Appunti di Statistica e calcolo delle probabilità

Scarica gli appunti per l’esame di statistica e calcolo delle probabilità e i riassunti che preferisci, disponibili per le facoltà di scienze della formazione, medicina e chirurgia, economia e molte altre. Nel nostro archivio trovi 1 prove svolte, 5 appunti esame, 18 appunti, 14 esercitazioni, tutti già pronti per il download gratis o a pagamento.

Tra i professori che hanno tenuto i corsi per l’esame di statistica e calcolo delle probabilità su cui sono basati i nostri riassunti e appunti: Giberti Claudio, Lagona Francesco, Lombardo Alberto, Ferrari Fausto, De Gregorio Alessandro e molti altri, nelle università di Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia, Università degli Studi Roma Tre, Università degli Studi di Palermo, Università degli Studi di Bologna, Università degli Studi di Roma La Sapienza.

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I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni e lo studio autonomo di eventuali testi di riferimento in preparazioneall’esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell’università attribuibile al docente del corso o al relatore

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Appunti di Statistica e calcolo delle probabilità

Statistica e teoria della probabilità - Esercitazioni

Esame Statistica e calcolo della probabilità

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Giberti

Università Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia

Esercitazione

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Esercitazioni per l'esame di Statistica e teoria della probabilità, Facoltà di Ingegneria gestionale Reggio Emilia del professor Claudio Giberti. Vari esercizi sulla probabilità, indipendenza stocastica, appunti e soluzioni degli esercizi.

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Statitica e calcolo delle probabilità - Test di ipotesi

Esame Statistica e calcolo della probabilità

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Giberti

Università Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia

Appunto

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Appunti per l'esame di Statistica e calcolo delle probabilità inerenti al test di ipotesi: test di ipotesi per la media; test di ipotesi per la media con varianza nota; test di ipotesi per la media con incognita; test con p-value; test per la proporzione.

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Statistica, probabilità e inferenza - Formulario

Esame Statistica e calcolo della probabilità

Facoltà Scienze politiche

Dal corso del Prof. F. Lagona

Università Università degli Studi Roma Tre

Appunto

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Formulario di base per Statistica descrittiva, probabilità ed inferenza per l'esame del professor Lagona. Nella sezione inferenziale sono inclusi gli intervalli di confidenza per la media, la differenza fra medie, le proporzioni e la differenza fra proporzioni. Pratico, sintetico, completo.

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Compendio di Statistica Descrittiva, Probabilità e Inferenza - Appunti

Esame Statistica e calcolo delle probabilità

Facoltà Scienze politiche

Dal corso del Prof. F. Lagona

Università Università degli Studi Roma Tre

Appunto

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Compendio completo (119 pagine) per superare l'esame di statistica di Scienze Politiche di Roma Tre e per avere una base di statistica descrittiva, probabilità ed inferenza (indicato quindi anche per la Facoltà di Economia). Sostituisce libri di testo spesso troppo vasti rispetto al programma affrontato e quindi dispersivi e in molti casi troppo sintetici per una comprensione agevole in assenza di adeguate basi matematiche. Oltre alla teoria il compendio contiene anche una lunga serie di esempi pratici.

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Riassunto esame Statistica, prof. Lombardo, libro consigliato MatMix - Probabilità e Statistica per ingegneri, Alberto Lombardo

Esame Statistica e calcolo della probabilità

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. A. Lombardo

Università Università degli Studi di Palermo

Appunto

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Riassunto per l'esame del professor Lombardo di statistica inferenziale e calcolo delle probabilità, basato su appunti personali e studio autonomo del testo consigliato dal docente "MatMix - Probabilità e Statistica per ingegneri", Alberto Lombardo . Il file spiega in modo semplice ma efficace i concetti della visione probabilistica, e della statistica inferenziale. Con una buona lettura del seguente e con un pò di esercizio sarete in grado di affrontare la maggior parte delle tipologie di problemi probabilistici e di statistica inferenziale (ermquali detinazione degli intervalli di confidenza, verifiche d'ipotesi parametriche e non). il presente file ne costituisce un ottimo riassunto. Si assicurano ottime PROBABILITà di successo!

