MATHEMATICAL MODELS FOR DECISION MAKING

Il corso presenta teoria, strumenti matematici e applicazioni di modelli decisionali, con enfasi sulla pratica e uso del software R (scaricabile liberamente da http://cran.r-project.org/ o https://www.rstudio.com/ ) per esercizi e lo studio di casi. Molti degli argomenti analizzati sono riconducibili all'algebra lineare, che permette di definire formalmente modelli decisionali utilizzzati per l'analisi delle economie e dei mercati internazionali.

a) Conoscenze:
- conoscere la terminologia e i concetti di algebra lineare utili per formulare alcuni problemi decisionali; conoscere i principali risultati utili alla soluzione di sistemi lineari;
- conoscere terminolgia e idee utilizzate per formulare problemi d'ottimizzazione e relative applicazioni;
- conoscere termini e funzionamento di metodi per il ranking di alternative discrete;

b) Abilità:
- capacità di utilizzare l'agebra lineare e risolvere sistemi lineari con R;
- capacità di definire formalmente un probelma di ottimizzazione libero e vincolato e di risolverlo numericamente con R;
- capacità di impostare un problema decisionale di tipo AHP e di ottenere delle soluzioni computazionali;

c) Competenze:
- comprendere e valutare criticamente i risultati numerici ottenuti in alcuni problemi decisionali e le criticità dei metodi utilizzati;
- discutere il senso delle soluzioni trovate e valutare la consistenza del processo decisionali, suggerendo approfondimenti e riformulazioni ove necessario (ad es., per l'AHP)

Gli studenti devono conoscere elementi di analisi/matematica, al livello fornito da uno o due corsi universitari, e concetti/definizioni relativi a vettori e matrici (il corso inizierà con una reinterpretazione del prodotto matrice-vettore e con la definizione di dipendenza/indipendenza lineare). Non ci sono prerequisiti legati all'uso di R e non sono richieste conoscenze di programmazione o esperienza in teoria delle decisioni.

Alcuni teoremi celebri per la soluzione di sistemi lineari;
Matrici inverse e pseudo-inverse (di Moore-Penrose);
Introduzione allo State Preference Model, arbitraggi ed esempi finanziari;
Ottimizzazione (elementi di base);
Ottimizzazione avanzata, autovettori ed autovalori;
Analytic Hierarchical Process (AHP).

Non sono previsti testi (ma ogni buon libro di algebra lineare può fornire le nozioni necessarie), il materiale didattico sarà reso disponibile online.

È previsto un test di autoverifica con 10 domande alla fine di ogni sezione (unit) del programma. Le domande sono note in anticipo e il test si può svolgere una sola volta online (dopo che il materiale didattico è stato studiato). Chi risponde correttamente al 70% delle domande riceverà un certificato di frequenza. I crediti sono assegnati a chi sosterrà un esame orale col docente.
[Nota di maggio 2020: per la situazione di perdurante emergenza covid-19 l'esame orale si svolge su GMeet o altra piattaforma. Consultate la pagina moodle del corso per i dettagli]

Il corso prevede 6 unità didattiche (che verranno coperte in circa 6 settimane) e sarà erogato in inglese interamente online in forma di Massive Open Online Course (MOOC) sulla piattaforma http://moodle.unive.it/ . Il corso è aperto a tutti e gli studenti di Ca' Foscari che riceveranno i crediti come previsto dal loro percorso di studi (svolgendo compiti per casa e esame orale). È necessaria la partecipazione attiva al forum del corso.

Su Moodle il corso è intitolato "Take LineaR Decisions".

Inglese

Per informazioni sul corso e i video: http://moodle.unive.it/ (iscrivendosi a "Take LineaR Decisions").

Accessibilità, Disabilità e Inclusione
Accomodamenti e Servizi di Supporto per studenti con disabilità o con disturbi specifici dell’apprendimento

Ca' Foscari applica la Legge Italiana (Legge 17/1999; Legge 170/2010) per i servizi di supporto e di accomodamento disponibili agli studenti con disabilità o con disturbi specifici dell’apprendimento. Se hai una disabilità motoria, visiva, dell’udito o altre disabilità (Legge 17/1999) o un disturbo specifico dell’apprendimento (Legge 170/2010) e richiedi supporto (assistenza in aula, ausili tecnologici per lo svolgimento di esami o esami individualizzati, materiale in formato accessibile, recupero appunti, tutorato specialistico a supporto dello studio, interpreti o altro) contatta l’ufficio Disabilità e DSA: disabilita@unive.it.

orale

Questo insegnamento tratta argomenti connessi alla macroarea "Capitale umano, salute, educazione" e concorre alla realizzazione dei relativi obiettivi ONU dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile