Differenze tra le versioni di "Metodi probabilistici/2006-2007"
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+ | Si avvisano gli studenti interessati che il Tutorato per il corso di Metodi Probabilistici (prof. de Falco) iniziera` il giorno 20 marzo alle ore 16.30 in sala Lauree (DSI). | ||
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** Definizione formale di variabile casuale. | ** Definizione formale di variabile casuale. | ||
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* <math>\sigma</math>-algebra generata dall'insieme degli intervalli sui reali. | * <math>\sigma</math>-algebra generata dall'insieme degli intervalli sui reali. | ||
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* Dimostrazione del fatto che i numeri normali sono un elemento della <math>\sigma</math>-algebra di Borel su [0,1]. | * Dimostrazione del fatto che i numeri normali sono un elemento della <math>\sigma</math>-algebra di Borel su [0,1]. | ||
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* Lemma di Borel-Cantelli | * Lemma di Borel-Cantelli | ||
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* Statistica estremale, statistica d'ordine. | * Statistica estremale, statistica d'ordine. | ||
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* Considerazioni sulla linearità del valore atteso: dimostrazione del fatto che se X e Y sono variabili casuali, allora lo sono anche X+Y e aX (dove a è una costante). | * Considerazioni sulla linearità del valore atteso: dimostrazione del fatto che se X e Y sono variabili casuali, allora lo sono anche X+Y e aX (dove a è una costante). | ||
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* Stimatori, confronto tra stimatori tramite la legge dei grandi numeri. | * Stimatori, confronto tra stimatori tramite la legge dei grandi numeri. | ||
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* Costruzione della <math>\sigma</math>-algebra di Borel sui reali. | * Costruzione della <math>\sigma</math>-algebra di Borel sui reali. | ||
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* Definizione formale di eventi indipendenti. | * Definizione formale di eventi indipendenti. | ||
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* Studio congiunto di due variabili: | * Studio congiunto di due variabili: | ||
** Costruzione della <math>\sigma</math>-algebra di Borel su <math>R^2</math> | ** Costruzione della <math>\sigma</math>-algebra di Borel su <math>R^2</math> | ||
** Funzione di distribuzione e di ripartizione congiunta di due variabili. | ** Funzione di distribuzione e di ripartizione congiunta di due variabili. | ||
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+ | === Lezione del 2/4/2007 === | ||
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+ | * Esponenziali | ||
+ | ** Proprietà | ||
+ | ** Relazione con i numeri complessi e con le funzioni trigonometriche. | ||
+ | * Condizioni perchè una variabile casuale ammetta valore atteso. | ||
+ | * Funzione caratteristica (= generatrice dei momenti) di una variabile casuale. | ||
+ | * Formula di inversione per determinare una distribuzione a partire dalla funzione caratteristica. | ||
+ | * Caso particolare: funzione caratteristica di bernoulliane e di binomiali. |
Versione attuale delle 10:01, 2 apr 2007
News
Da ccdi:
Si avvisano gli studenti interessati che il Tutorato per il corso di Metodi Probabilistici (prof. de Falco) iniziera` il giorno 20 marzo alle ore 16.30 in sala Lauree (DSI).
Appelli
15/1/2007 - 15/2/2007 - 23/4/2007 - 13/6/2007 - 5/7/2007 - 13/9/2007
Informazioni generali
Docenti
Diego De Falco
Corsi di laurea
Corso di laurea magistrale in Informatica
Modalità d'esame
* esame scritto del corso di Calcolo delle probabilità e statistica matematica * elaborato scritto su un tema specifico concordato con il docente durante un colloquio o in aula
Prerequisiti al corso
Preferibilmente il corso di Calcolo delle probabilità e statistica matematica (o equivalente).
Orari e luogo delle lezioni
Lunedì 8:30-10:30 aula Beta (Comelico) Venerdì 8:30-10:30 aula Beta (Comelico)
Orario di ricevimento studenti
lunedì dalle 10,30 alle 12,30 stanza P134 via Comelico 39
Materiale didattico
Testi
Mood, Graybill, Boes - Introduzione alla statistica - McGraw-Hill Bartoszyński, Niewiadomska Bugaj - Probability and statistical inference - Wiley 1996
Fotocopie
Durante le lezioni il docente mette a disposizione delle fotocopie riguardanti gli argomenti trattati
Diario del corso
Lezione del 5/3/2007
- Ripasso dei concetti fondamentali di CPSM seguendo il tema d'esame del 15/2/2007
- Variabile casuale bernoulliana e funzione indicatrice
- Insieme degli esiti, insieme degli eventi (e proprietà), spazio misurabile , definizione di misurabilità rispetto a
- Definizione formale di variabile casuale.
Lezione del 09/3/2007
- Ancora ripasso di CPSM
- Funzione di probabilità (e proprietà)
- Spazio di probabilità
- Introduzione al valore atteso: formula per calcolarlo e definizione nel caso di variabili bernoulliane
- Definizione di variabili/eventi P-indipendenti
- Teorema: se due eventi sono indipendenti, anche i loro complementi lo sono
- Definizione di probabilità condizionata
- Concetto di simulazione
- Metodo per stabilire l'equità della ricompensa associata a una scommessa.
Lezione del 12/3/2007
- Concetti sparsi di CPSM
- Variabili indipendenti
- Variabili identicamente distribuite
- Funzione caratteristica (= generatrice dei momenti).
- Proprietà delle -algebre
- -algebra generata da un insieme di eventi
- Teorema: l'intersezione di -algebre è una -algebra.
Lezione del 16/3/2007
- -algebra generata dall'insieme degli intervalli sui reali.
- Inclusione stretta della -algebra generata dall'insieme degli intervalli sui reali nell'insieme delle parti dei reali ( ).
- Dimostrazione del fatto che i numeri normali sono un elemento della -algebra di Borel su [0,1].
Lezione del 19/3/2007
- Lemma di Borel-Cantelli
- Legge forte dei grandi numeri.
- Legge debole dei grandi numeri.
- Statistica estremale, statistica d'ordine.
Lezione del 23/3/2007
- Considerazioni sulla linearità del valore atteso: dimostrazione del fatto che se X e Y sono variabili casuali, allora lo sono anche X+Y e aX (dove a è una costante).
- Nozione di distanza tra variabili casuali (errore quadratico medio).
- Tipi di convergenza:
- quasi ovunque
- in probabilità
- in distribuzione.
- Statistica parametrica
- Stimatori, confronto tra stimatori tramite la legge dei grandi numeri.
Lezione del 26/3/2007
- Costruzione della -algebra di Borel sui reali.
- Misura di Lebesgue.
- Definizione formale di eventi indipendenti.
Lezione del 30/3/2007
- Studio congiunto di due variabili:
- Costruzione della -algebra di Borel su
- Funzione di distribuzione e di ripartizione congiunta di due variabili.
Lezione del 2/4/2007
- Esponenziali
- Proprietà
- Relazione con i numeri complessi e con le funzioni trigonometriche.
- Condizioni perchè una variabile casuale ammetta valore atteso.
- Funzione caratteristica (= generatrice dei momenti) di una variabile casuale.
- Formula di inversione per determinare una distribuzione a partire dalla funzione caratteristica.
- Caso particolare: funzione caratteristica di bernoulliane e di binomiali.