- Docente: Fabrizio Caselli
- Crediti formativi: 6
- SSD: MAT/06
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Cesena
- Corso: Laurea in Scienze dell'informazione (cod. 0101)
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine del corso, lo studente conosce i concetti della teoria assiomatica della probabilità, le variabili aleatorie discrete e continue, univariate e multivariate. I concetti della statistica descrittiva ed inferenziale con particolare riguardo alla teoria statistica della stima e delle decisione statistiche.
Contenuti
Teoria assiomatica della probabilità: eventi, eventi elementari, sigma-algebre. Probabilità condizionata, eventi indipendenti. Teorema delle probabilità totali e teorema di Bayes. Variabili aleatorie discrete. Variabili bernoulliane, variabile geometrica, ipergeometrica, di Poisson. Valore atteso, varianza. Legge dei grandi numeri.Variabili aleatorie continue. Variabili aleatorie continue monodimensionali. Densità uniforme, esponenziale, normale. Valore atteso, varianza. Legge dei grandi numeri. Teorema limite centrale. Variabili aleatorie continue multidimensionali. Densità marginali e congiunte. Elementi di statistica. Stimatori consistenti e non distorti. Intervallo di confidenza. Stima di massima verosimiglianza.
Testi/Bibliografia
Paolo Baldi, Introduzione alla probabilità, con elementi di
statistica, McGraw-Hill
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
Prova scritta consistente nella risoluzione di esercizi e problemi e prova orale di carattere teorico
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Fabrizio Caselli