Scheda insegnamento
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Docente Massimo Campanino
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Crediti formativi 6
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SSD MAT/06
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Lingua di insegnamento Italiano
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Campus di Bologna
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Corso Laurea in Matematica (cod. 8010)
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Orario delle lezioni dal 22/02/2022 al 18/05/2022
Anno Accademico 2021/2022
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine del corso, lo studente possiede una conoscenza delle basi della statistica matematica per analizzare dati e di alcuni metodi statistici elementari che possono essere applicati anche in altri ambiti matematici. E' inoltre in grado di studiare il comportamento di campioni di una variabile aleatoria e di applicare metodi statistici elementari ad alcuni tipi di problemi dell'analisi, teoria dei numeri e fisica matematica.
Contenuti
Prerequisiti: corso di analisi, algebra lineare, corso iniziale di probabilità.
Campioni. Statistiche. Distribuzioni gamma e chi quadro, t di Student. Statistiche per la differenza delle medie. Distribuzione F. Distribuzione beta. Stimatori bayesiani. Stimatori di massima verosimiglianza. Sufficienza.
Test di ipotesi. Lemma di Neyman-Pearson. Test di ipotesi per popolazioni distribuite normalmente. Test chi quadro. Test chi quadro per l'indipendenza.
Regressione lineare. Regressione normale. Analisi della varianza.
Test non parametrici.
Testi/Bibliografia
Wiebe R. Pestman. Mathematical Statistics. De Gruyter.
D. V. Lindley. Introduction to Probability and Statistics from a Bayesian Viewpoint. Part 2 Inference.
F. Biagini, M. Campanino. Elementi di Probabilità e Statistica. Springer. Cambridge University Press.
Metodi didattici
Lezioni frontali.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
L'esame consiste in una prova orale tesa ad accertare la conoscenza dei concetti presentati nel corso e la comprensione dello studente delle connessioni tra i vari argomenti svolti e le dimostrazioni dei principali risultati visti durante il corso. Inoltre si accerterà la capacità di risolvere semplici esercizi sugli argomenti del corso.
Strumenti a supporto della didattica
Lezioni frontali.
Orario di ricevimento
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