II ed. edizione Apogeo Montgomery D.C. (2005) Controllo statistico della qualità ed. McGraw Hill, Italia Skonieczny G. Torrisi B. (2010) Metodi ed analisi statistiche nella revisione dei bilanci ed. McGraw Hill, Italia Print on demand Software: Excell + PHStat ( Teaching methods: lectures with the use of slides, excel, statistical software, classroom discussions, external testimonials, case studies Audit methods or examination: - Written test (practical test): YES - Oral test (theory test): YES Criteria for the award of the final grade: Will be assessed: - - The problem-solving skills; - The capacity for analysis and reporting; - The ability of theoretical and practical knowledge of the methodological issues. Rating scale: poor (score <18/30i) almost sufficient (vote 18/30i) sufficient (18-22 / 30i) more than sufficient (22-24/30i) good (24-26/30i) very good (26-28/30i) excellent (28-30/30i + the praise)