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B018760 - CALCOLO DELLE PROBABILITA' E STATISTICA
Principali informazioni
Lingua Insegnamento
Contenuto del corso
Libri di testo consigliati
Obiettivi Formativi
Prerequisiti
Metodi Didattici
Altre Informazioni
Modalità di verifica apprendimento
Programma del corso
Anno Accademico 2013-14
Coorte 2012 - Laurea Triennale (DM 270/04) in INFORMATICA
Anno di corso
Secondo Anno - Primo Semestre
Dipartimento di Afferenza
Statistica, Informatica, Applicazioni "G. Parenti" (DiSIA)
Tipo insegnamento
Attività formativa monodisciplinare
Settore Scientifico disciplinare
SECS-S/01 - STATISTICA
Crediti Formativi
6
Ore Didattica
48
Periodo didattico
23/09/2013 ⇒ 20/12/2013
Frequenza Obbligatoria
No
Tipo Valutazione
Voto Finale
Contenuto del corso
mostra
Programma del corso
mostra
Docenza
Lingua Insegnamento
Italiano
Contenuto del corso
Spazi di probabilità. Calcolo combinatorio. Variabili aleatorie. Statistica descrittiva e inferenziale. Test di ipotesi parametrici. Regressione Lineare. Analisi della varianza
Libri di testo consigliati (Cerca nel catalogo della biblioteca)
S. Iacus (2010) Statistica, Seconda Edizione, McGraw-Hill
e Note didattiche fornite dal docente
e Note didattiche fornite dal docente
Obiettivi Formativi
Conoscenze: I concetti fondamentali alla base del ragionamento statistico e del calcolo delle probabilità. Competenze acquisite: Lo studente dovrà acquisire la capacità di organizzare ed analizzare un insieme reale di dati, formulando un opportuno modello probabilistico. Deve essere in grado di comprendere criticamente caratteristiche, potenzialità e limiti dei modelli e dei metodi statistici presentati
durante il corso.
durante il corso.
Prerequisiti
Corsi vincolanti: Analisi I: Calcolo Differenziale e Integrale
Metodi Didattici
Lezioni frontali
Altre Informazioni
.
Modalità di verifica apprendimento
Esame scritto e orale
Programma del corso
Statistica descrittiva: distribuzioni di frequenza, indici di posizione e di
variabilità. Grafici statistici. Introduzione al calcolo delle probabilità. Probabilità
condizionata ed indipendenza. Formula di Bayes. Variabili aleatorie discrete e continue. Introduzione
all’inferenza statistica: stima puntuale, verifica delle ipotesi ed intervalli di confidenza.
Associazione ed indipendenza. Modello di regressione lineare semplice e multiplo. Analisi della
varianza. Introduzione al modello logistico. Introduzione al software R.
variabilità. Grafici statistici. Introduzione al calcolo delle probabilità. Probabilità
condizionata ed indipendenza. Formula di Bayes. Variabili aleatorie discrete e continue. Introduzione
all’inferenza statistica: stima puntuale, verifica delle ipotesi ed intervalli di confidenza.
Associazione ed indipendenza. Modello di regressione lineare semplice e multiplo. Analisi della
varianza. Introduzione al modello logistico. Introduzione al software R.