Calcolo delle probabilità . Variabili casuali semplici e multiple, Valore atteso di trasformazioni di variabli casuali semplici e multiple. Modelli probabilistici discreti e continui. Campionamento e distribuzioni campionarie. Teoria del test delle ipotesi. Confronto tra campioni. Modelli statistici lineari (analisi della varianza, regressione e analisi della covarianza). Inferenza statistica bayesiana. Teoria statistica delle decisioni
Barnett V. (1999). Comparative Statistical Inference (3a ed.). J. Wiley.
DeGroot M.H., Schervish m. j. (2012). Probability and Statistics (4a ed.). Addison-Wesley.
Keener R.W. (2010). Theoretical Statistics, Springer.
Mood, A.M., Graybill, F.A., Boes, D.C.(1988). 'Introduzione alla statistica'. McGraw-Hill.
Olive D.J. (2014). Statistical Theory and Inference, Springer.
Rohatgi V.K., Salek A.K. (2001). An Introduction to Probability and Statistics (2a ed.). J. Wiley.
Obiettivi Formativi
CONOSCENZE:
Conoscenza a livello intermedio degli elementi essenziali del calcolo delle probabilità e della inferenza statistica classica nei sui aspetti più rilevanti: stima statistica puntuale e di intervallo, teoria del test delle ipotesi. Concetti introduttivi di inferenza statistica bayesiana e teoria statistica delle decisioni.
COMPETENZE:
Analizzare dati relativi a manifestazioni di fenomeni collettivi mediante l'impiego di modelli statistici.
Capacità acquisite al termine del corso:
Impiego degli strumenti logici e metodologici dell'inferenza statistica nell'analisi dei fenomeni collettivi.
Prerequisiti
Conoscenza a livello intermedio del Calcolo differenziale e integrale in una e in più variabili. Algebra lineare
Modalità di verifica apprendimento
L'esame richiede il superamento di una prova scritta e una prova orale.
Programma del corso
Calcolo delle probabilità . Variabili casuali semplici e multiple, Valore atteso di trasformazioni di variabli casuali semplici e multiple. Modelli probabilistici discreti e continui. Campionamento e distribuzioni campionarie. Teoria del test delle ipotesi. Confronto tra campioni. Modelli statistici lineari (analisi della varianza, regressione e analisi della covarianza). Inferenza statistica bayesiana. Teoria statistica delle decisioni