Ingegneria dell'Informazione (sede di Latina)

Analisi combinatoria: Principio fondamentale el calcolo combinatiorio, prmutazioni, combinazioni, coeffeicienti multinomiali Assiomi della probabilità: spazio campionario ed eventi, esiti equiprobabili, probabilità come funzione di insieme continua, probabilità come misura della fiducia; probabilità condizionata, formula di Bayes, eventi indipendenti Variabili aleatorie discrete; le variabili Binomiale , Poisson, geometrica, ipergeometrica e binomiale negativa Variabili aleatorie continue; le variabili uniforme, normale ed esponenziale (cenni alla variabile Gamma) Valore atteso e varianza di v.a. discrete e continue (e loro proprietà) e di funzioni delle v.a. Leggi congiunte di v.a., v.a. indipendenti, distribuzioni condizionate in caso discreto e continuo; covarianza di due variabili aleatorie e coefficiente di correlazione Disuguaglianza di Markov e disuguaglianza di Chebyshev; teorema centrale del limite e legge debole dei grandi numeri (cenni alla legge forte dei grandi numeri) Statistica; media, moda, mediana e varianza campionaria; stimatori di massima verosimiglianza; intervalli di confidenza per la media

E’ necessaria una buona conoscenza, sia concettuale che operativa, dei contenuti del corso di Analisi Matematica e di Geometria, in particolare: limiti di successioni, funzioni di una variabile reale, derivate delle funzioni di una variabile reale e loro applicazioni, calcolo di integrali, determinante di una matrice quadrata.

Sheldon M. Ross "Calcolo delle Probabilità" Ed. Apogeo Sheldon M. Ross "Introduzione alla Statistica" Ed. Apogeo

Sono previsti a lezione tra i 20 e i 30 studenti

L'esame si compone di un'unica prova scritta con esercizi applicativi e domande di teoria

E' prevista una lezione (di Venerdì) dalle ore 14 alle ore 19 (5 ore l'una)

Analisi combinatoria: Principio fondamentale el calcolo combinatiorio, prmutazioni, combinazioni, coeffeicienti multinomiali Assiomi della probabilità: spazio campionario ed eventi, esiti equiprobabili, probabilità come funzione di insieme continua, probabilità come misura della fiducia; probabilità condizionata, formula di Bayes, eventi indipendenti Variabili aleatorie discrete; le variabili Binomiale , Poisson, geometrica, ipergeometrica e binomiale negativa Variabili aleatorie continue; le variabili uniforme, normale ed esponenziale (cenni alla variabile Gamma) Valore atteso e varianza di v.a. discrete e continue (e loro proprietà) e di funzioni delle v.a. Leggi congiunte di v.a., v.a. indipendenti, distribuzioni condizionate in caso discreto e continuo; covarianza di due variabili aleatorie e coefficiente di correlazione Disuguaglianza di Markov e disuguaglianza di Chebyshev; teorema centrale del limite e legge debole dei grandi numeri (cenni alla legge forte dei grandi numeri) Statistica; media, moda, mediana e varianza campionaria; stimatori di massima verosimiglianza; intervalli di confidenza per la media

E’ necessaria una buona conoscenza, sia concettuale che operativa, dei contenuti del corso di Analisi Matematica e di Geometria, in particolare: limiti di successioni, funzioni di una variabile reale, derivate delle funzioni di una variabile reale e loro applicazioni, calcolo di integrali, determinante di una matrice quadrata.

Sheldon M. Ross "Calcolo delle Probabilità" Ed. Apogeo Sheldon M. Ross "Introduzione alla Statistica" Ed. Apogeo

Sono previsti a lezione tra i 20 e i 30 studenti

L'esame si compone di un'unica prova scritta con esercizi applicativi e domande di teoria

E' prevista una lezione (di Venerdì) dalle ore 14 alle ore 19 (5 ore l'una)