| PROBABILITA' E STATISTICA
(obiettivi)
OBIETTIVI FORMATIVI: Acquisire conoscenze elementari di Probabilita' e Statistica
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE: Saper risolvere elementari problemi di
Probabilita' e Statistica.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: /
AUTONOMIA DI GIUDIZIO: /
ABILITÀ COMUNICATIVE: /
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO:
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Codice
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8037837 |
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Lingua
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ITA |
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Tipo di attestato
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Attestato di profitto |
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Crediti
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6
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Settore scientifico disciplinare
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MAT/06
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Ore Aula
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60
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Ore Studio
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-
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Attività formativa
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Attività formative di base
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Canale: 1
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Docente
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ABUNDO MARIO ROSOLINO
(programma)
Introduzione. Spazi di probabilità, loro proprietà. Probabilità condizionali, eventi indipendenti.
Probabilità uniformi, elementi di calcolo combinatorio.
Modelli discreti. Variabili aleatorie (v.a.) discrete e loro leggi. Leggi congiunte e loro uso. Densità condizionali.
V.a. indipendenti. Leggi binomiali, geometriche, di Poisson.
Speranza matematica. Momenti di una v.a., varianza, disuguaglianza di Chebyshev, covarianza. Retta di regressione.
Modelli continui. V.a. continue e densità. Leggi normali e leggi Gamma, loro applicazioni. Vettori aleatori continui. Somma, prodotto e quoziente di v.a. continue. Generatori aleatori. Simulazione.
La legge dei grandi numeri e le sue applicazioni.
Teorema limite centrale, approssimazione normale. Problemi di stima: intervalli di confidenza.
 Libro di Testo: P.Baldi, Introduzione alla Probabilità e Statistica, McGraw-Hill Nuova Edizione 2012
Libro di Esercizi: M. Abundo, Esercizi e Temi d' esame di Calcolo delle Probabilità e Statistica, quinta edizione, Aracne, 2018.
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Date di inizio e termine delle attività didattiche
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- |
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Modalità di erogazione
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Tradizionale
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Modalità di frequenza
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Non obbligatoria
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Metodi di valutazione
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Prova scritta
Prova orale
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Canale: 2
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Mutua da
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8037837 PROBABILITA' E STATISTICA in Ingegneria Informatica L-8 1 TORTI BARBARA
(programma)
Spazi di probabilità, loro proprietà. Probabilità condizionali, eventi indipendenti. Probabilità uniformi, elementi di calcolo combinatorio. Modelli discreti. Variabili aleatorie (v.a.) discrete e loro leggi. Leggi congiunte e loro uso. Densità condizionali. V.a. indipendenti. Leggi binomiali, geometriche, di Poisson. Speranza matematica. Momenti di una v.a., varianza, disuguaglianza di Chebyshev, covarianza. Retta di regressione. Modelli continui. V.a. continue e densità. Leggi normali e leggi Gamma, loro applicazioni. Vettori aleatori continui. Somma, prodotto e quoziente di v.a. continue. Generatori aleatori. Simulazione. La legge dei grandi numeri e le sue applicazioni. Teorema limite centrale, approssimazione normale. Problemi di stima: intervalli di confidenza.
Libro di Testo: P.Baldi, Introduzione alla Probabilità e Statistica, McGraw-Hill Nuova Edizione 2012
Libro di Esercizi: M. Abundo, Esercizi e Temi d' esame di Calcolo delle Probabilità e Statistica, quinta edizione, Aracne, 2018.
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Date di inizio e termine delle attività didattiche
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Modalità di erogazione
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Tradizionale
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Modalità di frequenza
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Non obbligatoria
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Metodi di valutazione
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Prova scritta
Prova orale
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