ECTS - University of Pisa
| Modules | Area | Type | Hours | Teacher(s) | |
| PROBABILITÀ E PROCESSI STOCASTICI | MAT/06 | LEZIONI | 60 |
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Gli student devono acquisire conoscenze di base di <<probabilita' e di Variabili Aleatorie, metodi dei processi stocastici del II ordine, conoscenze pratiche di Catene di Markov e Teoria delle code.
Students are expected to acquire: - basic knowledge or Probability - basic knowledge of integration of random variables - methods of second order stationary stochastic processes - practical knowledge of Markov chains and queuing theory
Nella prova scritta (due ore, tre esercizi o domande teoriche) gli studenti devono dimostrare di avere compreso i metodi. La prova orale, secondo il programma svolto, puo' essere sostituita da un esame concreto di una situazione applicativa.
In the written exam (2 hours, 3 exercises), the student must demonstrate his/her knowledge of the course material and his/her ability to solve related exercises. During the oral exam the student must be able to demonstrate his/her knowledge of the course material and be able to discuss the reading matter thoughtfully and with propriety of expression.
Methods:
Further information:
Written exam 50%, oral exam 50%.
Capacita' di comprendere ed elaborare gli enunciati, e svolgere esercizi paragonabili a quelli svolti durante il corso.
Knowledge of concepts and proofs, and hability to solve exercises.
Prova di verifica finale.
Final examination.
Ci si attende dagli studenti che seguano le lezioni con attenzione e in maniera costruttiva.
Students are expected to attend actively lectures.
Esame finale.
Final examination.
Esami di Analisi e Algebra Lineare.
Calculus and basic Linear Algebra.
Si suggerisce quando possibile di seguire le lezioni e completare la preparazione con studio individuale.
Delivery: face to face
Learning activities:
Attendance: Advised
Teaching methods:
Proprieta' di base della Probabilita' e delle variabili aleatorie. Valori attesi e momenti, operazioni sulle densita', teoremi limite (cenni).
Catene di Markov a stati finiti e cenni di teoria delle code.
Processi stocastici del II ordine e introduzione allo studio delle serie storiche.
Basic properties of Probability, conditioning and independence. Discrete random variables and r.v. with density; independence of r.v. Expectation and moments, operations on densities. Stationary stochastic processes: Discrete Time Fourier transform and ergodic theorem.
Time series analysis (introduction).
Finite states Markov Chains and queuing theory.
Appunti scritti dal prof. Flandoli (completati con appunti del docente).
Recommended reading includes Lecture Notes written by prof. Franco FLandoli (Pisa University).
Seguire le indicazioni della pagina web del corso.
Follow web page of the course.
Prova di verifica scritta ed orale.
Written and oral examination.
Non presenti
Not present.
http://people.dm.unipi.it/pratelli/Ingegneria/ingegneria.html
