La statistica spiegata e applicata.

Edoardo Luigi Gambel

La statistica spiegata e applicata.

Un efficace strumento manageriale di semplice e immediato utilizzo

Molti manager aziendali ricordano la statistica come un esame difficile e complesso. In questo volume l’autore si pone l’obiettivo di rendere facile la materia e di evidenziare il giusto equilibrio tra teoria e pratica. Seguendo questa presentazione, la statistica si prospetta immediatamente applicabile alle varie logiche aziendali, in quanto tutti utilizzano la statistica, dalle più semplici attività ai più avanzati calcoli per valutare un evento complesso.

Printed Edition

38.00

Pages: 388

ISBN: 9788891769077

Edition: 2a edizione, nuova edizione 2018

Publisher code: 100.594.1

Availability: Discreta

Pages: 388

ISBN: 9788891774156

Edizione:2a edizione, nuova edizione 2018

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In questo volume l'autore si pone l'obiettivo di rendere facile la statistica e di evidenziare il giusto equilibrio tra teoria e pratica.
Molti manager aziendali ricordano questa materia come un esame difficile e complesso.
Seguendo questa presentazione, la statistica si prospetta estremamente interessante e immediatamente applicabile alle varie logiche aziendali, in quanto tutti utilizzano la statistica, dalle più semplici attività ai più avanzati calcoli per valutare un evento complesso.
Gambel ha semplificato, nei limiti del possibile, gli argomenti trattati, esempi e casi aziendali. Per ogni tema si ripete il modulo: definizione, formula e applicazione.
L'obiettivo è quello di suscitare interesse, sapendo che questo non nasce generalmente dalla materia, ma dalle applicazioni che produce.
Il testo si divide in tre parti.
• Nella prima parte, statistica logica, sono identificati i principi base: rappresentazioni grafiche, teoria degli errori, importanza delle medie, variabilità e criteri di normalità.
• Nella seconda parte, statistica strutturata, si apprende lo studio del campionamento, l'interpolazione e la commessione.
• Nella terza parte, statistica funzionale, sono analizzate due applicazioni della statistica nella decisione e nella previsione.
Un capitolo finale è dedicato al sistema qualità, con la presentazione dei sette strumenti statistici con l'aggiunta delle tabelle necessarie a risolvere i principali calcoli applicativi.

Edoardo Luigi Gambel è un aziendalista che ha fondato nel 1966 a Milano la Gambel&Associati, ora Gambel Group della quale è il Presidente. Con oltre 50 anni di professione ha operato in più di 400 imprese. Molto conosciuto in Italia e all'Estero è particolarmente esperto in gestione aziendale nei suoi molteplici aspetti: dalla strategia all'innovazione. Ha scritto 24 volumi e ha insegnato Gestione della Qualità alla Facoltà di Ingegneria Gestionale del Politecnico di Milano e Organizzazione Aziendale alla Facoltà di Economia di Catania.

