Il programma del corso e' rimasto invariato negli ultimi 3 a.a.
Presentazione del corso
Il corso si propone di illustrare
come fare inferenza su caratteristiche rilevanti
di una popolazione
sulla base di un insieme di dati (campione) .
La parte teorica di introduzione
dei concetti di base sara' affiancata da una parte piu' strettamente applicata.
In rosso sono indicati parti
del programma che lo scorso anno non erano previste
Teoria della Probabilita'
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impostazione classica
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impostazione frequentista
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impostazione assiomatica
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insiemi ed operazioni fra insiemi
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probabilita' condizionata ed indipendenza
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teorema delle probabilita' totali
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teorema di Bayes
Principali distribuzioni
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uniforme
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bernoulliana
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binomiale
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poisson
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esponenziale
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Gaussiana o normale
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T-Student
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Chi-quadrato
Campionamento e statistiche
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media campionaria
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varianza campionaria
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Distribuzioni di statistiche
campionarie (media e varianza) per popolazioni normali, per grandi campioni,
per popolazioni bernoulliane
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Teorema del limite centrale
Stima puntuale
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proprieta' di non distorsione (anche asintotica)
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proprieta' di consistenza (in probabilita' e in media quadratica)
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confronto fra stimatori (errore quadratico medio ed efficienza)
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Metodi di stima (metodo analogico, metodo dei momenti
metodo della massima verosimiglianza
Stima per intervalli
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per la media di una popolazione
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per la differenza fra le medie di due popolazioni
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determinazione ampiezza campione
Verifica di ipotesi
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per la media di una popolazione
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per la differenza fra le medie di due popolazioni
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il p-value