teoria fondamenti di statistica

CAPITOLO 1

modellizzazione

legge dei grandi numeri

CAPITOLO 3

probabilità condizionata

eventi indipendenti

CAPITOLO 4

variabili aleatorie

variabili aleatorie discrete

indici di distribuzione discreta

trasformazioni variabile aleatoria discreta

indici di una distribuzione discreta

CAPITOLO 5

modello di bernoulli

modello binomiale negativo

modello ipergeometrico

approssimazione binomiale dell’ipergeometrica

schema di poisson

CAPITOLO 6

variabili aleatorie continue

il caso assolutamente continuo

trasformazioni e indici

distribuzione normale / gaussiana

CAPITOLO 7

il modello uniforme

il modello esponenziale

il modello di erlang

distribuzione esponenziale – teoria dell’ affidabilità

CAPITOLO 8

correlazione e indipendenza

variabili bivariate

variabili bivariate discrete

variabili bivariate continue

variabili bivariate assolutamente continue

modello uniforme in 2d

variabili n-variate

CAPITOLO 9

trasformazioni variabili bivariate

valore atteso e varianza

correlazione

riproducibilità

legge dei grandi numeri

CAPITOLO 10

teorema del limite centrale

approssimazioni normali

modelli gaussiani

CAPITOLO 11

modello statistico parametrico

statistiche campionarie

stimatori e stima puntuale

CAPITOLO 12

intervalli di confidenza

CAPITOLO 13

test parametrici di ipotesi

CAPITOLO 14

test non parametrici (chi quadrato di adattamento e di indipendenza)

CAPITOLO 15

modello di regressione lineare