Data Science
Cod 104656
- Laurea magistrale
- 2 anni
- 120 CFU
- LM-Data
Codice: 20430030
Programma, testi adottati e modalità d’esame sono quelli pubblicati dai docenti per l’anno accademico 2026/2027.
Programma di massima:
- Variabili casuali e la loro distribuzione, funzione generatrice dei momenti, media, varianza e
covarianza. Modello di campionamento casuale e modello statistico.
- Statistica: concetto, esempi, statistica sufficiente e minimale.
- Stimatori puntuali: definizione e proprieta' desiderate, momenti, massima verosimiglianza e
Bayes + Metodi computazionali. Metodi per miglioramento di uno stimatore (es. Cramer-Rao)
- Intervalli di confidenza
- Verifica d’ipotesi
- Metodi non parametrici: goodness-of-fit, tabella di contingenza, Kolmogorov-Smirnov e test
tramite graduatoria.
- Analisi della varianza (ANOVA) e test F
- Regressione
Aver seguito almeno un corso base di teoria della probabilita' e di analisi matematica in piu' variabili
Introduzione alla Statistica, S.M. Ross, Apogeo - Maggioli Editore.
testo aggiuntivo: Luca Leuzzi, Enzo Marinari, Giorgio Parisi
CALCOLO DELLE PROBABILITÀ: un trattatello per principianti volenterosi
Statistical Inference, Casella e Berger, 2nd Edition, Duxbury Advanced Series.
Introduzione alla Statistica, S.M. Ross, Apogeo - Maggioli Editore.
testo aggiuntivo: Luca Leuzzi, Enzo Marinari, Giorgio Parisi
CALCOLO DELLE PROBABILITÀ: un trattatello per principianti volenterosi
Statistical Inference, Casella e Berger, 2nd Edition, Duxbury Advanced Series.
Le lezioni si terranno in aula con scrittura sulla lavagna o su tablet
Facoltativa
La parte scritta scritto consiste di 4 esercizi, ciascuno articolato in 2 o 3 quesiti a carattere teorico e
pratico. La parte orale vertera' su una analisi dello scritto e ulteriori domande soprattutto di carattere teorico.
Ambito disciplinare: Formazione matematico-statistica
Acquisire una buona conoscenza delle metodologie statistico matematiche di base per problemi di inferenza e modellistica statistica. Sviluppare una conoscenza anche operativa di alcuni specifici pacchetti statistici per l'applicazione pratica degli strumenti teorici acquisiti.
Apprendere i concetti di base di statistica e le loro applicazioni fondamentali
Data una statistica spiegare, possibilmente con un esempio ed enunciando il risultato teorico
rilevante, cosa si intende per:
- statistica sufficiente;
- statistica sufficiente minimale.
- Dato un campione preso da una popolazione normale, e' noto che la media campionaria e'
sufficiente minimale. E la statistica d'ordine?
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