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Statistica e calcolo delle probabilità - Appunti

Esame Statistica e calcolo delle probabilità

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. F. Ferrari

Università Università degli Studi di Bologna

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Appunti di Statistica e Calcolo delle Probabilità o anche denominata Elementi di Statistica e Calcolo delle Probabilità per l’esame del professore Fausto Ferrari corso di Ingegneria per l'Ambiente e il Territorio dell’Università UNIBO di Bologna presi a lezione sui seguenti argomenti: Statistica descrittiva, Spazi di probabilità, Modelli discreti, Modelli continui, Convergenza e approssimazione. Appunti tratti dal libro Introduzione al calcolo delle probabilità con elementi di statistica di Paolo Baldi seconda edizione.

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Riassunto esame Calcolo delle probabilità, prof. De Gregorio

Esame Statistica e calcolo della probabilità

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. A. De Gregorio

Università Università degli Studi di Roma La Sapienza

Appunto

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Riassunto di calcolo delle probabilità. Argomenti trattati: richiami su insiemi; definizioni di probabilità; assiomi; calcolo combinatorio: permutazioni, disposizioni, combinazioni (semplici e con ripetizioni); probabilità condizionata; legge delle probabilità composte; legge delle probabilità totali; teorema di Bayes; estrazioni da un'urna in blocco e con reimmissione; Comprende esercizi svolti.

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Statistica e calcolo delle probabilità - variabili aleatorie

Esame Statistica e calcolo della probabilità

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. A. De Gregorio

Università Università degli Studi di Roma La Sapienza

Appunto

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Appunti di Statistica e calcolo delle probabilità sulle variabili aleatorie per l'esame del professor De Gregorio. Gli argomenti trattati sono i seguenti: variabili aleatorie continue e discrete; coppie di variabili; modelli di variabili; comprende anche esercizi svolti; la funzione indicativa dell'evento.

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Riassunto esame Statistica e calcolo delle probabilità, prof. De Gregorio

Esame Statistica e calcolo della probabilità

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. A. De Gregorio

Università Università degli Studi di Roma La Sapienza

Appunto

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Riassunto di statistica per l'esame di Statistica e calcolo delle probabilità del professor De Gregorio; Gli argomenti trattati sono i seguenti: teorema limite centrale, varianza campionaria, stima parametrica, intervalli di confidenza, verifica ipotesi, regressione; esempi svolti.

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Lezioni: Appunti di Statistica e Calcolo delle Probabilità

Esame Statistica e Calcolo delle Probabilità

Facoltà Ingegneria i

Dal corso del Prof. M. Giorgio

Università Politecnico di Bari

Appunto

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Appunti di Statistica e Calcolo delle Probabilità per l’esame del professor Giorgio. Gli argomenti trattati sono i seguenti: il grado di fiducia che attribuiamo al suo verificarsi condizionatamente al nostro stato di conoscenza, gli operatori tra eventi.

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Lezioni, Statistica e Calcolo delle Probabilità

