Ateneo - UPO

Elementi di Probabilità: assiomi della probabilità, diagrammi di Venn, spazi equiprobabili, probabilità condizionata, Teorema di Bayes.
Variabili aleatorie discrete e continue, variabili aleatorie indipendenti, valore atteso. Varianza e covarianza.
Modelli di variabili aleatorie: variabili di Bernoulli e binomiali, ipergeometriche, geometriche. Distribuzione di Poisson, variabili aleatorie uniformi,
variabili aleatorie normali, variabili aleatorie esponenziali. Teorema del Limite Centrale. Statistica di base. Gruppi di dati, media, mediana, quartili. Definizione delle statistiche campionarie. Valori attesi, varianza campionaria. Stime dei parametri. Verifica delle ipotesi e applicazioni.

Sheldon M. Ross: Probabilità e Statistica per l'Ingegneria e le Scienze, Apogeo Education – Seconda Edizione 2008

Avviare lo studente agli elementi base della teoria e della pratica del calcolo delle probabilità.  Introdurre le principali distribuzioni di probabilità e il loro utilizzo. Introdurre lo studente alle basi della statistica, definizione della statistiche, stima dei parametri, verifica delle ipotesi.

Conoscenza dei principali contenuti dei corsi di Analisi Matematica I e Matematica Discreta.

Lezioni frontali ed esercitazioni.

L'esame è costituito da una prova scritta e da una prova orale facoltativa.

La prova scritta è costituita da esercizi suddivisi equamente tra la parte di teoria della probabilità e la parte di statistica.
Non è esclusa la presenza di una domanda teorica per verificare il livello di approfondimento raggiunto dallo studente.

Elementi di Probabilità: assiomi della probabilità, diagrammi di Venn, spazi equiprobabili, probabilità condizionata, Teorema di Bayes.
Variabili aleatorie discrete e continue, variabili aleatorie indipendenti, valore atteso. Varianza e covarianza.
Modelli di variabili aleatorie: variabili di Bernoulli e binomiali, ipergeometriche, geometriche. Distribuzione di Poisson, variabili aleatorie uniformi,
variabili aleatorie normali, variabili aleatorie esponenziali.
Teorema del Limite Centrale. Statistica di base. Gruppi di dati, media, mediana, quartili. Definizione delle statistiche campionarie. Valori attesi, varianza campionaria. Stima dei parametri. Stimatori di massima verosomiglianza, derivazione delle principali distribuzioni. Stima per la media, per la varianza e stime parametriche. Intervalli di confidenza. Verifica delle ipotesi e applicazioni.

Conoscenza della teoria della probabilità elementare e della statistica. Saper applicare gli apprendimenti a problematiche della scienza informatica. Gestione delle informazioni sulla base dei dati.