Insegnamento CALCOLO DELLE PROBABILITA' E STATISTICA MATEMATICA
| Nome del corso di laurea | Informatica |
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| Codice insegnamento | 55007206 |
| Curriculum | Comune a tutti i curricula |
| Docente responsabile | Andrea Capotorti |
| Docenti |
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| Ore |
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| CFU | 6 |
| Regolamento | Coorte 2020 |
| Erogato | Erogato nel 2021/22 |
| Erogato altro regolamento | |
| Attività | Base |
| Ambito | Formazione matematico-fisica |
| Settore | MAT/06 |
| Anno | 2 |
| Periodo | Primo Semestre |
| Tipo insegnamento | Obbligatorio (Required) |
| Tipo attività | Attività formativa monodisciplinare |
| Lingua insegnamento | ITALIANO |
| Contenuti | Nozione di base di statistica descrittiva. Regressione lineare semplice. Stima parametrica. Stima intervallare. Verifica di ipotesi. Principio di coerenza. |
| Testi di riferimento | 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 Scozzafava R.: Incertezza e Probabilità,Zanichelli Ed. S. Ross, Introduction to probability and Statistics for Engineers and Scientists, Academic Press, 2009. |
| Obiettivi formativi | Conoscenza e capacità d'utilizzo nozioni base di probabilità, 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 | 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 | 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-dsai. |
| 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 atta a verificare la padronanza delle nozioni studiate. La prova pratica in R consta di 5 o 6 punti da sviluppare su base di dati simulati o direttamente forniti. Deve essere svolta entro un'ora e mezza e i vari punti hanno indicati il punteggio massimo raggiungibile (variabile di norma tra i 3 e 10 a seconda della complessità di analisi richiesta). Per poter essere ammessi alla prova orale bisogna raggiungere il punteggio di 18 nella prova pratica R. 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. Principali distribuzioni di probabilità: binomiale, geometrica, Poisson, uniforme, esponenziale, normale. Distribuzioni di statistiche campionarie: chi-quadro e t-student. 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. |