Corsi di Laurea Corsi di Laurea Magistrale Corsi di Laurea Magistrale
a Ciclo Unico
Scuola di Scienze
SCIENZE STATISTICHE
Insegnamento
PROCESSI STOCASTICI
SCP4063083, A.A. 2017/18

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2017/18

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
SCIENZE STATISTICHE
SS1736, ordinamento 2014/15, A.A. 2017/18
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Crediti formativi 9.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese STOCHASTIC PROCESSES
Sito della struttura didattica http://scienzestatistiche.scienze.unipd.it/2017/laurea_magistrale
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Scienze Statistiche
Sito E-Learning https://elearning.unipd.it/stat/course/view.php?idnumber=2017-SS1736-000ZZ-2017-SCP4063083-N0
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

Docenti
Responsabile MARCO FERRANTE MAT/06

Mutuazioni
Codice Insegnamento Responsabile Corso di studio
SCO2046352 INTRODUZIONE AI PROCESSI STOCASTICI MARCO FERRANTE SC1172

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative MAT/06 9.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Primo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 9.0 64 161.0

Calendario
Inizio attività didattiche 02/10/2017
Fine attività didattiche 19/01/2018
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2014

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
5 Commissione a.a.2018/19 01/10/2018 30/09/2019 FORMENTIN MARCO (Presidente)
BARBATO DAVID (Membro Effettivo)
CELANT GIORGIO (Membro Effettivo)
CESARONI ANNALISA (Membro Effettivo)
4 Commissione a.a. 2017/18 01/10/2017 30/09/2018 FERRANTE MARCO (Presidente)
BARBATO DAVID (Membro Effettivo)
DAI PRA PAOLO (Membro Effettivo)

Syllabus
Prerequisiti: Un corso base di Calcolo delle Probabilità
Conoscenze e abilita' da acquisire: Conoscenza approfondita delle catene di Markov a tempo discreto e tempo continuo, con capacita di risolvere autonomamente esercizi e problemi anche di livello avanzato.
Modalita' di esame: Esame scritto
Criteri di valutazione: Homeworks (10%) - Esame finale (90%)
Contenuti: Definizione di processo stocastico. Probabilità condizionata e valore atteso condizionato. Indipendenza condizionata.
Catene di Markov a tempo discreto: definizione. Matrice di transizione, leggi congiunte e proprietà di Markov. Random Walk e sue proprietà. Tempi di arresto e proprietà di Markov forte. Probabilità e tempo medio di assorbimento. Classificazione degli stati. Distribuzioni invarianti. Teorema di Markov. Periodicità. Teorema ergodico.
Processo di Poisson: costruzione del processo e definizioni equivalenti. Principali proprietà ed alcune importanti applicazioni.
Catene di Markov a tempo continuo: definizione. Matrice generatrice. Principali proprietà, classificazione degli stati, probabilità e tempo medio di assorbimento, distribuzioni invarianti. Teorema ergodico.
Applicazioni: Processi di nascita e morte. Teoria delle code. Modelli legati allo sport e all'Information Retrieval
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: 64 ore di lezioni frontali (34 teoria e 30 esercitazioni)
Eventuali indicazioni sui materiali di studio:
Testi di riferimento:
  • J.Norris, Markov Chains. Cambridge: Cambridge University Press, 1996. Cerca nel catalogo
  • Paolo Baldi, Calcolo delle probabilità (2 ed.). Milano: McGraw-Hill, 2011. Cerca nel catalogo