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Education
Ricerca operativa e probabilità e statistica (complementi)

Docente: E. Fagiuoli

Crediti: 6

Conoscenze: Approfondimenti di Statistica e Calcolo delle Probabilità. Lo studente approfondirà le proprie conoscenze sui metodi di statistica descrittiva e sui principali modelli di computazione probabilistica, sulle metodologie di stima dei parametri, sui principali test di ipotesi (parametrici) ed infine sulla modellazione mediante regressione lineare uni - e multivariata.

Abilità: Lo studente acquisirà competenze specifiche che lo porranno in grado di affrontare e risolvere, in termini operativi, problemi quali l'analisi descrittiva dei dati. Inoltre, lo studente acquisirà abilità per condurre analisi inferenziali atte a prevedere quantità di interesse.

Programma:

  • Statistica Descrittiva: Rappresentazioni numeriche; rappresentazioni grafiche; Indici di tendenza centrale; indici di variabilità; Rappresentazioni per caratteri bidimensionali; Regressione singola; regressione multivariata
  • Calcolo delle Probabilità: Definizioni; probabilità condizionata e indipendenza stocastica; Variabili aleatorie unidimensionali; variabili aleatorie multidimensionali; Indici di tendenza centrale; iIndici di variabilità
  • Distribuzioni Notevoli: Principali distribuzioni discrete; principali distribuzioni continue
  • Teoremi di Convergenza: Legge dei grandi numeri; Teorema limite centrale
  • Stima di Parametri: Principali distribuzioni campionarie; stimatori e stime puntuali; Stime intervallari: intervalli di confidenza per la media e per la varianza
  • Verifica di Ipotesi: Test Parametrici: Test sulla media di una popolazione; Test sulla varianza di una popolazione; Test sulla differenza delle medie; Test sulla differenza delle varianza; Test di incorrelazione
  • Regressione Lineare: Stima dei parametri della regressione mediante minimi quadrati; Intervalli di confidenza sui parametri della regressione; Intervalli di confidenza per individui; Attendibilità di un modello lineare; Analisi dei residui; Regressione lineare multipla: stima dei parametri, attendibilità; multicollinearità

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