ECTS - University of Pisa
| Modules | Area | Type | Hours | Teacher(s) | |
| CALCOLO DELLE PROBABILITA' E STATISTICA | MAT/06 | LEZIONI | 48 |
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Al termine del corso lo studente saprà risolvere problemi elementari di probabilità, fare un'analisi statistica di dati e impostare la verifica delle ipotesi (test statistici), usare in modo elementare il lunguaggio di programamzione statistica R.
The student will be able to solve basic problems on Probability Theory, to analyze statistical data and to use statistical tests for the verification of the hypothesis. Moreover the student will be introduced to basic knowledges of the statistical programming language R.
Esame finale.
Final exams.
Al termine del corso lo studente saprà utilizzare il software statistici R evidenziando le procedure utili per il particolare problema concreto, leggere in maniera consapevole e critica articoli scientifici che usino elaborazioni statistiche.
After the class, the student will be able to use the statistical software R with the ability of using the correct procedures to study a specific problem.Moreover the student will be able to read scientific papers on statistical elaborations in a critical and aware way.
Esame finale.
Final exams.
Lo studente guarderà con spirito statistico all'esame di dati reali.
The student will look at real data with a statistical mind.
Esame finale.
Final exams.
Il contenuto del corso di Analisi del primo anno, nozioni di Algebra Lineare.
The notions of the classes Mathematical Analysis and Linear Algebra.
Nessuno in particolare.
None.
Questo insegnamento non è un prerequisito per altri corsi della Laurea Triennale.
None for the First Degree.
Il corso consta di lezioni frontali (quest'anno eseguite mediante teledidattica) ed esercitazioni riguardanti soluzioni di problemi ed esempi di programmazione in R.
Frontal didactics (online for this academic year) concerning theory, exercises, and programming using R.
Nozioni di Statistica Descrittiva: dati numerici singoli e multipli e grandezze che li descrivono.
Probabilità e Variabili Aleatorie: probabilità condizionata e indipendenza, variabili aleatorie discrete e con densità, valori attesi e momenti, le principali distribuzioni di probabilità dell'inferenza statistica, Legge dei Grandi Numeri e Teorema Limite Centrale.
Inferenza Statistica: modelli statistici e stima dei parametri, intervalli di fiducia e test statistici, i principali test statistici sulle Variabili Gaussiane.
Notions of descriptive statistics: numerical data and quantities describing them.
Probability and random variables: conditional probability and independence, discrete random variables, random variables with a density, expected values and moments, the main probability distributions for statistical inference, the Law of Large Numbers, the Central Limit Theorem.
Statistical inference: statistical models and estimates of the parameters, confidence intervals and statistical tests, main statistical tests for Gaussian Variables.
Appunti scritti dai docenti sui contenuti del corso e fogli di esercizi.
S. Ross "Probabilità e Statistica per l'Ingegneria e le Scienze" Apogeo
Notes from the lecturers.
S. Ross "Probabilità e Statistica per l'Ingegneria e le Scienze" Apogeo
Non ci sono variazioni per i "non frequentanti".
Nothing particular.
L'esame consiste in una prova scritta seguita da un colloquio orale (secondo le modalità consentite dalla situazione didattica del corrente anno accademico).
Written and oral exam.
Non sono previsti stages o tirocini.
None.
http://people.dm.unipi.it/pratelli/Informatica/informatica.html
