Introduzione al pacchetto statistico RStudio per l'analisi dei dati aziendali. Descizione grafica ed analitica delle variabili economiche numeriche, categoriche e distribuzione in classi. Analisi della correlazione e retta di regressione. Cenni di probabilità, distribuzione della media campionaria e proporzione campionaria. Intervalli di confidenza e test d'ipotesi. Tutti gli esempi riguardano tipiche dinamiche aziendali.
Introduzione ad R e ad RStudio
Strutture di R: vectors, arrays, matrix, lists, e data.frame
Descrizione dei data.frame, trasformazione di variabili, aggiunta di variabili, sintesi delle variabili.
Tipi di variabili: quantitative e qualitative. Rapporti, intervalli, variabili ordinali variabili nominali. Descrivere variabili qualitativetabelle grafici. Descrivere variabili quantitative:MediaQuartileMedianavarianza deviazione standard istogrammi box-plot La distribuzione normale e la sua importanza in econometria. Calcolare probabilità e quartili usando le funzioni di R pnorm() e qnorm().Distribuzioni derivanti dalla normale Tchi-quardatoF La distribuzione campionaria, e il teorema del limite centrale.Test di ipotesi e significatività.Test two-sidedTest one-sidedUso del valore criticoUso del p-valueAnalisi di correlazione tra variabiliCovarianzaIl coefficiente di correlazione Retta di regressione
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