Studiare
In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.
Piano Didattico
Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso.Se sei un nuovo studente interessato all'immatricolazione, trovi le informazioni sul percorso di studi alla pagina del corso:
Laurea in Matematica applicata - Immatricolazione dal 2025/2026Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.
1° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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2° Anno Attivato nell'A.A. 2020/2021
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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3° Anno Attivato nell'A.A. 2021/2022
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)
TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.
Probabilita' e statistica (2020/2021)
Codice insegnamento
4S02843
Crediti
9
Coordinatore
Lingua di erogazione
Italiano
Offerto anche nei corsi:
- Probabilita' del corso Laurea in Matematica Applicata [L-35]
L'insegnamento è organizzato come segue:
Obiettivi formativi
Il corso mira ad introdurre i concetti di base del Calcolo delle Probabilità. L'enfasi verrà posta sulla derivazione formale della moderna Teoria delle Probabilità a partire dall'assiomatizzazione di A.N. Kolmogorov. L’insegnamento vuole fornire una formazione probabilistica rigorosa che permetta allo studente di padroneggiare le tecniche matematiche alla base della moderna teoria delle Probabilità, e la loro applicazione in ambiti modellistico-computazionali ed economico-finanziari. Con il medesimo spirito improntato al rigore matematico, verranno anche introdotti elementi di Statistica Descrittiva ed Analisi di serie storiche.
Programma
Tutte le ore dell'insegnamento saranno disponibili online. Inoltre, una parte delle lezioni/tutte le lezioni (si veda l'orario)
saranno tenute anche in aula.
Spazi di probabilità discreti. Elementi di calcolo combinatorio. Probabilità condizionale e indipendenza.
Applicazioni: permutazioni aleatorie, percolazione.
Variabili aleatorie discrete e distribuzioni. Indipendenza di variabili aleatorie. Valor medio e disuguaglianze. Classi notevoli di variabili aleatorie discrete.
Applicazioni: la legge dei piccoli numeri, il modello binomiale in finanza, il problema del collezionista.
Spazi di probabilità e variabili aleatorie generali.
Variabili aleatorie assolutamente continue. Classi notevoli di variabili aleatorie assolutamente continue. Vettori aleatori assolutamente continui. Il Processo di Poisson. Leggi normali.
La legge dei grandi numeri. Il Teorema limite centrale e approssimazione normale.
Elementi di simulazione stocastica.
Nozioni di base di statistica inferenziale: stimatori corretti e ottimali. Campioni normali. Stimatori di massima verosimiglianza.
Libro: F. Caravenna, P. Dai Pra, Probabilità. Un'introduzione attraverso modelli e applicazioni - UNITEXT - La matematica per il 3+2. Springer-Verlag, 2013.
Bibliografia
| Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
|---|---|---|---|---|---|
| Francesca Caravenna, Paolo Dai Pra | Probabiltà - Un primo corso attraverso modelli e applicazioni (Edizione 1) | Springer-Verlag | 2013 |
Modalità d'esame
Prova scritta, con esercizi e domande teoriche.
La modalità d'esame potrebbe subire delle variazioni in funzione
dell'evolversi della situazione.
