Course Syllabus

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Obiettivi Didattici

Alla fine del corso lo studente sarà in grado di:

  • Conoscere la terminologia e la notazione di base del calcolo delle probabilità
  • Utilizzare il calcolo combinatorio
  • Conoscere gli approcci al calcolo delle probabilità
  • Calcolare la probabilità di eventi complementari, unione ed intersezione di altri eventi
  • Conoscere il significato di dipendenza e indipendenza tra eventi
  • Conoscere il significato della probabilità condizionata e la saprà calcolare
  • Definire variabili aleatorie come risultati di esperimenti aleatori
  • Calcolare probabilità utilizzando la distribuzione binomiale
  • Calcolare probabilità utilizzando la distribuzione uniforme
  • Calcolare probabilità utilizzando la distribuzione Gaussiana

 

  • Elementi di base del Calcolo delle Probabilità
  • Calcolo combinatorio
  • Principali Distribuzioni di Probabilità
  • Nessuno

 

 

discussione online qui https://unimib.webex.com/meet/laura.antolini

  • Compiti
PARITÁ DI GENERE
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  • Lezioni 1 e 2 : Calcolo delle probabilità (Capitolo 5)
    Definizione di esperimento
    Spazio campionario, eventi semplici e composti
    Probabilità con approccio classico e frequentista
    Eventi incompatibili, dipendenti e indipendenti
    Probabilità dell’unione e dell’intersezione
    Probabilità condizionata
  • Lezione 3 : Intervallo di confidenza sulla proporzione p (Capitolo 9)
    Calcolo della stima puntuale di una probabilità
    Intervallo di confidenza: calcolo della stima intervallare di una probabilità, interpretazione, simulazione
    Pianificazione della stima intervallare di una probabilità
  • Lezioni 4 e 5 : Organizzare e sintetizzare i dati (Capitolo 2 e Capitolo 3). Costruzione di una tabella di frequenza per una caratteristica qualitativa: frequenze assolute, relative, relative. Rappresentazione grafica con grafici a barre, a torta. Costruzione di una tabella di frequenza per una caratteristica quantitativa: aggregazione in classi, frequenze assolute, relative, relative. Rappresentazione grafica con istogramma. Indicatori sintetici dell’ordine di grandezza e della variabilità del fenomeno quantitiativo: media aritmentica (e/o mediana) e deviazione standard
  • Lezione 6 : Distribuzione Gaussiana ed il suo uso come metodo di approssimazione di un istogramma (Capitolo 7) Distribuzione Gaussiana: genesi e metodo di calcolo delle aree
  • Complemento alle lezioni 1 e 6 : Stima di massima verosimiglianza di p e mu
  • Lezione 7 : Intervallo di confidenza su mu (Capitolo 9) Intervallo di confidenza: calcolo della stima intervallare di un parametro mu, interpretazione, simulazione. Pianificazione della stima intervallare di un parametro mu

 

 

 

 

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    Laura Antolini

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