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.

Calendario accademico

Il calendario accademico riporta le scadenze, gli adempimenti e i periodi rilevanti per la componente studentesca, personale docente e personale dell'Università. Sono inoltre indicate le festività e le chiusure ufficiali dell'Ateneo.
L’anno accademico inizia il 1° ottobre e termina il 30 settembre dell'anno successivo.

Calendario accademico

Calendario didattico

Il calendario didattico indica i periodi di svolgimento delle attività formative, di sessioni d'esami, di laurea e di chiusura per le festività.

Definizione dei periodi di lezione
Periodo Dal Al
I semestre 1-ott-2018 31-gen-2019
II semestre 4-mar-2019 14-giu-2019
Sessioni degli esami
Sessione Dal Al
Sessione invernale d'esame 1-feb-2019 28-feb-2019
Sessione estiva d'esame 17-giu-2019 31-lug-2019
Sessione autunnale d'esame 2-set-2019 30-set-2019
Sessioni di lauree
Sessione Dal Al
Sessione Estiva 17-lug-2019 17-lug-2019
Sessione Autunnale 20-nov-2019 20-nov-2019
Sessione Invernale 17-mar-2020 17-mar-2020
Vacanze
Periodo Dal Al
Sospensione attività didattica 2-nov-2018 3-nov-2018
Vacanze di Natale 24-dic-2018 6-gen-2019
Vacanze di Pasqua 19-apr-2019 28-apr-2019
Festa del Santo Patrono 21-mag-2019 21-mag-2019
Vacanze estive 5-ago-2019 18-ago-2019

Calendario esami

Gli appelli d'esame sono gestiti dalla Unità Operativa Segreteria Corsi di Studio Scienze e Ingegneria.
Per consultazione e iscrizione agli appelli d'esame visita il sistema ESSE3.
Per problemi inerenti allo smarrimento della password di accesso ai servizi on-line si prega di rivolgersi al supporto informatico della Scuola o al servizio recupero credenziali

Calendario esami

Per dubbi o domande leggi le risposte alle domande più frequenti F.A.Q. Iscrizione Esami

Docenti

B C D F G M O P Q R S T V Z

Ballottari Matteo

symbol email matteo.ballottari@univr.it symbol phone-number 045 802 7823

Baruffi Maria Caterina

symbol email mariacaterina.baruffi@univr.it

Bicego Manuele

symbol email manuele.bicego@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7072

Bonnici Vincenzo

symbol email vincenzo.bonnici@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7045

Boscaini Maurizio

symbol email maurizio.boscaini@univr.it

Busato Federico

symbol email federico.busato@univr.it

Calanca Andrea

symbol email andrea.calanca@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7847

Canevari Giacomo

symbol email giacomo.canevari@univr.it symbol phone-number +39 045 8027979

Capaldi Stefano

symbol email stefano.capaldi@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7907

Cicalese Ferdinando

symbol email ferdinando.cicalese@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7969

Combi Carlo

symbol email carlo.combi@univr.it symbol phone-number 045 802 7985

Cristani Matteo

symbol email matteo.cristani@univr.it symbol phone-number 045 802 7983

Daducci Alessandro

symbol email alessandro.daducci@univr.it symbol phone-number +39 045 8027025

Dall'Alba Diego

symbol email diego.dallalba@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7074

Della Libera Chiara

symbol email chiara.dellalibera@univr.it symbol phone-number +39 0458027219

Delledonne Massimo

symbol email massimo.delledonne@univr.it symbol phone-number 045 802 7962; Lab: 045 802 7058

Dell'Orco Daniele

symbol email daniele.dellorco@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7637

Dominici Paola

symbol email paola.dominici@univr.it symbol phone-number 045 802 7966; Lab: 045 802 7956-7086

D'Onofrio Mariapina

symbol email mariapina.donofrio@univr.it symbol phone-number 045 802 7801

Drago Nicola

symbol email nicola.drago@univr.it symbol phone-number 045 802 7081

Farinelli Alessandro

symbol email alessandro.farinelli@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7842

Giachetti Andrea

symbol email andrea.giachetti@univr.it symbol phone-number +39 045 8027998

Giacobazzi Roberto

symbol email roberto.giacobazzi@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7995

Giorgetti Alejandro

symbol email alejandro.giorgetti@univr.it symbol phone-number 045 802 7982

Gregorio Enrico

symbol email Enrico.Gregorio@univr.it symbol phone-number 045 802 7937

Mariotto Gino

symbol email gino.mariotto@univr.it symbol phone-number +39 045 8027031

Maris Bogdan Mihai

symbol email bogdan.maris@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7074

Menegaz Gloria

symbol email gloria.menegaz@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7024

Migliorini Sara

symbol email sara.migliorini@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7908

Oliboni Barbara

symbol email barbara.oliboni@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7077

Paci Federica Maria Francesca

symbol email federicamariafrancesca.paci@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7909

Piccinelli Fabio

symbol email fabio.piccinelli@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7097

Posenato Roberto

symbol email roberto.posenato@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7967

Quaglia Davide

symbol email davide.quaglia@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7811

Romeo Alessandro

symbol email alessandro.romeo@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7974-7936; Lab: +39 045 802 7808

Spoto Nicola Fausto

symbol email fausto.spoto@univr.it symbol phone-number +39 045 8027940

Storti Silvia Francesca

symbol email silviafrancesca.storti@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7908

Trabetti Elisabetta

symbol email elisabetta.trabetti@univr.it symbol phone-number 045/8027209

Valenti Maria Teresa

symbol email mariateresa.valenti@univr.it symbol phone-number +39 045 812 8450

Villa Tiziano

symbol email tiziano.villa@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7034

Zivcovich Franco

symbol email franco.zivcovich@univr.it

Piano Didattico

Il 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.

InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
C
CHIM/03 ,CHIM/06
6
A
FIS/01
Lingua inglese competenza linguistica liv. B1
6
E
-
Attivato nell'A.A. 2019/2020
InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
INF/01
6
C
BIO/18
Un insegnamento a scelta
Attivato nell'A.A. 2020/2021
InsegnamentiCreditiTAFSSD
Altre attività' formative
3
F
-
Prova finale
3
E
-

1° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
C
CHIM/03 ,CHIM/06
6
A
FIS/01
Lingua inglese competenza linguistica liv. B1
6
E
-

2° Anno Attivato nell'A.A. 2019/2020

InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
INF/01
6
C
BIO/18
Un insegnamento a scelta

3° Anno Attivato nell'A.A. 2020/2021

InsegnamentiCreditiTAFSSD
Altre attività' formative
3
F
-
Prova finale
3
E
-

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.




S Stage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Codice insegnamento

4S00021

Crediti

6

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

MAT/06 - PROBABILITÀ E STATISTICA MATEMATICA

L'insegnamento è organizzato come segue:

Teoria
Attività mutuata da Probabilita' e statistica - Teoria del corso Laurea in Informatica

Crediti

4

Periodo

II semestre

Docenti

Silvia Francesca Storti

Laboratorio
Attività mutuata da Probabilita' e statistica - Laboratorio del corso Laurea in Informatica

Crediti

2

Periodo

II semestre

Docenti

Silvia Francesca Storti

Obiettivi formativi

Il corso si propone di fornire i concetti fondamentali della statistica descrittiva e del calcolo delle probabilità, in relazione alla possibilità di modellizzare problemi concreti attraverso l'uso di metodi probabilistici e, nel contempo, di sottolineare la naturale applicazione di tali concetti alla statistica matematica. Il corso vuole inoltre fornire degli strumenti concreti per applicare le principali tecniche statistiche a casi reali. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di avere conoscenze e capacità di comprensione delle principali tecniche statistiche per la descrizione e l'analisi dei fenomeni oggetto di studio; avere capacità di applicare le conoscenze acquisite e capacità di comprensione per interpretare i risultati delle analisi statistiche applicate in maniera critica e proattiva, anche attraverso gli strumenti mostrati; saper sviluppare le competenze necessarie per proseguire gli studi in modo autonomo nell’ambito dell'analisi statistica.

Programma

------------------------
MM: Teoria
------------------------
(1) Statistica descrittiva. Organizzazione e descrizione dei dati (tabelle e grafici delle frequenze). Le grandezze che sintetizzano i dati (media, mediana e moda campionaria, varianza e deviazione standard campionarie, percentili campionari, box plot). Campioni normali. Coefficiente di correlazione campionaria.

(2) Introduzione alla probabilità. Elementi di probabilità: spazio degli esiti e degli eventi, i diagrammi di Venn e l’algebra degli eventi, assiomi della probabilità, spazi di esiti equiprobabili, probabilità condizionata, fattorizzazione di un evento e formula di Bayes, eventi indipendenti. Variabili aleatorie e valore atteso: variabili aleatorie discrete e continue, valore atteso e proprietà, varianza, la covarianza e la varianza della somma di variabili aleatorie. La funzione generatrice dei momenti. La legge debole dei grandi numeri. Modelli di variabili aleatorie: principali modelli di variabili aleatorie e distribuzioni che derivano da quella normale (chi-quadro, t, F).

(3) Statistica inferenziale. La distribuzione delle statistiche campionarie. Stima parametrica (stimatori di massima verosimiglianza, intervalli di confidenza). Verifica delle ipotesi e livelli di significatività.

(4) Regressione. Stima dei parametri di regressione. Distribuzione degli stimatori. Inferenza statistica sui parametri di regressione. Coefficiente di determinazione e coefficiente di correlazione campionaria. Analisi dei residui: verifica del modello. Linearizzazione. Minimi quadrati pesati.

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MM: Laboratorio
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Il corso prevede una serie di laboratori in aula informatica con esercitazioni in ambiente MATLAB. Dopo un'introduzione all'ambiente MATLAB e alle principali funzioni e tool utili per la statistica, verranno proposti esercizi di statistica descrittiva, probabilità, calcolo della funzione di densità (pdf) e della funzione di ripartizione (cdf) per modelli di variabili aleatorie, generazione di dati random, stima parametrica, test d’ipotesi per distribuzioni e regressione lineare. I laboratori completano le lezioni consolidando l'apprendimento e sviluppando capacità pratiche di problem-solving.

