I materiali pubblicati sul sito costituiscono rielaborazioni personali del Publisher di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni e lo studio autonomo di eventuali testi di riferimento in preparazione all’esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell’università attribuibile al docente del corso.
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Appunti degli studenti per corsi ed esami del Prof. Lombardo Alberto

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

Esame Statistica e calcolo della probabilità

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. A. Lombardo

Università Università degli Studi di Palermo

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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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Progettazione degli esperimenti Premium

Esame Metodi statistici per la gestione del rischio e dell'innovazione

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. A. Lombardo

Università Università degli Studi di Palermo

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Il presente file costituisce una dispensa completa per lo studio della progettazione ottimale degli esperimenti. Il file è stato redatto grazie ad una rielaborazione personale della parte del libro di testo dedicata al design sperimentale (Matmix-Probabilità e Statistica per Ingegneri), con l'aiuto di appunti e registrazioni delle lezioni. Prima di cominciare con il design sperimentale, una sezione introduttiva richiama i fondamenti della statistica inferenziale attraverso due capitoli, dei quali il primo riprende i concetti di stima di un parametro e analisi della varianza, il secondo espone le tecniche principali di regressione statistica e analisi dei residui, concludendosi con l'esposizione del modello lineare generalizzato. Conclusa la prima sezione, inizia lo studio vero e proprio della progettazione degli esperimenti. I primi capitoli sono dedicati all'esposizione del design fattoriale (a 2 o più livelli, omogenei, misti, etc.) e frazionario, enunciando di volta in volta le particolari tecniche (vedi split-plot, quadrati latini) che consentono di ottenere ottimi risultati con un utilizzo parsimonioso del materiale sperimentale. Poi, il capitolo 4 passa ai metodi della superficie di risposta: in particolare ci si concentra sullo steepest ascendet method e sul Central Composite Design. L'ultimo capitolo è dedicato alla progettazione robusta, fondata sul metodo dell'ingegnere Taguchi. Con lo studio di questa dispensa è pertanto possibile ottenere profonda conoscenza riguardo le varie tecniche per progettare in maniera ottimale svariate tipologie di esperimenti e indagini scientifiche, oltre che apprendere tecniche di design sperimentale mirate a ottenere specifici risultati sulla variabile di risposta.
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Processi stocastici Premium

Esame Metodi statistici per la gestione del rischio e dell'innovazione

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. A. Lombardo

Università Università degli Studi di Palermo

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Il file qui presente costituisce una dispensa completa per lo studio dei processi stocastici, in particolare per quanto riguarda lo studio dell'analisi di sopravvivenza (survival analysis) e delle serie temporali. La dispensa è una rielaborazione propria basata sulla parte del libro di testo consigliato dal docente (MatMix - Probabilità e statistica per ingegneri) dedicata ai processi stocastici, con l'aiuto di appunti e registrazioni delle lezioni. Il file è diviso in due capitoli. Il primo è dedicato all'analisi di sopravvivenza, descrivendo pienamente i processi di arrivo (minimal repair, sostituzione o rinnovo, etc.) e come fare inferenza statistica su di essi, attraverso le tecniche grafiche e analitiche più conosciute (i.e. test di Laplace, stimatore di Kaplan-Meier, Cox, etc.). Il secondo approfondisce lo studio delle serie temporali, cominciando dalla descrizione formale dei processi stocastici fino alla esposizione dei modelli (ARMA, ARIMA, Box-Jenkins methodology) che permettono di fare inferenza sui dati time-series.
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Metodi statistici per la gestione del rischio e dell'innovazione Premium

Esame Metodi statistici per la gestione del rischio e dell'innovazione

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. A. Lombardo

Università Università degli Studi di Palermo

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Il presente file costituisce una sintesi completa del corso di Metodi Statistici per la gestione del rischio e dell’innovazione, di A. Lombardo, ed è divisa in tre sezioni distinte: “Elementi di statistica inferenziale”, “Progettazione degli esperimenti” e “Processi stocastici”. Le fonti sono appunti presi a lezione, slide, sbobinature e altro materiale didattico fornito dal professore e, dove necessario, approfondimenti sul web. La prima sezione è puramente introduttiva e richiama i fondamenti della statistica inferenziale attraverso due capitoli, dei quali il primo riprende i concetti di stima di un parametro e analisi della varianza, il secondo espone le tecniche principali di regressione statistica e analisi dei residui, concludendosi con l'esposizione del modello lineare generalizzato. Conclusa la prima sezione, inizia lo studio vero e proprio della progettazione degli esperimenti. Il testo costituisce una dispensa completa per lo studio della progettazione ottimale degli esperimenti. Il file è stato redatto grazie ad una rielaborazione personale della parte del libro di testo dedicata al design sperimentale (Matmix-Probabilità e Statistica per Ingegneri), con l'aiuto di appunti e registrazioni delle lezioni. I primi capitoli sono dedicati all'esposizione del design fattoriale (a 2 o più livelli, omogenei, misti, etc.) e frazionario, enunciando di volta in volta le particolari tecniche (vedi split-plot, quadrati latini) che consentono di ottenere ottimi risultati con un utilizzo parsimonioso del materiale sperimentale. Poi, il capitolo 4 passa ai metodi della superficie di risposta: in particolare ci si concentra sullo steepest ascendet method e sul Central Composite Design. L'ultimo capitolo è dedicato alla progettazione robusta, fondata sul metodo dell'ingegnere Taguchi. Con lo studio di questa dispensa è pertanto possibile ottenere profonda conoscenza riguardo le varie tecniche per progettare in maniera ottimale svariate tipologie di esperimenti e indagini scientifiche, oltre che apprendere tecniche di design sperimentale mirate a ottenere specifici risultati sulla variabile di risposta. La terza sezione costituisce una dispensa completa per lo studio dei processi stocastici, in particolare per quanto riguarda lo studio dell'analisi di sopravvivenza (survival analysis) e delle serie temporali. Si tratta di una rielaborazione propria basata sulla parte del libro di testo consigliato dal docente (MatMix - Probabilità e statistica per ingegneri) dedicata ai processi stocastici, con l'aiuto di appunti e registrazioni delle lezioni. Il testo è diviso in due capitoli. Il primo è dedicato all'analisi di sopravvivenza, descrivendo pienamente i processi di arrivo (minimal repair, sostituzione o rinnovo, etc.) e come fare inferenza statistica su di essi, attraverso le tecniche grafiche e analitiche più conosciute (i.e. test di Laplace, stimatore di Kaplan-Meier, Cox, etc.). Il secondo approfondisce lo studio delle serie temporali, cominciando dalla descrizione formale dei processi stocastici fino alla esposizione dei modelli (ARMA, ARIMA, Box-Jenkins methodology) che permettono di fare inferenza sui dati time-series.
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Cluster Analysis Premium

Esame Statistica avanzata

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. A. Lombardo

Università Università degli Studi di Palermo

Appunti esame
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Il suddetto documento tratta dell'Analisi dei cluster. In particolare, mediante un linguaggio semplice e discorsivo, ho voluto racchiudere tutto ciò che è necessario per conoscere l'argomento e sostenere un eventuale esame orale. Gli argomenti trattati sono i seguenti: 1. Che cos'è la Cluster Analysis e ambiti applicativi. 2. Concetto di Distanza fondamentale per la comprensione dell'intero topic. (Es. Distanza Euclidea, Ultrametrica, etc.) 3. Le diverse tipologie di Clustering. (Gerarchito, partizionamento, basato sui centroidi, etc.)
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