Insegnamento PROBABILITA' E STATISTICA I

Nome del corso di laurea Matematica
Codice insegnamento 55001212
Sede PERUGIA
Curriculum Comune a tutti i curricula
Docente responsabile Giulianella Coletti
CFU 12
Regolamento Coorte 2016
Erogato Erogato nel 2017/18
Erogato altro regolamento
Anno 2
Periodo Secondo Semestre
Tipo insegnamento Obbligatorio (Required)
Tipo attività Attività formativa integrata
Suddivisione

PROBABILITA' E STATISTICA I (I PARTE)

Codice 55035706
Sede PERUGIA
CFU 6
Docente responsabile Giulianella Coletti
Docenti
  • Giulianella Coletti
Ore
  • 42 Ore - Giulianella Coletti
Attività Caratterizzante
Ambito Formazione modellistico-applicativa
Settore MAT/06
Tipo insegnamento Obbligatorio (Required)
Lingua insegnamento ITALIANO
Contenuti Nozioni di base della probabilita'. Vettori aleatori. Inferenza statistica
Testi di riferimento Libro di testo:
R. Scozzafava: Incertezza e Probabilità (Zanichelli).
Alternativa
S. Ross, Introduction to probability and Statistics for Engineers and
Scientists, Academic Press, 2009.

Per esercizi si suggerisce:
G. Toscano, Traning autogeno in probabilità, Zanichelli.
Alternativa:
S.Antonelli, G.Regoli: Probabilità discreta; esrcizi con richiami di teoria. (Liguori Ed.)
Obiettivi formativi Scopo principale del modulo è far acquisire agli studenti la capacita' di ragionare in modo probabilistico e di utilizzare con competenza i fondamentali modelli del calcolo delle probabilità e della statistica inferenziale.
Prerequisiti Nozioni base di analisi matematica, con particolare attenzione al calcolo differenziale e integrale. Nozioni base di algebra e calcolo combinatorio e di alfabetizzazione informatica.
Per poter al meglio comprendere gli argomenti del corso sono fondamentali le nozioni sviluppate negli insegnamenti Analisi Matematica I e II e Informatica I.
Metodi didattici Il modulo è organizzato come segue:
Lezioni frontali su tutti gli argomenti del programma.
Risoluzione di problemi riguardanti tutti gli argomenti delprogramma fatta in aula.
Altre informazioni E' previsto un supporto alla didattica finalizzato alla risoluzione di esercizi tenuto dal docente o da altro personale con ore supplementari.
Modalità di verifica dell'apprendimento - La prova scritta, della durata media di 2 ore, consta di 3 esercizi volti a verificare le capacità risolutive di problemi pratico/teorici e verte su tutti gli argomenti del programma;
- La prova pratica, della durata media di 1,5 ore, consta nello svolgimento tramite software statistico R di due esercizi, articolati in diversi punti, atti a verificare la capicità dello studente di affrontare problemi pratici di analisi dati reali e/o simulati, condurre le principali analisi di statistica descrittiva e condurre primi passi di inferenza;
- Alla prova orale, della durata media di 30 min, accedono gli studenti che hanno superato le prove scritto/pratica con una votazione superiore ai 18/30 oppure gli studenti che abbiano superato le prove di esonero scritto/pratiche durante l'anno. Essa verte su tutto il programma ed è volta a verificare le capacità espositive, quelle d'utilizzo appropriato di tecniche e nozioni fondamentali e l'approfondimento dello studio.
Su richiesta dello studente l'esame puo' essere sostenuto anche in lingua Inglese

Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa
Programma esteso Nozioni di base della probabilita': eventi, variabili aleatorie , distribuzioni di probabilita', coerenza, probabilita' condizionata, indipendenza. Il teorema di Bayes, verifica bayesiana delle ipotesi.
Principali distribuzioni discrete e continue.
Vettori aleatori discreti e continui.
Inferenza statistica.

PROBABILITA' E STATISTICA I (II PARTE)

Codice 55063706
Sede PERUGIA
CFU 6
Docente responsabile Andrea Capotorti
Docenti
  • Andrea Capotorti
Ore
  • 42 Ore - Andrea Capotorti
Attività Caratterizzante
Ambito Formazione modellistico-applicativa
Settore MAT/06
Tipo insegnamento Obbligatorio (Required)
Lingua insegnamento Italiano
Contenuti Nozione di base di statistica descrittiva. Regressione lineare semplice. Stima parametrica. Stima intervallare. Verifica di ipotesi.
Testi di riferimento Forcina A., Stanghellini E.: Elementi di statistica per economia , Morlacchi Editore 2005.
 
Iacus S.M., Masarotto G.: Laboratorio di statistica con R. McGraw-Hill.
Erto P.: Probabilita' e Statistica  per le scienze e l'ingegneria, Mc-Graw-Hill, ed. 2004
S. Ross, Introduction to probability and Statistics for Engineers and
Scientists, Academic Press, 2009.
Obiettivi formativi Conoscenza e capacità d'utilizzo nozioni base di statistica descrittiva ed inferenziale.
Gli studenti saranno in grado di di affrontare e risolvere problemi sia pratici che teorici relativi alla statistica descrittiva, la regressione lineare e i test d'ipotesi.
Essi saranno anche in grado di esporre con cognizione di causa le nozioni apprese.
Prerequisiti Per poter seguire coscientemente il corso e sostenere l'esame con profitto è indispensabile possedere gli obiettivi formativi degli insegnamenti di Analisi Matematica I e II
Metodi didattici Lezioni teoriche in aula su tutti i contenuti & svolgimento esercizi pratici anche con software R.
Altre informazioni Per studenti con DSA e/o invalidità far riferimento al referente didipartimento e al sito dell’ateneo: http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa
Modalità di verifica dell'apprendimento Prova pratica R per verificare le capacità ad affrontare e risolvere problemi pratici di statistica di base e prova orale (congiuntamente a Parte I) atta a verificare la padronanza delle nozioni studiate e la capacità di esporle e ragionarci.

Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa
Programma esteso Statistica descrittiva: distribuzioni statistiche unitarie, di frequenze e in classi; rappresentazioni grafiche distribuzioni; valori medi: moda, mediana, media aritmetica, medie alla Chisini; proprietà valori medi; indici di variazione; quantili; Boxplots; distribuzione campionaria doppia: frequenze congiunte, marginali, condizionate, indice di dipendenza chi-quadro (assoluto e relativo).Regressione lineare semplice: metodo dei minimi quadrati; previsioni; indice di accostamento lineare R2. Stima parametrica: principali stimatori e loro proprietà. Stima intervallare: tecnica generale individuazione intervalli di confidenza, casi particolari per la media e la varianza popolazione normale. Verifica di ipotesi: test parametrici con loro definizioni generali, casi particolari campionamento da popolazione normale; test non parametrici: test binomiale, di adattamento, d’indipendenza.
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