Obiettivi formativi
Comprensione e capacità di comunicare i fondamenti della teoria della probabilità e della statistica descrittiva e inferenziale. Conoscenza e utilizzo degli strumenti tecnici relativi ai modelli regressivi e ai test statistici.
Contenuti dell'insegnamento
Statistica descrittiva. Inferenza statistica. Elementi di probabilità. Variabili aleatorie discrete e continue. Teorema del limite centrale. Stimatori. Regressione. Verifica dei modelli e test statistici classici.
Programma esteso
Organizzazione e descrizione dei dati, media, mediana, moda, istogrammi, varianza e deviazione standard. Modello normale e correlazione.
Spazio degli esiti ed eventi, assiomi delle probabilità, coefficiente binomiale, probabilità condizionata, formula di Bayes, eventi indipendenti. (ca. 18 ore)
Variabili aleatorie discrete e continue, distribuzione congiunta e condizionata, valore atteso, covarianza, funzione generatrice dei momenti.
Modelli di variabili aleatorie: Bernoulli, Poisson, ipergeometriche, binomiale, uniforme, normali, esponenziali.
(ca. 18 ore)
Media campionaria, teorema del limite centrale, varianza campionaria.
Stimatori di massima verosimiglianza, intervalli di confidenza, stimatori bayesiani.
Livelli si significatività, verifica della media e della varianza, test t.
(ca. 18 ore)
Stima dei parametri di regressione, inferenza statistica, distribuzione degli stimatori, linearizzazione, minimi quadrati pesati.
Analisi della varianza, test di adattamento, tabelle di contingenza, test di Kolmogorov-Smirnov.
(ca. 18 ore)
Bibliografia
Sheldon M. Ross
Probabilità e statistica per l'ingegneria e le scienze
Apogeo - Maggioli, terza edizione 2015
Metodi didattici
Lezioni frontali ed esercitazioni.
Eventuali esercizi e progetti da svolgere in autonomia.
Utilizzo di software (Matlab) per la risoluzione di problemi.
Modalità verifica apprendimento
Esame scritto, orale integrativo facoltativo.