Esame Statistica e calcolo delle probabilità

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. L. Ladelli

Università Politecnico di Milano

Appunto

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Appunti di Statistica e calcolo delle probabilità per l'esame della professoressa Ladelli. Obbiettivi Scopo del corso e' quello di fornire all'allievo i modelli matematici e le tecniche statistiche di base per affrontare problemi ingegneristici inerenti ai fenomeni casuali. Programma 1. Probabilita'. Definizione assiomatica di probabilita'; spazio dei campioni, eventi, probabilita'. Proprieta' della funzione di probabilita'. Probabilita' condizionata e indipendenza stocastica. Formule delle probabilita' totali e di Bayes, regola del prodotto. Prove di Bernoulli. Esempi ed applicazioni. 2. Variabili aleatorie. Variabili aleatorie e funzione di ripartizione. Variabili aleatorie discrete e assolutamente continue e loro funzioni di densita'. Valore atteso e varianza; deviazione standard. ``Failure rate''. Esempi di distribuzioni notevoli: distribuzione uniforme discreta, di Bernoulli, binomiale, geometrica, di Poisson, ipergeometrica, uniforme continua, esponenziale, gamma, normale; loro principali proprieta' e applicazioni. Funzione di una variabile aleatoria: metodo della funzione di ripartizione. Proprieta' di valore atteso e varianza. Momenti di una distribuzione. Disuguaglianza di Chebichev. Trasformazioni affini di variabili aleatorie; loro effetto su media, varianza e densita'; standardizzazione di una variabile aleatoria. Funzione generatrice dei momenti e sue proprieta'. Esempi e applicazioni. 3. Vettori aleatori. Vettore aleatorio; funzione di ripartizione congiunta e funzioni di ripartizione marginali. Densita' assolutamente continue e densita' discrete congiunte e marginali. Indipendenza di variabili aleatorie; vettori aleatori indipendenti. Cenni alle funzioni di vettori aleatori. Funzioni di vettori aleatori discreti e congiuntamente continui: metodo della funzione di ripartizione. Trasformazioni affini. Somma di variabili aleatorie; convoluzione discreta e continua. Somma di variabili aleatorie di Poisson indipendenti, di gamma indipendenti, di normali indipendenti. Valore atteso di una funzione di variabili aleatorie. Valore atteso della somma di variabili aleatorie. Media della binomiale e dell'ipergeometrica. Valore atteso del prodotto di due variabili aleatorie indipendenti. Covarianza e coefficiente di correlazione lineare; loro proprieta'. Varianza della somma di variabili aleatorie. Applicazione: calcolo della varianza della distribuzione binomiale. Media campionaria, suo valore atteso e sua varianza; varianza campionaria e suo valore atteso. Legge debole dei grandi numeri. Teorema centrale del limite; esempi, conseguenze, approssimazione normale. Matrice di covarianza. Cenni alle normali multivariate. Esempi e applicazioni. 4. Distribuzioni campionarie per popolazioni gaussiane. Distribuzione congiunta di media e varianza campionarie per un campione gaussiano. Distribuzioni chi-quadrato, t di Student, F di Fisher. 5. Teoria della stima. Statistiche e stimatori. Metodo dei momenti e metodo di massima verosimiglianza per la costruzione di stimatori puntuali. Errore quadratico medio. Proprieta' esatte e asintotiche degli stimatori: non distorsione, non distorsione asintotica, consistenza, normalita' asintotica. Intervalli di confidenza e metodo della quantita' pivotale. Intervalli di confidenza per media e varianza di popolazioni gaussiane. Esempi ed applicazioni. 6. Verifica delle ipotesi. Ipotesi statistiche, semplici e composte; errori di primo e secondo tipo; regione critica, statistica test, livello di significativita' del test, funzione potenza, p-value. Test z, t, chi-quadro e F; altri esempi di test parametrici. Connessioni fra prova delle ipotesi e intervalli di confidenza. Intervalli di confidenza e test di ipotesi per la media di popolazioni non gaussiane nel caso di grandi campioni. Esempi ed applicazioni: inferenza asintotica per popolazioni bernoulliane. 7. Metodi non parametrici. Test chi-quadro di buon adattamento e di indipendenza. Test di Kolmogorov-Smirnov; test di normalita'.

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Risposte alle domande, Statistica

