| Corsi di Laurea | Corsi di Laurea Magistrale | Corsi di Laurea Magistrale a Ciclo Unico |
| Scuola di Scienze | ||
| MATEMATICA | ||
Insegnamento
PROBABILITA' E STATISTICA
SC03106737, A.A. 2016/17
Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2016/17
PROBABILITA' E STATISTICA
SC03106737, A.A. 2016/17
Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2016/17
Principali informazioni sull'insegnamento
| Corso di studio |
Corso di laurea in MATEMATICA SC1159, ordinamento 2008/09, A.A. 2016/17 |
 porta questa pagina con te |
|---|---|---|
| Crediti formativi | 6.0 | |
| Tipo di valutazione | Voto | |
| Denominazione inglese | PROBABILITY AND STATISTICS | |
| Sito della struttura didattica | http://matematica.scienze.unipd.it/2016/laurea | |
| Dipartimento di riferimento | Dipartimento di Matematica | |
| Obbligo di frequenza | No | |
| Lingua di erogazione | ITALIANO | |
| Sede | PADOVA | |
| Corso singolo | È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo | |
| Corso a libera scelta | È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta | |
| Corso per studenti Erasmus | Gli studenti Erasmus+ o di altri programmi di mobilità NON possono frequentare l'insegnamento |
Docenti
| Responsabile | MARKUS FISCHER | MATH-03/B |
|---|
Dettaglio crediti formativi
| Tipologia | Ambito Disciplinare | Settore Scientifico-Disciplinare | Crediti |
|---|---|---|---|
| BASE | Formazione Matematica di base | MAT/06 | 6.0 |
Organizzazione dell'insegnamento
| Periodo di erogazione | Secondo semestre |
|---|---|
| Anno di corso | I Anno |
| Modalità di erogazione | frontale |
| Tipo ore | Crediti | Ore di didattica erogata |
Ore Studio Individuale |
|---|---|---|---|
| ESERCITAZIONE | 3.0 | 30 | 45.0 |
| LEZIONE | 3.0 | 24 | 51.0 |
| Inizio attività didattiche | 27/02/2017 |
|---|---|
| Fine attività didattiche | 09/06/2017 |
| Visualizza il calendario delle lezioni | Lezioni 2024/25 Ord.2008 |
Commissioni d'esame
| Commissione | Dal | Al | Membri |
|---|---|---|---|
| 12 PROBABILITA' E STATISTICA - a.a. 2023/2024 | 01/10/2023 | 30/09/2024 |
FORMENTIN
MARCO
(Presidente)
BARBATO DAVID (Membro Effettivo) FISCHER MARKUS (Supplente) VARGIOLU TIZIANO (Supplente) |
| 11 PROBABILITA' E STATISTICA - A.A. 2022/2023 | 01/10/2022 | 24/02/2024 |
FORMENTIN
MARCO
(Presidente)
BARBATO DAVID (Membro Effettivo) FISCHER MARKUS (Supplente) VARGIOLU TIZIANO (Supplente) |
| 10 PROBABILITA' E STATISTICA - A.A. 2021/2022 | 01/10/2021 | 30/09/2022 |
BIANCHI
ALESSANDRA
(Presidente)
BARBATO DAVID (Membro Effettivo) FERRANTE MARCO (Supplente) FISCHER MARKUS (Supplente) VARGIOLU TIZIANO (Supplente) |
| 9 Probabilità e Statistica - a.a. 2020/2021 | 01/10/2020 | 30/09/2021 |
BIANCHI
ALESSANDRA
(Presidente)
BARBATO DAVID (Membro Effettivo) FERRANTE MARCO (Supplente) FISCHER MARKUS (Supplente) VARGIOLU TIZIANO (Supplente) |
| 8 Probabilita' e Statistica - a.a. 2019/2020 | 01/10/2019 | 30/09/2020 |
BIANCHI
ALESSANDRA
(Presidente)
FORMENTIN MARCO (Membro Effettivo) BARBATO DAVID (Supplente) FERRANTE MARCO (Supplente) FISCHER MARKUS (Supplente) VARGIOLU TIZIANO (Supplente) |
| 7 Probabilità e Statistica - a.a. 2018/2019 | 01/10/2018 | 30/09/2019 |
