La statistica spiegata e applicata. Un efficace strumento manageriale di semplice e immediato utilizzo

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