Esame Statistica e calcolo delle probabilità

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. L. Ladelli

Università Politecnico di Milano

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Appunti di Statistica per l'esame della professoressa Ladelli Obbiettivi Scopo del corso e' quello di fornire all'allievo i modelli matematici e le tecniche statistiche di base per affrontare problemi ingegneristici inerenti ai fenomeni casuali. Programma 1. Probabilita'. Definizione assiomatica di probabilita'; spazio dei campioni, eventi, probabilita'. Proprieta' della funzione di probabilita'. Probabilita' condizionata e indipendenza stocastica. Formule delle probabilita' totali e di Bayes, regola del prodotto. Prove di Bernoulli. Esempi ed applicazioni. 2. Variabili aleatorie. Variabili aleatorie e funzione di ripartizione. Variabili aleatorie discrete e assolutamente continue e loro funzioni di densita'. Valore atteso e varianza; deviazione standard. ``Failure rate''. Esempi di distribuzioni notevoli: distribuzione uniforme discreta, di Bernoulli, binomiale, geometrica, di Poisson, ipergeometrica, uniforme continua, esponenziale, gamma, normale; loro principali proprieta' e applicazioni. Funzione di una variabile aleatoria: metodo della funzione di ripartizione. Proprieta' di valore atteso e varianza. Momenti di una distribuzione. Disuguaglianza di Chebichev. Trasformazioni affini di variabili aleatorie; loro effetto su media, varianza e densita'; standardizzazione di una variabile aleatoria. Funzione generatrice dei momenti e sue proprieta'. Esempi e applicazioni. 3. Vettori aleatori. Vettore aleatorio; funzione di ripartizione congiunta e funzioni di ripartizione marginali. Densita' assolutamente continue e densita' discrete congiunte e marginali. Indipendenza di variabili aleatorie; vettori aleatori indipendenti. Cenni alle funzioni di vettori aleatori. Funzioni di vettori aleatori discreti e congiuntamente continui: metodo della funzione di ripartizione. Trasformazioni affini. Somma di variabili aleatorie; convoluzione discreta e continua. Somma di variabili aleatorie di Poisson indipendenti, di gamma indipendenti, di normali indipendenti. Valore atteso di una funzione di variabili aleatorie. Valore atteso della somma di variabili aleatorie. Media della binomiale e dell'ipergeometrica. Valore atteso del prodotto di due variabili aleatorie indipendenti. Covarianza e coefficiente di correlazione lineare; loro proprieta'. Varianza della somma di variabili aleatorie. Applicazione: calcolo della varianza della distribuzione binomiale. Media campionaria, suo valore atteso e sua varianza; varianza campionaria e suo valore atteso. Legge debole dei grandi numeri. Teorema centrale del limite; esempi, conseguenze, approssimazione normale. Matrice di covarianza. Cenni alle normali multivariate. Esempi e applicazioni. 4. Distribuzioni campionarie per popolazioni gaussiane. Distribuzione congiunta di media e varianza campionarie per un campione gaussiano. Distribuzioni chi-quadrato, t di Student, F di Fisher. 5. Teoria della stima. Statistiche e stimatori. Metodo dei momenti e metodo di massima verosimiglianza per la costruzione di stimatori puntuali. Errore quadratico medio. Proprieta' esatte e asintotiche degli stimatori: non distorsione, non distorsione asintotica, consistenza, normalita' asintotica. Intervalli di confidenza e metodo della quantita' pivotale. Intervalli di confidenza per media e varianza di popolazioni gaussiane. Esempi ed applicazioni. 6. Verifica delle ipotesi. Ipotesi statistiche, semplici e composte; errori di primo e secondo tipo; regione critica, statistica test, livello di significativita' del test, funzione potenza, p-value. Test z, t, chi-quadro e F; altri esempi di test parametrici. Connessioni fra prova delle ipotesi e intervalli di confidenza. Intervalli di confidenza e test di ipotesi per la media di popolazioni non gaussiane nel caso di grandi campioni. Esempi ed applicazioni: inferenza asintotica per popolazioni bernoulliane. 7. Metodi non parametrici. Test chi-quadro di buon adattamento e di indipendenza. Test di Kolmogorov-Smirnov; test di normalita'.

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Appunti di Calcolo delle Probabilità

Esame Calcolo delle Probabilità

Facoltà Scienze statistiche

Dal corso del Prof. P. Quatto

Università Università degli Studi di Milano - Bicocca

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Appunti completi e dettagliati, con molti esempi ed esercizi svolti in aula. Gli argomenti trattati: - Concezioni della probabilità (classica, frequentista e soggettivista) - Eventi e misure di probabilità (sigma-algebre; assiomi di Kolmogorov) - Indipendenza di eventi, probabilità condizionata e teorema di Bayes - Variabili casuali unidimensionali - Distribuzione di una variabile casuale e relativi parametri (momenti e quantili) - Particolari variabili casuali discrete (Uniforme, Bernoulliana, Binomiale, Geometrica, Poissoniana e Ipergeometrica) - Particolari variabili casuali continue (Rettangolare, Esponenziale negativa, Gamma, Chi-quadrato, Normale e Log-normale) - Trasformazioni di variabili casuali - Variabili casuali multidimensionali (Multinomiale e Normale bivariata) - Indipendenza di variabili casuali e proprietà riproduttiva - Disuguaglianze di Cauchy-Schwarz, Markov e Chebyshev - Convergenza in distribuzione e in probabilità - Legge dei grandi numeri e teorema centrale del limite

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Appunti schematici - Calcolo della probabilità

Esame Calcolo delle Probabilità

Facoltà Scienze statistiche

Dal corso del Prof. P. Quatto

Università Università degli Studi di Milano - Bicocca

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Appunti di Calcolo della probabilità basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Iannantuoni dell’università degli Studi di Milano Bicocca - Unimib, facoltà di Scienze statistiche, Corso di laurea in scienze statistiche ed economiche. Scarica il file in formato PDF!

