Conoscere e comprendere le principali metodologie statistiche applicabili al management e più in ge-nerale in ambito socio-economico e finanziario, a partire dagli strumenti di analisi descrittiva dei da-ti, fino ad arrivare all’inferenza su modelli di regressione e su modelli più complessi come i lineari generalizzati, che svolgono un ruolo chiave nelle analisi di mercato. Particolare enfasi è rivolta all’analisi di dati reali mediante l’uso del software statistico R, inteso non solo come strumento di lavoro, ma anche come mezzo di approfondimento dei modelli teorici e della loro applicabilità a dati reali.
Gli studenti che abbiano superato l’esame con successo avranno acquisito una sensibilità all’analisi empirica del dati: mediante gli strumenti metodologici introdotti nel corso, sapranno discriminare tra le diverse procedure statistiche e sapranno valutarne criticamente i risultati. La comprensione delle metodologie statistiche permetterà agli studenti di studiare autonomamente modelli statistici alternativi non introdotti nel corso e di comprenderne vantaggi e limitazioni.
Gli studenti che abbiano superato l’esame con successo saranno in grado di studiare e ridurre in modo esaustivo i dati e studiare le relazioni esistenti tra due o più variabili (qualitative e/o quantitative) sia da un punto di vista descrittivo che da un punto di vista inferenziale. A partire da un problema reale, sapranno definire la strategia statisticamente migliore per studiare la variabilità del fenomeno e fornire dei risultati mediante l’implementazione di un software statistico.
Gli studenti saranno in grado di analizzare criticamente i risultati ottenuti evidenziando vantaggi e svantaggi delle procedure adottate.

La capacità critica degli studenti è continuamente stimolata dall’attività in aula. A partire da pro-blemi reali e successiva formalizzazione in termini statistici, attraverso l’analisi empirica del dato si valutano criticamente vantaggi e svantaggi delle procedure adottate.
Inoltre, come prova d’esame gli studenti sono chiamati ad analizzare un caso di studio nella sua inte-rezza, a partire dalla formalizzazione del problema oggetto di interesse fino all’analisi e alla valuta-zione dei modelli statistici corrispondenti: agli studenti è richiesto di valutare criticamente i risultati, evidenziando le limitazioni dei metodi statistici adottati e le potenziali estensioni. Tale tipo di attivi-tà sviluppa ulteriormente la capacità critica degli studenti e, nel caso di lavori di gruppo, stimola la discussione.
Gli studenti sono chiamati a redarre un report dell’attività svolta nell’analisi del caso studio, sulla falsa riga di un paper scientifico e/o di un report di analisi di mercato (in base al tipo di problematica da analizzare).
La valutazione critica delle metodologie statistiche trattate durante il corso pone le basi per la com-prensione autonoma di modelli statistici alternativi non introdotti nel corso e della loro valutazione in termini di vantaggi e limitazioni.