Formazione e ricerca

Attività Formative della Scuola di Dottorato - 2025/2026

Cose che devi assolutamente sapere

1. I dottorandi devono ottenere un determinato numero di CFU ogni anno frequentando le attività didattiche offerte dal proprio corso di dottorato e dalla Scuola di Dottorato. Per ulteriori informazioni, consulta il Vademecum del Dottorando: https://www.univr.it/phd-vademecum

2. Non è richiesta l'iscrizione ai corsi, a meno che non sia esplicitamente indicato; si prega di consultare le informazioni sul corso per verificare se l'iscrizione è richiesta o meno. Quando l'iscrizione è effettivamente richiesta, non verrà inviata alcuna e-mail di conferma dopo la registrazione. Si prega di non inviare richieste di conferma: se sono state inserite le informazioni richieste, l'iscrizione è andata a buon fine.

3. Quando i link Zoom delle lezioni non sono esplicitamente indicati, si intende che i corsi sono organizzati per essere erogati solo in presenza. Non è quindi possibile in questi casi richiedere un link Zoom.

4. Tutte le informazioni sui corsi in nostro possesso vengono pubblicate qui. Si prega di non richiedere informazioni mancanti o link Zoom: non appena riceveremo nuove informazioni, le pubblicheremo e comunicheremo tempestivamente.

 

Teaching Activities ex DM 226/2021: Linguistic Activities

Teaching Activities ex DM 226/2021: Research management and Enhancement

Teaching Activities ex DM 226/2021: Statistics and Computer Sciences

INTRODUCTION TO PROBABILITY (MODULE 2)  (2025/2026)

Docente

Marco Minozzo

Referente

Marco Minozzo

Crediti

1

Lingua di erogazione

English

Frequenza alle lezioni

Scelta Libera

Sede

VERONA

MoodleMoodle Seminari 0

Prerequisiti e nozioni di base

There are no particular learning requirements. Students should have already been introduced (though at an elementary level) to probability and statistics. Students should also have some confidence in elementary set theory and mathematical calculus.

Programma

- Discrete random variables, binomial distribution.
- Continuous random variables, density functions.
- Transformations of random variables.
- Expectation, variance and moments of random variables.
- Multidimensional random variables, discrete multidimensional random variables, marginal and conditional distributions, independent random variables.
- Linear combinations of random variables.
- Introduction to limit theorems, weak law of large numbers.

Bibliografia

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Visualizza la bibliografia con Leganto, strumento che il Sistema Bibliotecario mette a disposizione per recuperare i testi in programma d'esame in modo semplice e innovativo.

Modalità didattiche

Lessons will be delivered via Zoom; recordings will be made available by the lecturer. Attendance is not required, but passing a written test is required to obtain credits.

Modalità di verifica dell'apprendimento

The final assessment will be through a written paper. Alternatively, there will be a Moodle QUIZ.

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

Lezioni Programmate

Quando Aula Docente Argomenti
lunedì 16 febbraio 2026
14:00 - 17:00
Durata: 03:00 		Da definire Marco Minozzo Discrete and continuous random variables, mixtures of random variables. Binomial distribution, normal distribution. Transformations of random variables. PROBABILITY (MODULE 2) - 16 February 2026 https://univr.zoom.us/j/81745872727
martedì 17 febbraio 2026
14:00 - 17:00
Durata: 03:00 		Da definire Marco Minozzo Expectation, interpretation of expectation. Expectation of the Binomial and the Normal distributions. Expectation of a transformation, properties of expectation. Variance of a random variable. Standardized random variables. Moments and quantiles of a distribution. PROBABILITY (MODULE 2) - 17 February 2026 https://univr.zoom.us/j/86498717150
mercoledì 18 febbraio 2026
14:00 - 16:00
Durata: 02:00 		Da definire Marco Minozzo Multidimensional random variables, discrete bidimensional random variables. Joint, marginal, and conditional distributions. Independent random variables. PROBABILITY (MODULE 2) - 18 February 2026 https://univr.zoom.us/j/82451798981