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Statistica

Università
Politecnico di Milano
Docente
Giuseppina Guatteri
Preparazione
Al Computer
Formato
PDF

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ARGOMENTI:

Statistica descrittiva. Dati; frequenze; indici. Regressione lineare semplice e multipla (fit di dati) e critica del modello. Probabilità. Definizione assiomatica e proprietà. Probabilità condizionata; formula di Bayes. Variabili aleatorie. Modelli discreti e continui: leggi di probabilità, funzioni di densità e di ripartizione. Distribuzioni multivariate (nel caso di indipendenza quelle continue). Valore atteso, varianza. Legge dei grandi numeri. Teorema del limite centrale (enunciato) ed approssimazione normale. Statistica inferenziale. Modelli statistici. Stima di parametri. Intervalli di confidenza e verifica di ipotesi per parametri di una popolazione normale o asintoticamente normale. Test non parametrici. Il modello statistico lineare. Regressione lineare multipla. Il metodo dei minimi quadrati. Intervalli di confidenza e verifica di ipotesi sui parametri.

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