Che materia stai cercando?

Anteprima

ESTRATTO DOCUMENTO

Riassunto di metodi quantitativi

per il management (parte di

statistica)

CAPITOLO PRIMO “CONCETTI INTRODUTTIVI”

1. Analisi preliminare

Effettuando la classificazione delle unità statistiche rispetto alla modalità qualitativa “tempo”, la successione

dei dati che ne consegue viene definita serie storica; precisamente, possiamo avere serie storiche

posizionali quando le osservazioni rilevate fanno riferimento o ad una successione di istanti temporali (ad

esempio la popolazione residente in una determinata località) oppure di flusso quando riguardano

informazioni riferite ad una successione di intervalli di tempo (ad esempio il fatturato di un’impresa).

L’obiettivo dell’analisi delle serie storiche non è il limitarsi a descrivere l’evoluzione nel corso del tempo della

grandezza statistica oggetto di analisi bensì puntare a capire quell’azione del tempo che modifica la

successione dei dati; tuttavia l’aspetto che più interessa gli studiosi è quello di capire come formulare

congetture il più possibile precise e attendibili circa l’andamento futuro del fenomeno stesso, si tratta

dell’azione di previsione la quale può essere effettuata a breve, medio o lungo termine.

Con riferimento all’azione di previsione possiamo avere:

- modelli autoproiettivi, si basano sulla sola conoscenza dei valori passati della grandezza da prevedere;

- modelli causali, oltre ai valori passati si basano su altre variabili legate alla grandezza da prevedere.

Modelli autoproiettivi

Media mobile.

• Modelli classici “di decomposizione”.

• Modelli di livellamento esponenziale.

• Modelli Arima.

Modelli causali

Regressione semplice e multipla.

• Modelli con funzione di trasferimento.

• Modelli econometria.

• Modelli state space.

Le componenti delle serie storiche economiche e l’analisi grafica

Le variabili che influenzano l’andamento delle serie storiche possono essere delle tipologie più disparate, in

sintesi esse possono essere raccolte sotto due componenti: la componente sistematica, la quale è generata

dall’influenza regolare e determinante del primo insieme di cause, e la componente residuale, la quale è

composta da quell’insieme di concause non chiaramente identificabili che possono aver operato non sempre

nella stessa direzione e con la stessa intensità. Nelle serie storiche a cadenza mensile-trimestrale-

quadrimestrale possono venire alla luce andamenti della serie storica legati al calendario stesso, la

componente stagionale presenta variazioni di segno alterno che si presentano con una certa regolarità e

sistematicità e che esauriscono la loro influenza solitamente nell’arco di un anno dando luogo quindi ad

andamenti di tipo ricorrente a periodo fisso; la componente congiunturale, invece, presenta variazioni la cui

sistematicità è di difficile individuazione e che si presentano in modo irregolare. In merito a serie storiche a

cadenza giornaliera possiamo, inoltre, ravvisare una componente calendario causata dal numero di giorni

che si hanno in mesi diversi.

Queste componenti spesso vengono individuate attraverso l’analisi grafica, alla quale possono essere

applicate delle trasformazioni per evidenziare alcune caratteristiche della serie storica: 1 di 8

- logaritmica;

- differenza;

- rapporto;

- rendimento logaritmico.

Indici descrittivi

Sintetizzano la serie storica e permettono di analizzarne la forma della distribuzione, anche in relazione

all’adattamento a distribuzioni statistiche note; possiamo avere indici di posizione (media, mediana e moda),

indici di variabilità (deviazione standard, range e varianza) e indici di forma (simmetria e curtosi)

PARTE SECONDA “ALCUNE VARIABILI CASUALI”

1.1 Le variabili casuali utili nell’inferenza statistica

Possiamo avere la variabile casuale normale la cui rappresentazione grafica è rappresentata dalla curva

gaussiana la quale presenta le seguenti caratteristiche:

- media, moda e mediana coincidono;

- x tende a zero a +- infinito;

- si caratterizza per la media aritmetica (μ) e lo scarto quadratico medio (σ);

- presenta due punti di flesso in corrispondenza di μ - σ e μ + σ.

Posso avere anche una versione standardizzata di X definendo la variabile casuale Z = ( X - μ ) / σ.

Dalla variabile casuale normale possono ottenere, tramite delle trasformazioni, alcune variabili casuali

continue. 2 di 8

PARTE TERZA “RICHIAMI DI INFERENZA STATISTICA”

1.2 Teoria dei test

Ipotesi statistica

Con tale termine si intende un’affermazione riguardante la forma di una distribuzione di densità o di

probabilità della popolazione (ipotesi funzionale) oppure il valore assunto da un parametro caratteristico

della stessa (ipotesi parametrica). Si distinguono due ipotesi contrapposte:

H è l’ipotesi nulla, preesistente all’osservazione dei dati campionati e vera fino a prova contraria.

• 0

H è l’ipotesi alternativa.

• 1

L’obiettivo dell’intera statistica test è quello di trovare una regola di decisione che consenta di accettare una

delle due ipotesi, tale regola viene enunciata da determinati test statistici.

Statistica test e valore critico

La prima è una statistica campionaria la cui distribuzione deve essere completamente nota sotto l’ipotesi

nulla mentre il secondo è un valore della statistica test corrispondente ad un certo valore di probabilità; di

solito la regola di decisione si basa tramite un confronto tra la funzione test e il valore critico: ad esempio, se

la funzione test è < del valore critico accetto una determinata ipotesi mentre in caso contrario accetto

l’ipotesi alternativa.

L’insieme dei valori della statistica test che portano all’accettazione dell’ipotesi nulla è detta regione di

accettazione mentre l’insieme dei valori rimanenti si chiama regione di rifiuto.

Errori e probabilità di errore 3 di 8


ACQUISTATO

8 volte

PAGINE

8

PESO

411.36 KB

PUBBLICATO

+1 anno fa


DETTAGLI
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in management per l'impresa (MILANO - ROMA)
SSD:

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher matteolimpia di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Metodi quantitativi per il management e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Cattolica del Sacro Cuore - Milano Unicatt o del prof Paroli Roberta.

Acquista con carta o conto PayPal

Scarica il file tutte le volte che vuoi

Paga con un conto PayPal per usufruire della garanzia Soddisfatto o rimborsato

Recensioni
Ti è piaciuto questo appunto? Valutalo!

Altri appunti di Metodi quantitativi per il management

Metodi quantitativi per il management
Appunto
Economia dell'istruzione
Appunto
Riassunto esame Gestione delle Risorse Umane, prof. Manzolini, libro consigliato Risorse Umane. Persone, Relazioni e Valore, Costa
Appunto
Appunti di finanza aziendale avanzato
Appunto