Università degli Studi di Roma "Tor Vergata"

Il programma affronterà distintamente i seguenti argomenti:
Accenni alla base numerica binaria e unità di misura nel campo informatico
Analogico e digitale, limiti e potenzialità
Struttura di un calcolatore – hardware – periferiche
Dall’accensione, alla interpretazione delle informazioni a video, alla esecuzione delle attività, al controllo delle impostazioni. Le reti di computer
Programmi di utilità personale
Programmi per l’elaboratore di testi
Programmi per il calcolo con foglio elettronico
Programmi per la presentazione di informazioni
Programmi per la navigazione su internet
Programmi di schedulazione (es. agenda elettronica)

MATERIALI AUTENTICI DEL DOCENTE (diapositive)
TESTO CONSIGLIATO Franco Baccalini, ECDL La guida McGraw-Hill alla Patente Europea del Computer - Syllabus 5.0, McGraw-Hill editore

Conoscenza delle caratteristiche hardware/software dei computer e delle logiche di base necessarie alla elaborazione delle informazioni. Conoscenza dei software applicativi di (pacchetto office for windows) ed in particolare dei fogli elettronici (operazioni, funzioni, grafici) come strumenti di raccolta dati ed elaborazioni dei dati.Conoscenza di metodi di trasferimento e scambio delle informazioni online su reti informatiche.

MATERIALI AUTENTICI DEL DOCENTE (diapositive)
TESTO CONSIGLIATO Franco Baccalini, ECDL La guida McGraw-Hill alla Patente Europea del Computer - Syllabus 5.0, McGraw-Hill editore

1. Statistica descrittiva univariata e bivariata:
1.1. I dati e le scale di misurazione;
1.2. Tendenza centrale, variabilità, simmetria e curtosi;
1.3. Medie di potenze e loro proprietà;
1.4. Correlazione e regressione lineare;
1.5. Equazioni dimensionali della Statistica.
2. Calcolo combinatorio:
2.1. Disposizioni con e senza ripetizione;
2.2. Permutazioni con e senza ripetizione;
2.3. Combinazioni con e senza ripetizione.
3. Elementi di calcolo delle probabilità:
3.1. Dalla definizione classica all’assiomatizzazione;
3.2. Legge delle probabilità totali e
legge delle probabilità composte;
3.3. Teorema di Bayes.
4. Variabili casuali:
4.1. Funzione di ripartizione;
4.2. Funzione di densità;
4.3. Distribuzioni teoriche: z di Gauss, t di Student, chi quadrato χ2 , F di Fisher-Snedecor.

5. Elementi di inferenza statistica:
5.1. Stima puntuale e intervallare dei parametri;
5.2. Teoria dei test statistici (parametrici e non parametrici).
6. Rilevazioni parziali:
6.1. Livello di significatività statistica e potenza del test;
6.2. Dimensione del campione;
7. Piano degli esperimenti:
7.1. I trattamenti e l’algebra delle informazioni;
7.2. Struttura delle risposte e la teoria della conformità;
7.3. Analisi delle medie, della varianza (ANOVA) e delle frequenze.
8. Le disposizioni delle esperienze:
8.1. Disposizioni a blocchi completi;
8.2. Disposizioni a blocchi ridotti;
8.3. Disposizioni a blocchi incompleti.

Testi e bibliografia a cura del Docente