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Calcolo delle probabilità (Appunti schematici)

Esame Calcolo delle Probabilità

Facoltà Scienze statistiche

Dal corso del Prof. P. Quatto

Università Università degli Studi di Milano - Bicocca

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Appunti di Calcolo della probabilità basati su appunti personali presi alle lezioni del prof. Quatto Piero dell’università degli Studi di Milano Bicocca - Unimib, facoltà di Scienze statistiche, Corso di laurea in scienze statistiche ed economiche. Appunti completi e dettagliati, con molti esempi ed esercizi svolti in aula. Gli argomenti trattati: - Concezioni della probabilità (classica, frequentista e soggettivista) - Eventi e misure di probabilità (sigma-algebre; assiomi di Kolmogorov) - Indipendenza di eventi, probabilità condizionata e teorema di Bayes - Variabili casuali unidimensionali - Distribuzione di una variabile casuale e relativi parametri - Particolari variabili casuali discrete (Uniforme discreta, Bernoulliana, Binomiale, Geometrica, Poissoniana e Ipergeometrica) - Particolari variabili casuali continue (Rettangolare, Esponenziale negativa, Gamma, Chi-quadrato, Normale) - Trasformazioni di variabili casuali - Variabili casuali multidimensionali (Normale bivariata) - Indipendenza di variabili casuali e proprietà riproduttiva - Disuguaglianze di Cauchy-Schwarz, Markov e Chebyshev - Convergenza in distribuzione e in probabilità - Legge dei grandi numeri e teorema centrale del limite

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Probabilità - Appunti schematici

Esame Calcolo delle Probabilità

Facoltà Scienze statistiche

Dal corso del Prof. P. Quatto

Università Università degli Studi di Milano - Bicocca

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Sono gli appunti schematici sulla teoria del calcolo delle probabilità, con dimostrazioni dei teoremi svolti in aula. Scritti sulla base di appunti personali e frequenza delle lezioni. Appunti di calcolo delle probabilità basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Quatto.

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Appunti schematici + formulario di Calcolo delle probabilità

Esame Calcolo delle Probabilità

Facoltà Scienze statistiche

Dal corso del Prof. P. Quatto

Università Università degli Studi di Milano - Bicocca

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Appunti schematici + formulario di Calcolo delle probabilità basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Quatto dell’università degli Studi di Milano Bicocca - Unimib, facoltà di scienze statistiche. Scarica il file in formato PDF!

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Paniere con risposte chiuse di Calcolo delle probabilità per il Master A20 e A26

Esame Calcolo delle probabilità

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. L. Panetta

Università Università telematica "e-Campus" di Novedrate (CO)

Appunto

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Paniere compilato e-Campus di Calcolo delle probabilità per l'insegnamento delle materie scientifiche negli istituti di I e II grado: Matematica e fisica basato su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Panetta, dell’università degli Studi Ecampus - Uniecampus. Scarica il file in formato PDF!

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Probabilità e Statistica - riassuntivo

Esame Statistica e calcolo della probabilità

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. M. Piccioni

Università Università degli Studi di Roma La Sapienza

Appunti esame

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Appunti riassuntivi di Probabilità e Statistica, presi durante le videolezioni del prof. Mauro Piccioni all'Università di Roma Sapienza Facoltà di Ingegneria Informatica e Automatica. Sono appunti preparativi per affrontare l'esame di calcolo delle probabilità e statistica da 6 crediti sia scritto che orale. Esame superato con una valutazione pari a 25 studiando principalmente dagli appunti riassuntivi. Spero possano esservi d'aiuto.

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Esercitazione 3 Calcolo delle probabilità e statistica

Esame Statistica e calcolo della probabilità

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. M. Piccioni

Università Università degli Studi di Roma La Sapienza

Esercitazione

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terza esercitazione del corso di CPS22. Il testo dell'esercitazione svolta è disponibile alla pagina moodle del corso. Sul mio profilo sono disponibili gli appunti completi del corso! Scarica il file con le esercitazioni che sono svolte in formato PDF!

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Appunti per la tua facoltà

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