Calcolo probabilità e statistica matematica

Questa è una pagina di introduzione al corso: contiene i turni, le modalità d'insegnamento, alcune informazioni generali ed eventuali giudizi sul corso in questione. Se sei giunto qui passando da un link, puoi tornare indietro e correggerlo in modo che punti direttamente alla voce appropriata.

Turni

• Turno 1 (De Falco)
• Turno 2 (Apolloni)

A.A. passati

• (De Falco) T1, A.A. 2005-2006

Informazioni

Corso del primo semestre, il superamento di quest'esame da diritto a 6 CFU.

• Docente: Bruno Apolloni
• Url del corso [1]

Obiettivi del corso

Fornire gli elementi di base per la costruzione di modelli probabilistici e per l’analisi statistica di fenomeni aleatori.

Modalità d'esame

• Scritto
• Orale

Propedeuticità consigliate e prerequisiti

• Istituzioni matematiche

• Rudimenti di insiemistica e di calcolo differenziale ed integrale.

Programma del corso

• Legame tra conoscenza e aleatorietà
  • Proprietà corrette su insiemi di dati incerti
  • Misure di probabilità
  • Elementi di calcolo combinatorio
  • Variabili aleatorie
  • Da uno a più bit per definire una variabile
  • Aggregati di variabili aleatorie
  • Funzioni di variabili aleatorie
  • Teoremi limiti
• Inferenza statistica
  • L’approccio predittivo
  • Intervalli di confidenza
  • Stimatori puntuali
  • Test di ipotesi

Metodi didattici

Il corso si articola attraverso lezioni teoriche volte spiegare i ragionamenti alla base della modellistica probabilistica e dell’inferenza statistica ed esercitazioni nelle quali a questi ragionamenti si da un riscontro operativo, in termini di regole ed algoritmi per definire quantitativamente decisioni in ambito incerto.

Giudizio sul corso

I giudizi di seguito espressi sono il parere personale degli studenti,
e potrebbero non rispecchiare il parere medio dei frequentanti.
Non vi è comunque alcun intento di mettere alla gogna i docenti del corso!

Interesse della materia (da 1 a 5 - aiuto)

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Difficoltà del corso (da 1 a 5 - aiuto)

_5___________________

Difficoltà del corso per non frequentanti (da 1 a 5 - aiuto)

_5___________________

Ore di studio richieste (da 1 a 5 - aiuto)

_5___________________

Diario del corso

Lezioni fino al 6/11/06 compreso

Le trovate a questo link.

Lezione del 10/11/06

• Errore quadratico medio (MSE)
• Definizioni "formali" (come da Mood) di valore atteso e varianza
• Forma più generale della disuguaglianza di Tchebycheff
• Valutazione del valore atteso di Sm/m
• MSE(Sm/m) = var(Sm/m) con dimostrazione
• var(aZ) = a^2 * var(Z) con dimostrazione
• Valutazione della var(Sm)
• p stimatore non distorto di E(Sm/m)

Lezione del 13/11/06

• Altre considerazioni sulla dis. di Tcheycheff alla luce del fatto che var(Sm/m) = 1/m^2 * var(Sm)
• Valutazione di var(Z+W) --> cov(Z,W)
• Per var. cas. bernoulliane, var(Z) = pq (dimostrazione)
• In generale: cov(Z,W) = E(Z*W) - E(Z)*E(W)
• Nel caso di estr. con reimmissione --> cov(Z,W) = 0
• Nel caso di estr. senza reimmissione --> cov(Z,W) = b/n*((b-1)/(n-1)*(b/n))

Lezione del 20/11/06

• Valutazione di MSE(Sm/m)
• Considerazioni su var(Z) --> grafico, punto di massimo...
• limite all'infinito del primo membro della dis. di Tchebycheff = 1 --> "legge dei grandi numeri"
• Valutazione di varianza e valore atteso per distribuzione binomiale (con reimm) e per distribuzioni senza reimmissione
• confronto dell'andamento dei due tipi di varianza sulla base dei grafici (per valori piccoli rispetto a n/2 le due varianze vanno allo stesso modo)
• cov(Z,W) = ... nel caso di estrazioni con contagio.
• var(Sm/m) nel caso con contagio (andamento per m-->+inf)
• dimostrazione formale che E(Z+W) = E(Z) + E(W)

Lezione del 24/11/06

• "Svolgimento" dell'esercizio IV del tema d'esame del 18/2/04
• Concetto di indipendenza
• Probabilità condizionata (valutazione dei tre casi: con reimm, senza reimm e con contagio)
• Teoremi vari sulla probabilità condizionata

Lezione del 27/11/06

• Teorema: lo "spazio" (Omega, Sigma, Ps)che si viene a creare con la nuova funzione di probabilità condizionata su P è uno spazio di probabilità
• Stima della funzione di probabilità condizionata Ps

LEZIONE INTERROTTA!! Argomenti scritti alla lavagna:

• Regola a catena
• Teorema di Bayes
• Teorema della probabilità totali

Lezione del 4/12/06

• Tempi di attesa (solito esempio dei mezzi pubblici a Milano e a Napoli, "solito" per chi non è la prima volta che frequenta :D)
• P(T > k) ovvero probabilità che avvenga il primo successo dopo la k-esima prova

 P(T > 0) = 1
 P(T > 1) = 1 - p = q
 P(T > 2) = q * q = q^2
 per induzione P(T > k) = q^k

• Definizione di funzione di ripartizione
• grafico di una funzione di ripartizione (non ho capito quale!)
• P(T = k) = p * q^(k-1) con dimostrazione
• P(T > a+b | T>a) = P(T>b) --> «Convinciamo vostra zia che non conviene puntare sui numeri ritardarari» --> la probabilità di successo dopo a+b prove è uguale alla probabilità dopo b prove, se la variabile casuale gode della "assenza di memoria"
• "Assenza di memoria" --> P(T > k) = P(T > 1)^k