Scheda programma d'esame
STATISTICS I
FRANCO FLANDOLI
Academic year2017/18
CourseENGINEERING MANAGEMENT
Code161AA
Credits6
PeriodSemester 1
LanguageItalian

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
STATISTICA IMAT/06LEZIONI60
FRANCO FLANDOLI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

Risultati principali e di base di calcolo delle probabilità e di statistica matematica.

Knowledge

The student will acquire knowledge on the basic ideas of Probability and Statistics and will be able to apply these ideas to statistical analysis. The student will develop the ability to correctly apply these mathematical tools to some very simple physical and engineering problems

Modalità di verifica delle conoscenze

Prova scritta e prova orale.

Assessment criteria of knowledge

In the written exam (2 hours, two or three mandatory exercises) the student must demonstrate her/his ability to put into practice the ideas and tools learnt during the course and apply them to some simple problems. During the oral exam the student must be able to demonstrate his/her knowledge of the course material, to explain correctly the topics presented during the course and to discuss thoughtfully the main ideas.

Methods:

  • Final oral exam
  • Final written exam

Further information:
Final written exam: 75% Final oral exam: 25%

Capacità

Saper tradurre un problema formulato nel linguaggio comune in uno schema di metodologie statistiche e di elementari calcoli di probabilità. Conoscere le basi concettuali della probabilità e della statistica.

Modalità di verifica delle capacità

Soluzione di esercizi nella prova scritta, riproduzione di concetti e qualche dimostrazione nella prova orale.

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Elementi di analisi matematica.

Indicazioni metodologiche

Esame approfondito degli esercizi proposti, studio delle basi teoriche.

Teaching methods

Delivery: face to face

Learning activities:

  • attending lectures
  • individual study

Attendance: Advised

Teaching methods:

  • Lectures
Programma (contenuti dell'insegnamento)
Statistica descrittiva. Spazio degli eventi e probabilità. Probabilità condizionale e indipendenza. Variabili aleatorie discrete e continue. Valore atteso e varianza, loro proprietà. Legge dei grandi numeri, teorema degli eventi rari, teorema limite centrale. Stima di parametri e stima intervallare. Test statistici.
Syllabus

Probability: definition, conditional probability, independence, random variables, expected value, variance, correlation. Limit theorems: moment generating function, Gaussian random variables, law of large numbers, central limit theorem. Statistics: random samples, estimators, confidence intervals, confidence intervals for Gaussian populations, hypothesis testing for mean, variance and comparison of means.

Bibliografia e materiale didattico

S. Ross, Probabilità e statistica per l'ingegneria e le scienze, Apogeo.

Bibliography

Required reading: S. Ross, Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists. Exercise sheets by the lecturer

Modalità d'esame

Scritto e orale.

Updated: 22/08/2017 17:08