Modalità di erogazione della didattica. Lezioni frontali alla lavagna e con ausilio di diapositive a supporto, esercitazioni in aula ed esercitazioni in laboratorio. Il materiale didattico sarà reso disponibile agli studenti iscritti al corso sulla piattaforma Moodle. Tale materiale comprende le presentazioni delle lezioni in formato PDF e il materiale relativo alle attività di laboratorio. Per approfondimenti ed integrazioni si consiglia di consultare i testi di riferimento.

Bibliografia

Testi di riferimento
Attività Autore Titolo Casa editrice Anno ISBN Note
Teoria Sheldon M. Ross Probabilità e Statistica per l'ingegneria e le scienze, Apogeo Education, terza edizione, 2015, ISBN: 978-88-916-0994-6 (Edizione 3) Apogeo Education 2015 978-88-916-0994-6

Modalità d'esame

Prova scritta costituita da domande di teoria (test a scelta multipla), problemi da risolvere e domande sulla parte di laboratorio sugli argomenti del programma (a risposta aperta).
Per superare l'esame lo studente dovrà dimostrare di:
- aver compreso i concetti di base della teoria della probabilità e della statistica;
- saper risolvere problemi applicando le conoscenze acquisite;
- conoscere l’ambiente Matlab nel contesto statistico e probabilistico.

Le/gli studentesse/studenti con disabilità o disturbi specifici di apprendimento (DSA), che intendano richiedere l'adattamento della prova d'esame, devono seguire le indicazioni riportate QUI

Tipologia di Attività formativa D e F

Insegnamenti non ancora inseriti

Prospettive


Avvisi degli insegnamenti e del corso di studio

Per la comunità studentesca

Se sei già iscritta/o a un corso di studio, puoi consultare tutti gli avvisi relativi al tuo corso di studi nella tua area riservata MyUnivr.
In questo portale potrai visualizzare informazioni, risorse e servizi utili che riguardano la tua carriera universitaria (libretto online, gestione della carriera Esse3, corsi e-learning, email istituzionale, modulistica di segreteria, procedure amministrative, ecc.).
Entra in MyUnivr con le tue credenziali GIA.

Prova Finale

Per gli scadenziari, gli adempimenti amministrativi e gli avvisi sulle sessioni di laurea, si rimanda al servizio Sessioni di laurea - Scienze e Ingegneria.

Alla prova finale sono riservati 3 crediti. L'esame di laurea consiste in un colloquio che può essere basato su un breve elaborato scritto, un esame orale, o un esame scritto. La forma e i contenuti dell'esame vengono concordati tra lo studente e il docente referente (relatore), il quale sarà anche membro della Commissione d'esame. Il colloquio può riguardare approfondimenti di argomenti non trattati durante la normale attività didattica, oppure può mettere in luce problematiche e metodologie affrontate durante un'attività di tirocinio. Su proposta del relatore la prova finale/elaborato può essere compilata e discussa in lingua straniera.
Il punteggio finale di Laurea è stabilito da una apposita Commissione di Laurea secondo le modalità indicate nel Regolamento di Ateneo, che esprime un giudizio finale in centodecimi con eventuale lode.
Il relatore dell'esame di laurea potrà essere un qualunque docente strutturato dell'Ateneo che soddisfa almeno uno dei seguenti requisiti: componente del Collegio Didattico del corso di laurea, oppure componente del Dipartimento di Informatica, oppure che insegna in un SSD presente nel piano del corso di laurea.
Il punteggio minimo per il superamento dell'esame finale è di 66/110. II voto di ammissione è determinato rapportando la media pesata sui CFU degli esami di profitto a 110 e successivamente arrotondando il risultato all'intero più vicino. A parità di distanza, si arrotonda all'intero superiore. Per media degli esami di profitto si intende la media ponderata sui crediti. E' previsto un incremento al massimo di 8/110 rispetto al voto di ammissione, di cui 4 punti riservati alla valutazione dell'esame di laurea da parte della commissione di esame composta da due docenti e 4 punti riservati alla valutazione del curriculum della/o studentessa/studente. La valutazione del curriculum avviene attraverso un calcolo basato sul seguente schema (che tiene conto in maniera positiva di eventuali lodi e periodi Erasmus ed in maniera negativa di eventuali anni fuori corso): se in corso: 3,5 + 0,2 * numero lodi; se fuori corso: 3,5 –0,5 * numero anni fuori corso + 0,1 * numero lodi; 1 punto ogni 3 mesi di Erasmus effettuato.
L'attribuzione della lode, nel caso di un incremento che porti ad una votazione che raggiunga o superi 110/110, è a discrezione della Commissione di Laurea nonché attribuita se il parere dei membri della commissione è unanime.  
 

Elenco delle proposte di tesi e stage

Stage Area di ricerca
Correlated mutations Argomenti vari

Modalità di frequenza

Come riportato nel Regolamento Didattico per l'A.A. 2022/2023, la frequenza al corso di studio non è obbligatoria.
Per le modalità di erogazione della didattica, si rimanda alle informazioni in costante aggiornamento dell'Unità di Crisi.


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