Edoardo Luigi Gambel, Prefazione
Introduzione: la statistica nell'attività aziendale
Parte I. Statistica logica
I presupposti fondamentali
(Origine della statistica; Definizioni generali; Le scienze e le loro classificazioni; Fenomeni tipici e atipici; Fasi della ricerca scientifica; Tabelle statistiche)
Le rappresentazioni grafiche
(Introduzione; Ideogramma; Istogramma; Grafico "a torta"; Grafico borsistico; Diagramma cartesiano; Diagramma a coordinate polari; Cartogramma)
Le basi matematiche: calcolo combinatorio
(Introduzione; Disposizioni di n elementi della classe r; Permutazioni di n elementi; Combinazioni di n elementi della classe r; Proprietà del coefficiente binomiale; Sviluppo del binomio di Newton)
Le basi matematiche: calcolo delle probabilità
(Definizione matematica o della probabilità a priori; Definizione statistica o della probabilità a posteriori; Principio assiomatico della probabilità; Teoremi sulle probabilità; Il lancio sul mercato di un nuovo prodotto (caso di studio); Il controllo delle scorte (caso di studio))
La curva di normalità
(Il problema delle prove ripetute o schema di Bernoulli; Diagramma delle probabilità e curva gaussiana; Combinazione tipica; Concetto di scarto; Formula approssimata di De Moivre-Stirling; Standardizzazione; Studio analitico della gaussiana; Altre distribuzioni; Limiti tipici di scarto; Impiego tabulare; Limite esponenziale di Poisson (legge dei fenomeni rari); La valutazione dei risultati d'azienda in rapporto all'andamento di settore (caso di studio))
La teoria degli errori
(Premessa; Errori di rilevazione; Principio dei minimi quadrati; Distribuzione degli errori accidentali; Correzione degli errori accidentali)
L'importanza delle medie
(Definizioni; Medie analitiche e di posizione; Impiego collegato delle medie; Il costo medio annuo di riproduzione (caso di studio); La valutazione delle retribuzioni (caso di studio))
Il valore della variabilità
(Introduzione e classificazione; Varianza e scarto quadratico medio; Scarto medio assoluto; Coefficiente di variazione; Indici basati sul campo di variazione; Indici basati sulle differenze medie; Curva di concentrazione di Lorenz; Curva abc; Applicazione della curva abc alla curva di concentrazione; L'impatto sulla redditività prevista delle variazioni nel mix delle vendite di una linea di prodotti (caso di studio); La determinazione delle strategie di sviluppo (caso di studio); Tasso di incremento del fatturato e stagionalità delle vendite (caso di studio))
I criteri di normalità
(Legge empirica del caso; Popolazioni e loro distribuzioni; Criteri generici; Criteri scientifici; Valutazione dei risultati d'azienda in rapporto all'andamento di settore (caso di studio))
Parte II. Statistica strutturata
Il campionamento statistico
(Introduzione e definizioni; Relazione tra i campioni e l'universo; Piccoli e grandi campioni; Piccoli campioni; Il test "t" di Student come confronto tra la media del campione e la media dell'universo; Il test "t" di Student come confronto tra due medie; Il test "z" di Fisher e il test "F" di Snedecor; Analisi della varianza; Grandi campioni; Errore medio della media aritmetica di un campione; Test di confronto tra medie; Test di confronto tra variabilità; Test di confronto tra probabilità; Il controllo statistico di qualità (caso di studio))
Il valore e l'ampiezza del campione
(Introduzione; Numerosità in popolazioni infinite; Numerosità in popolazioni finite; Ampiezza dei sub-campioni: stratificazione; La realizzazione di una ricerca di mercato (caso di studio))
La stima statistica
(Stima puntuale; Stima per intervallo; Ulteriori applicazioni)
Il "chi quadro" test
(Introduzione e definizione; Applicazioni; Analisi della struttura degli "standard" di settore (dati di bilancio) in due anni successivi (caso di studio))
L'interpolazíone e l'estrapolazione
(Introduzione; Interpolazione razionale; Interpolazione empirica: scopi; Interpolazione per punti noti; Formule immediate; Interpolazione tra punti noti; Metodo dei minimi quadrati; Metodi semplificativi; Interpolazione a doppia entrata; Considerazioni finali)
La connessione
(Introduzione; Correlazione; Linee di regressione; Spezzate di regressione; Rette di regressione; Coefficienti di regressione; Considerazioni grafiche; Calcolo del coefficiente r di Bravais-Pearson; Covarianza; Contingenza; Indice di contingenza media assoluta; Indice di cograduazione di Gini)
Parte III. Statistica funzionale
La statistica nella decisione
(L'albero delle decisioni; Formulazione del principio; Applicazione; Conclusioni)
La statistica nella previsione
(Introduzione; Previsioni nel breve, medio e lungo termine; Previsioni a lungo termine; Previsioni intuitive; Previsioni tecnologiche; Previsioni a medio e breve termine; Componenti previsionali; Tecniche previsionali; Tecniche empiriche; Tecniche scientifiche; Applicazione sull'utilizzo dei minimi quadrati; Applicazione sull'utilizzo della regressione)
Parte IV. La statistica nella qualità
Qualità e Sistema Qualità
(La qualità come fattore strategico; Il Sistema Qualità; La serie ISO 9000; La versione del 2000; Cosa cambia; Le metodologie per l'ottenimento della qualità; Il metodo per il miglioramento dei processi; Il ciclo PDCA; Un metodo per il miglioramento aziendale: il Gambel Test)
La statistica nella qualità
(I metodi statistici per lo sviluppo della qualità; Foglio raccolta dati; Istogramma; Curva di Pareto; Analisi della stratificazione; Diagramma di Ishikawa; Carte di controllo; Diagramma di correlazione; Brainstorming)
Appendice
(Formule più comunemente usate; Tavole statistiche)
Bibliografia.

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