Laboratorio di programmazione - Computer Science - Università ...
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Probabilità e Statistica [1° anno]<br />
Docente Laura Morato − supplente<br />
Cre<strong>di</strong>ti 4<br />
Periodo 3º quadrimestre<br />
Obiettivi formativi<br />
Acquisizione dei concetti <strong>di</strong> base del Calcolo delle Probabilita' e possibilita' <strong>di</strong> utilizzare alcuni semplici<br />
strumenti statistici<br />
Attività formative<br />
Lezione teoriche ed esercitazioni in aula<br />
Programma del corso<br />
• Elementi <strong>di</strong> statistica descrittiva<br />
• Spazi <strong>di</strong> probabilita'. Misura <strong>di</strong> probabilita'. Probabilita' combinatoria<br />
• Con<strong>di</strong>zionamento e in<strong>di</strong>pendenza<br />
• Variabili aleatorie <strong>di</strong> comune utilita'<br />
• Cenni su legge dei gran<strong>di</strong> numeri e Teorema Centrale Limite<br />
• Descrizione qualitativa <strong>di</strong> una variabile aleatoria. Stimatori <strong>di</strong> me<strong>di</strong>a e varianza<br />
• Intervalli <strong>di</strong> confidenza . Cenni sui test statistici<br />
• Cenni su regressioni lineari<br />
L'esame cosistera' in una prova scritta con esercizi e domande <strong>di</strong> teoria.<br />
Probabilità e Statistica<br />
Docente Paola Siri − supplente<br />
Cre<strong>di</strong>ti 4<br />
Periodo 3º quadrimestre<br />
Obiettivi formativi<br />
Il corso si propone <strong>di</strong> fornire agli studenti alcuni concetti fondamentali del calcolo delle probabilita' che<br />
risulteranno utili per il proseguimento del corso <strong>di</strong> laurea in questione.<br />
Attività formative<br />
Il corso viene svolto in 40 ore <strong>di</strong> lezione/esercitazione frontali, in un periodo <strong>di</strong>dattico.<br />
Programma del corso<br />
• 1. Spazi <strong>di</strong> Probabilita'. Introduzione al Calcolo delle Probabilita'. Definizione assiomatica <strong>di</strong> spazio<br />
<strong>di</strong> probabilita', secondo Kolmogorov. Spazi <strong>di</strong> probabilita' finiti e uniformi. Elementi <strong>di</strong> calcolo<br />
combinatorio. Probabilita' con<strong>di</strong>zionata. Formula della probabilita' totale e formula <strong>di</strong> Bayes.<br />
In<strong>di</strong>pendenza fra eventi. Schema <strong>di</strong> Bernoulli finito.<br />
•<br />
2. Variabili aleatorie <strong>di</strong>screte. Legge <strong>di</strong>screta. Esempi: In<strong>di</strong>catrice, Uniforme, Bernoulli, Binomiale,<br />
Poisson, Ipergeometrica. Approssimazione <strong>di</strong> una v.a. Binomiale con una v.a. <strong>di</strong> Poisson. Schema <strong>di</strong><br />
Bernoulli infinito e v.a. Geometrica. Vettori aleatori <strong>di</strong>screti: legge congiunta e marginali. Esempio:<br />
v.a. multinomiale. Definizione <strong>di</strong> in<strong>di</strong>pendenza <strong>di</strong> piu' v.a.. Legge <strong>di</strong>screta con<strong>di</strong>zionata. Me<strong>di</strong>a <strong>di</strong> una
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