DAI PRA
PAOLO
(Presidente)
FISCHER MARKUS (Membro Effettivo) BARBATO DAVID (Supplente) CALLEGARO GIORGIA (Supplente) VARGIOLU TIZIANO (Supplente) |
| 6 Probabilità e Statistica - 2017/2018 | 01/10/2017 | 30/09/2018 |
FISCHER
MARKUS
(Presidente)
DAI PRA PAOLO (Membro Effettivo) BARBATO DAVID (Supplente) FERRANTE MARCO (Supplente) VARGIOLU TIZIANO (Supplente) |
| 5 Probabilita' e Statistica - 2016/2017 | 01/10/2016 | 30/09/2017 |
FISCHER
MARKUS
(Presidente)
DAI PRA PAOLO (Membro Effettivo) BARBATO DAVID (Supplente) FERRANTE MARCO (Supplente) VARGIOLU TIZIANO (Supplente) |
| 4 Probabilita' e Statistica - a.a. 2015/2016 | 01/10/2015 | 03/03/2017 |
FISCHER
MARKUS
(Presidente)
DAI PRA PAOLO (Membro Effettivo) BARBATO DAVID (Supplente) FERRANTE MARCO (Supplente) VARGIOLU TIZIANO (Supplente) |
| Prerequisiti: | Successioni e serie numeriche, calcolo differenziale e integrale per funzioni di una variabile reale. |
| Conoscenze e abilita' da acquisire: | Il corso introduce le nozioni basilari di calcolo delle probabilità, in particolare su strutture discrete. |
| Modalita' di esame: | Prova scritta e orale |
| Criteri di valutazione: | La prova scritta è formata da due parti distinte, la prima con esercizi e la seconda con domande riguardanti le definizioni e i principali risultati visti a lezione. |
| Contenuti: | Definizione di spazio di probabilità: spazio campionario, sigma-algebra degli eventi e probabilità. Proprietà della probabilità, spazi con legge uniforme e applicazioni del calcolo combinatorio.
Probabilità condizionata ed indipendenza. Definizione di variabile aleatoria. Variabili aleatorie discrete: legge e densità discreta. Legge congiunta e leggi marginali, legami tra densità congiunta e densità marginali. Variabili aleatorie indipendenti. Esempi di variabili aleatorie: uniformi, di Bernoulli, binomiali, geometriche, di Poisson. Funzione di ripartizione, massimi e minimi di variabili aleatorie. Il valor medio: definizione e proprietà. Momenti, varianza e covarianza. Spazi di probabilità generali e sigma-algebra generata da una famiglia di eventi. Variabili aleatorie reali e sigma-algebra boreliana in R. Variabili aleatorie assolutamente continue: definizione ed esempi (uniformi, esponenziali, Gamma, normali, chi quadro). Quantili. Trasformazioni di variabili aleatorie: massimi, minimi e somme di variabili aleatorie indipendenti. Valor medio e sue proprietà. Formula del valor medio di una funzione composta. Disuguaglianze notevoli: di Markov-Chebychev, di Jensen, di Cauchy-Schwarz. Teoremi limite classici. Legge dei grandi numeri. Applicazione: il metodo Monte Carlo. Teorema Limite Centrale: approssimazione normale e correzione di continuità. Statistica inferenziale. Definizioni di modello e di campione statistici. Definizione e proprietà degli stimatori: stimatori corretti, consistenti ed asintoticamente normali. Stimatori di media e varianza. |
| Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: | Lezioni frontali ed esercitazioni |
| Eventuali indicazioni sui materiali di studio: | Esercizi forniti dal docente. |
| Testi di riferimento: |
|
