PROBABILITA' E STATISTICA

L’insegnamento è una delle attività formative obbligatorie del Corso di Laurea in Informatica e consente allo studente di acquisire la conoscenza e la comprensione
dei principali strumenti del calcolo delle probabilità in uso nelle discipline informatiche.
L'obiettivo dell’insegnamento è fornire conoscenze di calcolo delle probabilità, nonché abilità nell’utilizzo di programmi specifici per il calcolo, la simulazione e la presentazione dei risultati.
Alla fine del corso, lo studente sarà in grado di individuare ed applicare i modelli e le metodologie del calcolo delle probabilità più adatti al contesto di interesse; inoltre saprà interpretare e comunicare i risultati ottenuti tramite brevi rapporti scritti.

1. Conoscenza e comprensione:
-conoscere i concetti di base del calcolo delle probabilità, le principali distribuzioni di probabilità e i teoremi limite
-conoscere i principali strumenti per il calcolo e la rappresentazione grafica di distribuzioni di probabilità unidimensionali e bidimensionali
-conoscere i fondamenti e comprendere l'importanza pratica dei metodi di simulazione Monte Carlo

2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione:
-saper utilizzare programmi specifici per il calcolo con le principali distribuzioni di probabilità e la simulazione
-saper utilizzare formule e terminologia adeguata in tutti i processi di applicazione e comunicazione delle conoscenze acquisite

3. Capacità di giudizio:
-saper contestualizzare le conoscenze acquisite, individuando i modelli e i metodi più adeguati alla situazione di interesse

4. Abilità comunicative:
-saper presentare in modo chiaro ed esaustivo i risultati ottenuti come soluzione di un problema probabilistico, utilizzando formule rigorose e una terminologia appropriata

5. Capacità di apprendimento:
-saper utilizzare ed integrare informazioni provenienti da appunti, libri, slide e sessioni pratiche di laboratorio
-saper valutare la propria preparazione utilizzando quiz ed esercizi di autovalutazione assegnati durante il corso

Conoscenze di matematica al livello dei corsi di Calcolo 1 e 2 e Matematica discreta.

Calcolo delle probabilità: spazio camponario, eventi e assiomi della probabilità; probabilità condizionata e indipendenza; variabili casuali; valore atteso e momenti; distribuzioni congiunte, covarianza e correlazione; convergenza di variabili aleatorie e teoremi limite; catene di Markov; simulazione e metodi Monte Carlo.
L'utilizzo del programma R (http://cran.r-project.org/ ) è parte integrante del corso e argomento d'esame.

Testi suggeriti:
M. Boella (2011). Probabilità e statistica per ingegneria e scienze. Pearson Italia, Milano.
G. Espa, R. Micciolo (2014). Problemi ed esperimenti di statistica con R. Apogeo.
H. Hsu (2011). Probabilità, variabili casuali e processi stocastici. McGraw-Hill.
R.A. Johnson (2007). Probabilita' e statistica per ingegneria e scienze. Prentice Hall.
W. Navidi (2006). Probabilità e statistica per l'ingegneria e le scienze. McGraw-Hill.
S.M. Ross (2016). Calcolo delle probabilità. Terza edizione. Apogeo.
S.M. Ross (2015). Probabilità e statistica per l'ingegneria e le scienze. Terza edizione. Apogeo.

Il raggiungimento degli obiettivi dell'insegnamento viene valutato attraverso la partecipazione alle attività e alle esercitazioni assegnate durante il corso e un esame finale scritto.
L'esame scritto finale è composto da esercizi simili a quelli svolti in classe e assegnati in Moodle durante il corso, e vale 30 punti.
L'utilizzo del pacchetto statistico R è parte integrante del programma e argomento d'esame.
Durante il compito non è consentito l'uso di appunti, libri e altro materiale didattico. Si può utilizzare la calcolatrice. Il libro di testo principale sarà disponibile per la consultazione.
Un fac-simile del compito sarà reso disponibile in Moodle.
Gli studenti frequentanti le lezioni e il tutorato possono accumulare ulteriori 3 punti al massimo partecipando alle esercitazioni in classe. Il bonus verrà aggiunto al voto del compito scritto.

Lezioni frontali ed esercitazioni in classe anche con l'uso del programma R. Utilizzo della piattaforma Moodle per la verifica dell'apprendimento in itinere.

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