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Appunti degli studenti per corsi ed esami del Prof. Marcheselli Marzia

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Intervalli di confidenza 1 Premium

Esame Statistica

Facoltà Economia richard goodwin

Dal corso del Prof. M. Marcheselli

Università Università degli Studi di Siena

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Appunti di statistica base basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni della prof.ssa Cioni, dell’università degli Studi di Siena - Unisi, facoltà di economia, del Corso di laurea in economia e commercio. Scarica il file in formato PDF!
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Inferenza 1 Premium

Esame Statistica

Facoltà Economia richard goodwin

Dal corso del Prof. M. Marcheselli

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Riassunto delle lezioni di statistica I: programma completo Premium

Esame Statistica

Facoltà Economia richard goodwin

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Riassunto delle lezioni di statistica I: programma completo basato su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Marcheselli, dell’università degli Studi di Siena - Unisi, della facoltà di economia, Corso di laurea in scienze economiche e bancarie . Scarica il file in formato PDF!
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Statistica Premium

Esame Statistica

Facoltà Economia richard goodwin

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Statistica (terza parte): variabili casuali doppie e inferenza, con dimostrazioni ed esercizi Premium

Esame Statistica

Facoltà Economia richard goodwin

Dal corso del Prof. M. Marcheselli

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Variabili casuali doppie e inferenza, con tutte le dimostrazioni possibili della seconda prova, esercizi homework 3 e 4 e sintesi finale di tutti gli argomenti della seconda prova. 1.Variabili casuali doppie discrete e continue: funzioni di probabilità e di ripartizione congiunte, funzione di densità congiunta. 2.Valore atteso di una funzione xy 3.Vettore di variabile casuale 4.Covarianza e coefficiente di correlazione lineare 5.Varianza 6.Variabile casuale di bernoulli 7.Binomiale 8.Variabile casuale normale e standard: proprietà e teorema limite. 9.Variabile casuale chi-quadrato e t di student Inferenza: parametro, stimatore corretto, distorto, momento secondo dell’errore di stima, stimatore efficiente e coerente. 10.Stimatore varianza campionaria e varianza campionaria corretta  11.Funzione di verosimiglianza: stima di massima verosimiglianza, funzione di log verosimiglianza, stimatore di massima verosimiglianza e sue proprietà  12.Stime intervallari: vari casi di costruzione degli intervalli di confidenza. 13.Ipotesi parametriche: i vari casi su una popolazione e su due popolazioni.  14.Ipotesi funzionali: test chi-quadrato di conformità e di indipendenza.  15.Sintesi variabili casuali doppie e inferenza 16.Homework 3 e 4 17.Esercizi vari di preparazione alla seconda prova 18.Dimostrazioni
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Statistica (prima parte): statistica descrittiva, dagli indici al modello di regressione, con dimostrazioni ed esercizi Premium

Esame Statistica

Facoltà Economia richard goodwin

Dal corso del Prof. M. Marcheselli

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Statistica descrittiva con tutte le dimostrazioni possibili relative alla prima parte ed esercizi homework 1 e 2 Introduzione: popolazione, variabile, distribuzione, grafici. Indici: 1.Di posizione: moda, mediana, media. 2.Momenti 3.Di variabilità: ampiezza campo di variazione, differenza interquartile, varianza (deviazione standard, scomposizione varianza, coefficiente di variazione). 4.Di forma: asimmetria e curtosi. Scarti standardizzati Diagramma a scatola con baffi Osservazione di due variabili, indici di dipendenza: 1.Chi-quadrato 2.Rapporto di correlazione 3.Covarianza 4.Coefficiente di correlazione lineare 5.Modello di regressione: metodo dei minimi quadrati 6.Proporzione di varianza (coefficiente di determinazione lineare) Esercizi: Homework 1 e 2 Dimostrazioni
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Statistica (seconda parte): probabilità e variabili casuali, con dimostrazioni ed esercizi Premium

Esame Statistica

Facoltà Economia richard goodwin

Dal corso del Prof. M. Marcheselli

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Probabilità e variabili casuali con dimostrazioni 1.Definizioni varie:spazio campionario,evento,eventualità elementare.  2.Operazioni logiche su eventi: negazione,unione, intersezione,incompatibili,esaustivi,partizione,implica,differenza, differenza propria.  3.Definizioni di probabilità:classica, frequentista ,soggettiva, assiomatica.  4.Assiomi e loro conseguenze (dimostrazioni)  5.Probabilità subordinata 6.Teorema di bayes  7.Eventi indipendenti  8.Sintesi eventi indipendenti e teorema di bayes (dimostrazioni) 9.Variabile casuale discreta: funzione di probabilità e di ripartizione.  10.Variabile casuale continua: funzione di densità e di ripartizione.  11.Esercizi variabili casuali 12.Valore atteso  13.Sintesi variabili casuali e valore atteso 14.Esercizi su probabilità e vari
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