Offerta Didattica
INFORMATICA
METODI E MODELLI STATISTICI
Classe di corso: L-31 - Scienze e tecnologie informatiche
AA: 2018/2019
Sedi: MESSINA
SSD | TAF | tipologia | frequenza | moduli |
---|---|---|---|---|
SECS-S/06 | Affine/Integrativa | Libera | Libera | No |
CFU | CFU LEZ | CFU LAB | CFU ESE | ORE | ORE LEZ | ORE LAB | ORE ESE |
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6 | 6 | 0 | 0 | 48 | 48 | 0 | 0 |
LegendaCFU: n. crediti dell’insegnamento CFU LEZ: n. cfu di lezione in aula CFU LAB: n. cfu di laboratorio CFU ESE: n. cfu di esercitazione FREQUENZA:Libera/Obbligatoria MODULI:SI - L'insegnamento prevede la suddivisione in moduli, NO - non sono previsti moduli ORE: n. ore programmate ORE LEZ: n. ore programmate di lezione in aula ORE LAB: n. ore programmate di laboratorio ORE ESE: n. ore programmate di esercitazione SSD:sigla del settore scientifico disciplinare dell’insegnamento TAF:sigla della tipologia di attività formativa TIPOLOGIA:LEZ - lezioni frontali, ESE - esercitazioni, LAB - laboratorio
Obiettivi Formativi
Fornire i mezzi per comprendere le principali nozioni di probabilità e statistica ed, al tempo stesso, illustrare come essi possano essere applicati per lo studio scientifico di vari fenomeni aleatori. A tal scopo, ci si propone di coprire vari aspetti concernenti il calcolo delle probabilità (con particolare riguardo allo studio delle distribuzioni di probabilità discrete e continue), la statistica descrittiva (allo scopo di introdurre i metodi di analisi dei dati, i principali tipi di grafici, il concetto di variabile, le definizioni delle più importanti statistiche e le nozioni di regressione), e la statistica inferenziale (al fine di dedurre informazioni su una intera popolazione utilizzando risultati ottenuti su campioni estratti da essa).Learning Goals
Metodi didattici
Lezioni frontali ed esercitazioni.Teaching Methods
Prerequisiti
Conoscenze di base di analisi matematica. Conoscenze della struttura algebrica dei numeri reali, delle successioni (limiti fondamentali), delle funzioni, del calcolo differenziale ed integrale.Prerequisites
Verifiche dell'apprendimento
Esame scritto sui contenuti del corso (orale facoltativo).Assessment
Programma del Corso
Calcolo delle probabilità: introduzione al calcolo delle probabilità. Richiami di calcolo combinatorio. Teoria assiomatica della probabilità. Probabilità condizionata. Indipendenza. Variabili aleatorie discrete e continue. Vettori aleatori discreti e continui. Valore atteso (o media) e varianza. Densità di probabilità notevoli: densità discrete (binomiale, di Bernoulli, di Poisson e geometrica) e densità continue (Uniforme, esponenziale, normale o di Gauss). Legge dei grandi numeri. Teorema centrale del limite. Statistica descrittiva: Organizzazione e descrizione dei dati. Le grandezze che sintetizzano i dati. Cenni di Statistica inferenziale: campionamento. Stima dei parametri. Verifica delle ipotesi.Course Syllabus
Testi di riferimento: R.A. Johnson, Probabilità e Statistica per Ingegneria e Scienze, 2007, Pearson
S.M. Ross. Probabilita' e statistica per l'ingegneria e le scienze, 2008, Apogeo Editore.
Esami: Elenco degli appelli
Elenco delle unità didattiche costituenti l'insegnamento
METODI E MODELLI STATISTICI
Docente: MARIA BERNADETTE DONATO
Orario di Ricevimento - MARIA BERNADETTE DONATO
Giorno | Ora inizio | Ora fine | Luogo |
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Lunedì | 09:00 | 10:00 | Dipartimento di Economia, stanza 28, piano I |
Martedì | 09:00 | 10:30 | Dipartimento di Economia, stanza 28, piano I |
Note: