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Prof. Luigi Rarità

Università degli Studi di Salerno · Dipartimento di Scienze Aziendali - Management & Innovation Systems · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Luigi Rarità

Materie del prof. Luigi Rarità

Metodi e Tecniche di Campionamento per le Analisi di Mercato Canale unico

Corso di laurea: Consulenza e Management Aziendale – sede di Fisciano · Laurea magistrale (LM-77) · 2º anno · 2º semestre · Social Innovation Management · 6 CFU

Salerno · Dipartimento di Scienze Aziendali - Management & Innovation Systems · 6 CFU · apri nel catalogo · Consulenza e Management Aziendale – sede di Fisciano · 2º anno · 2º semestre ›

Frosini – Campionamenti da popolazioni finiteCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Mecatti – Statistica di base – Come, quando, perchéCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Pelosi – Introduzione alla statistica – Imparare dai datiCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Riani – Data Science con MATLABCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Materiale didattico integrativo sarà disponibile nella sezione dedicata all'insegnamento all'interno della piattaforma e-learning dell’università ( accessibile agli studenti del corso tramite le credenziali uniche di Ateneo.

Argomenti del programma: Principi di base della teoria del campionamento e della teoria della stima (7 ore). Popolazione, campione e disegno campionario. Campionamento probabilistico: campionamento casuale semplice con e senza ripetizione. Distribuzioni campionarie: distribuzione della media campionaria, della proporzione campionaria e della varianza campionaria.

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Statistica e Data Analysis Canale unico

Corso di laurea: Consulenza e Management Aziendale – sede di Fisciano · Laurea magistrale (LM-77) · 2º anno · 2º semestre · Management e Intelligenza Artificiale · 6 CFU / 1º anno · 2º semestre · Management Strategico · 6 CFU

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Frosini – Campionamenti da popolazioni finiteCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Mecatti – Statistica di base – Come, quando, perchéCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Pelosi – Introduzione alla statistica – Imparare dai datiCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Riani – Data Science con MATLABCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Materiale didattico integrativo sarà disponibile nella sezione dedicata all'insegnamento all'interno della piattaforma e-learning dell’università ( accessibile agli studenti del corso tramite le credenziali uniche di Ateneo.

Argomenti del programma: Principi di base della teoria del campionamento e della teoria della stima (7 ore). Popolazione, campione e disegno campionario. Campionamento probabilistico: campionamento casuale semplice con e senza ripetizione. Distribuzioni campionarie: distribuzione della media campionaria, della proporzione campionaria e della varianza campionaria.

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Optimization Techniques For Data Science And Cybersecurity Canale unico

Corso di laurea: Data Science e Gestione dell'Innovazione – sede di Fisciano · Laurea magistrale (LM Data) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU

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Grippo – Metodi di ottimizzazione non vincolataCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Beck, A., Introduction to Nonlinear Optimization

Theory – Theory, algorithmsCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Kochenderfer – Algorithms for OptimizationCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Deisenroth – Mathematics for Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Materiale didattico integrativo sarà disponibile nella sezione dedicata all'insegnamento all'interno della piattaforma e-learning dell’università ( accessibile agli studenti del corso tramite le credenziali uniche di Ateneo.

Argomenti del programma: Ottimizzazione classica. (ore lezione/laboratorio 8/2) Formulazione dei problemi di ottimizzazione: classificazione e struttura matematica. Convessità: insiemi e funzioni convesse, proprietà fondamentali. Condizioni di ottimalità e dualità lagrangiana. Programmazione lineare: formulazione, geometria e metodo del simplesso.

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Matematica – con Prof. Ciro D'Apice, Prof. Gerardo Durazzo Canale unico

Corso di laurea: Economia e Management – sede di Fisciano · Laurea triennale (L-18) · 1º anno · 1º semestre · 10 CFU

Salerno · Dipartimento di Scienze Aziendali - Management & Innovation Systems · 10 CFU · apri nel catalogo

Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.

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Laboratorio di Algoritmi e Previsioni di Marketing Canale unico

Corso di laurea: Digital Marketing – sede di Fisciano · Laurea magistrale (LM-77) · 2º anno · 1º semestre · Marketing e Trasformazione Digitale · 9 CFU / 1º anno · 1º semestre · 9 CFU

Salerno · Dipartimento di Scienze Politiche e della Comunicazione · 9 CFU · apri nel catalogo · Digital Marketing – sede di Fisciano · 2º anno · 1º semestre ›

Riani – DATA SCIENCE CON MATLABCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • ULTERIORE MATERIALE DEL CORSO SARÀ DISPONIBILE IN UNA SEZIONE DEDICATA DELL'INSEGNAMENTO ALL'INTERNO DELLA PIATTAFORMA E-LEARNING DI ATENEO ( HTTP://ELEARNING.UNISA.IT), ACCESSIBILE AGLI STUDENTI DEL CORSO TRAMITE LE CREDENZIALI UNICHE DI…

Argomenti del programma: TECNICHE DI ANALISI DEI DATI REGRESSIONE (ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 3/4/5) REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE E MULTIPLA: STIMA DEI PARAMETRI FONDAMENTALI, VALUTAZIONE DEL GRADO DI BONTÀ DEL MODELLO. REGRESSIONE LOGISTICA SEMPLICE E MULTIPLA: STIMA DEI PARAMETRI FONDAMENTALI, VALUTAZIONE DEL GRADO DI BONTÀ DEL MODELLO. APPLICAZIONI PRATICHE IN PROBLEMI DI PREVISIONE DEL MARKETING.

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Luigi Rarità per Metodi e Tecniche di Campionamento per le Analisi di Mercato?

Frosini – Campionamenti da popolazioni finite; Mecatti – Statistica di base – Come, quando, perché; Pelosi – Introduzione alla statistica – Imparare dai dati; Riani – Data Science con MATLAB

Quali libri consiglia il prof. Luigi Rarità per Statistica e Data Analysis?

Frosini – Campionamenti da popolazioni finite; Mecatti – Statistica di base – Come, quando, perché; Pelosi – Introduzione alla statistica – Imparare dai dati; Riani – Data Science con MATLAB

Quali libri consiglia il prof. Luigi Rarità per Optimization Techniques For Data Science And Cybersecurity?

Grippo – Metodi di ottimizzazione non vincolata; Theory – Theory, algorithms; Kochenderfer – Algorithms for Optimization; Deisenroth – Mathematics for Machine Learning

Quali libri consiglia il prof. Luigi Rarità per Laboratorio di Algoritmi e Previsioni di Marketing?

Riani – DATA SCIENCE CON MATLAB