Statistica e analisi dei dati
A.A. 2025/2026
Learning objectives
L'insegnamento ha lo scopo di introdurre i concetti fondamentali della statistica descrittiva, del calcolo delle probabilità e della statistica inferenziale parametrica.
Expected learning outcomes
Gli studenti saranno in grado di effettuare analisi esplorative e inferenze di base su dataset, conosceranno le principali distribuzioni di probabilità e sapranno comprendere le analisi statistiche condotte da altri; avranno inoltre acquisito semplici metodi per la classificazione binaria e sapranno valutarne le performance. Avranno inoltre acquisito le conoscenze di base per poter affrontare lo studio di tecniche più avanzate di analisi e modellazione dei dati.
Periodo: Primo semestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento non può essere seguito come corso singolo. Puoi trovare gli insegnamenti disponibili consultando il catalogo corsi singoli.
Course syllabus and organization
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Primo semestre
Programma
L'insegnamento fornisce una introduzione ai concetti fondamentali della probabilità e della statistica descrittiva e inferenziale con particolare riferimento al loro uso in ambito informatico. Gli argomenti trattati sono i seguenti:
- Definizione insiemistica di probabilità
- Legge dei grandi numeri, metodo della simulazione Monte Carlo
- Operazioni insiemistiche con gli eventi
- Assiomi di probabilità. Normalizzazione
- Probabilità condizionata
- Legge del prodotto
- Legge del prodotto per eventi indipendenti
- Sistemi serie-parallelo
- Legge della somma
- Teorema di Bayes e probabilità inversa
- Teorema di Bayes: ruolo della prior e della verosimiglianza
- Valore atteso di una scommessa
- Introduzione alle variabili aleatorie: distribuzioni e densità di probabilità
- La funzione cumulativa
- Indicatori di posizione
- Indicatori d'ampiezza (misure di dispersione)
- Studio di densità di probabilità generiche
- Distribuzione binomiale
- Distribuzione geometrica
- Densità esponenziale negativa
- Distribuzione di Poisson
- Processi poissoniani
- Relazioni tra binomiale, poissoniana e gaussiana
- La densità gaussiana (o normale)
- Legge delle tre sigma.
- L'approssimazione normale alla binomiale
- Somma di variabili aleatorie
- Teorema del limite centrale
- Funzioni generatrici delle probabilità
- Funzioni generatrici dei momenti
- Variabili campionarie. Distribuzioni di minimo e massimo campionario
- Distribuzione della media campionaria
- Elementi di statistica inferenziale
- Definizione insiemistica di probabilità
- Legge dei grandi numeri, metodo della simulazione Monte Carlo
- Operazioni insiemistiche con gli eventi
- Assiomi di probabilità. Normalizzazione
- Probabilità condizionata
- Legge del prodotto
- Legge del prodotto per eventi indipendenti
- Sistemi serie-parallelo
- Legge della somma
- Teorema di Bayes e probabilità inversa
- Teorema di Bayes: ruolo della prior e della verosimiglianza
- Valore atteso di una scommessa
- Introduzione alle variabili aleatorie: distribuzioni e densità di probabilità
- La funzione cumulativa
- Indicatori di posizione
- Indicatori d'ampiezza (misure di dispersione)
- Studio di densità di probabilità generiche
- Distribuzione binomiale
- Distribuzione geometrica
- Densità esponenziale negativa
- Distribuzione di Poisson
- Processi poissoniani
- Relazioni tra binomiale, poissoniana e gaussiana
- La densità gaussiana (o normale)
- Legge delle tre sigma.
- L'approssimazione normale alla binomiale
- Somma di variabili aleatorie
- Teorema del limite centrale
- Funzioni generatrici delle probabilità
- Funzioni generatrici dei momenti
- Variabili campionarie. Distribuzioni di minimo e massimo campionario
- Distribuzione della media campionaria
- Elementi di statistica inferenziale
Prerequisiti
Matematica del continuo
Metodi didattici
Lezioni teoriche sui concetti fondamentali e, in parallelo, esercitazioni per sviluppare capacità di problem-solving.
Materiale di riferimento
Sheldon M. Ross, Probabilità e statistica per l'ingegneria e le scienze, Maggioli Editore, quarta ed., 2023
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
L'esame consiste in una prova scritta obbligatoria, della durata di due ore, che consente di conseguire una votazione fino a 30/30 e lode, strutturata in domande di teoria a risposta aperta ed esercizi a risposta libera, aventi contenuti e difficoltà analoghi a quelli affrontati durante le esercitazioni. Durante la prova scritta è ammessa la consultazione del formulario e delle tavole statistiche messe a disposizione dal docente, nonchè l'uso della calcolatrice.
Professor(s)
Ricevimento:
mercoledi: 14:00 - 15:00
stanza 4005