Ateneo - UPO

Elementi di Probabilità: Assiomi della probabilità, diagrammi di Venn, Spazi equiprobabili, probabilità condizionata, Teorema di Bayes.
Variabili aleatorie e valore atteso. Variabili aleatorie discrete e continue, variabili aleatorie indipendenti, valore atteso. Varianza e covarianza.
Modelli di variabili aleatorie: Variabili di Bernoulli e binomiali, ipergeometriche, geometriche e negative. Distribuzione di Poisson, Variabili aleatorie uniformi,
variabili aleatorie normali, variabili aleatorie esponenziali. Teorema limite centrale. Statistica di base. Gruppi di dati, media, mediana, quartili. Definizione delle statistiche campionarie. Valori attesi, varianza campionaria. Stima dei parametri, stimatori Bayesiani. Verifica delle ipotesi e applicazioni all'informatica.

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.

Analisi e matematiche discrete. Algebra elementare e algebra lineare.

Lezioni frontali ed esercitazioni.

L'esame è in una unica prova, consistente in un test scritto.

Esame scritto.
L'esame consiste in due esercizi, uno centrato sulla teoria delle probabilita' e uno sulla statistica. Ogni esercizio consta di 5 domande distinte con livello di difficolta' crescente. Ogni esercizio prevede anche una domanda piu' teorica per verificare le conoscenze della teoria oltre alla capacita' di svolgere l'esercizio.

Elementi di Probabilità: Assiomi della probabilità, diagrammi di Venn, Spazi equiprobabili, probabilità condizionata, Teorema di Bayes.
Variabili aleatorie e valore atteso: Variabili aleatorie discrete e continue, variabili aleatorie indipendenti, valore atteso, Varianza e covarianza.
Modelli di variabili aleatorie: Variabili di Bernoulli e binomiali,Distribuzione di Poisson, Variabili aleatorie uniformi, variabili aleatorie normali, variabili aleatorie esponenziali. 
Teorema limite centrale. Statistica di base. Gruppi di dati, media, mediana, quartili. Definizione delle statistiche campionarie. Valori attesi, varianza campionaria. Stima dei parametri, stimatori Bayesiani. 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 all'informatica.

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