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| INFORMATICA | ||
Insegnamento
PROBABILITA' E STATISTICA
SC03106737, A.A. 2017/18
Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2016/17
PROBABILITA' E STATISTICA
SC03106737, A.A. 2017/18
Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2016/17
Principali informazioni sull'insegnamento
| Corso di studio |
Corso di laurea in INFORMATICA SC1167, ordinamento 2011/12, A.A. 2017/18 |
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|---|---|---|
| Crediti formativi | 6.0 | |
| Tipo di valutazione | Voto | |
| Denominazione inglese | PROBABILITY AND STATISTICS | |
| Sito della struttura didattica | http://informatica.scienze.unipd.it/2017/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 | MARCO FORMENTIN | MATH-03/B |
|---|
Dettaglio crediti formativi
| Tipologia | Ambito Disciplinare | Settore Scientifico-Disciplinare | Crediti |
|---|---|---|---|
| AFFINE/INTEGRATIVA | Attività formative affini o integrative | MAT/06 | 6.0 |
Organizzazione dell'insegnamento
| Periodo di erogazione | Secondo semestre |
|---|---|
| Anno di corso | II Anno |
| Modalità di erogazione | frontale |
| Tipo ore | Crediti | Ore di didattica erogata |
Ore Studio Individuale |
|---|---|---|---|
| ESERCITAZIONE | 2.0 | 16 | 34.0 |
| LEZIONE | 4.0 | 32 | 68.0 |
| Inizio attività didattiche | 26/02/2018 |
|---|---|
| Fine attività didattiche | 01/06/2018 |
| Visualizza il calendario delle lezioni | Lezioni 2024/25 Ord.2011 |
Commissioni d'esame
| Commissione | Dal | Al | Membri |
|---|---|---|---|
| 8 a.a. 2023/2024 | 01/10/2023 | 28/02/2025 |
FISCHER
MARKUS
(Presidente)
FONTANA CLAUDIO (Membro Effettivo) BARBATO DAVID (Supplente) VARGIOLU TIZIANO (Supplente) |
| 7 a.a 2022/2023 | 01/10/2022 | 28/02/2024 |
FISCHER
MARKUS
(Presidente)
FONTANA CLAUDIO (Membro Effettivo) BARBATO DAVID (Supplente) FERRANTE MARCO (Supplente) VARGIOLU TIZIANO (Supplente) |
| 6 a.a.2021/2022 | 01/10/2021 | 28/02/2023 |
FISCHER
MARKUS
(Presidente)
FONTANA CLAUDIO (Membro Effettivo) BARBATO DAVID (Supplente) FERRANTE MARCO (Supplente) VARGIOLU TIZIANO (Supplente) |
| 5 a.a 2020/2021 | 01/10/2020 | 28/02/2022 |
COLLET
FRANCESCA
(Presidente)
FONTANA CLAUDIO (Membro Effettivo) BARBATO DAVID (Supplente) FERRANTE MARCO (Supplente) FISCHER MARKUS (Supplente) VARGIOLU TIZIANO (Supplente) |
| 4 a.a 2019/2020 | 01/10/2019 | 28/02/2021 |
COLLET
FRANCESCA
(Presidente)
FONTANA CLAUDIO (Membro Effettivo) BARBATO DAVID (Supplente) FERRANTE MARCO (Supplente) FISCHER MARKUS (Supplente) VARGIOLU TIZIANO (Supplente) |
| 3 a.a 2018/2019 | 01/10/2018 | 28/02/2020 |
COLLET
FRANCESCA
(Presidente)
FONTANA CLAUDIO (Membro Effettivo) BARBATO DAVID (Supplente) FISCHER MARKUS (Supplente) VARGIOLU TIZIANO (Supplente) |
| 2 a.a 2017/2018 | 01/10/2017 | 28/02/2019 |
FORMENTIN
MARCO
(Presidente)
BARBATO DAVID (Membro Effettivo) BIANCHI ALESSANDRA (Membro Effettivo) FERRANTE MARCO (Membro Effettivo) FISCHER MARKUS (Membro Effettivo) VARGIOLU TIZIANO (Membro Effettivo) |
| Prerequisiti: | Prerequisiti: Analisi matematica, Algebra e matematica discreta. |
| Conoscenze e abilita' da acquisire: | Lo studente dovrà acquisire la conoscenza degli strumenti di base del calcolo delle
probabilità e della statistica inferenziale. Alla fine del corso l'allievo dovrà essere in grado di costruire semplici modelli probabilistici di fenomeni aleatori e di effettuare i relativi calcoli. |
| Modalita' di esame: | Esame scritto (3 ore). |
| Criteri di valutazione: | Lo studente dovrà dimostrare di aver acquisito le conoscenze teoriche e di saperle
applicare correttamente alla soluzione di problemi di calcolo delle probabilità e di statistica inferenziale di congrua difficoltà. |
| Contenuti: | Calcolo delle probabilità. Assiomi e conseguenze elementari degli assiomi. Esempi di
spazi di probabilità discreti; finiti; uniformi. Paradosso dei compleanni. Probabilità condizionata. Formula della probabilità totale e di Bayes. Eventi indipendenti. Variabili e vettori casuali discreti. Funzione di ripartizione e densità discreta. Variabili indipendenti. Parametri riassuntivi: valore atteso, varianza, momenti, correlazione, covarianza. Disuguaglianze: Jensen, Markov, Chebishev. Esempi di variabili casuali discrete: Bernoulli, binomiale, geometrica, Poisson. Teorema limite di Poisson. Variabili casuali assolutamente continue. Esempi: uniforme, esponenziale, Gaussiana. Legge dei grandi numeri (Chebyshev). Il metodo di Montecarlo. Teorema limite centrale (Lindeberg- Lévy). Approssimazione normale. Statistica Descrittiva. Dati qualitativi e quantitativi, frequenze relative, metodi grafici di analisi dei dati. Indici di centralità, di dispersione, e di forma. Correlazione tra caratteri numerici: retta di regressione, covarianza e coefficiente di correlazione Statistica Inferenziale. Stimatori. Intervalli di confidenza. Test statistici: ipotesi e alternativa, regione critica, valore critico, errori di prima e seconda specie, potenza, il valore p, test bilateri e unilateri. Test sulla media e sulla differenza di medie. Test accoppiati. Stime e test per proporzioni: tabelle di contingenza e test chi quadro. |
| Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: | Lezioni frontali. Nel corso delle lezioni sono esposti gli aspetti teorici del corso,
vengono illustrati esempi di applicazione e svolte esercitazioni. Vengono inoltre proposte esercitazioni individuali da svolgere a casa con successiva illustrazione delle soluzioni. |
| Eventuali indicazioni sui materiali di studio: | Tutti gli argomenti del corso vengono illustrati in aula. Gli appunti delle lezioni
possono essere integrati dal libro di testo e dal materiale aggiuntivo reso disponibile sulla piattaforma moodle. |
| Testi di riferimento: |
|
