31 lezioni di probabilità e statistica
Introduzione al Corso
Combinazioni e disposizioni, spazio di probabilità, probabilità condizionata, eventi indipendenti, formula di probabilità totale, formula di Bayes. Nozione di variabile aleatoria (discreta e assolutamente continua), di media e varianza, standardizzazione. Covarianza e correlazione lineare di due variabili, variabili indipendenti. Le distribuzioni binomiale, di Poisson, normale e le distribuzioni t, chi quadrato ed F. Popolazione, campioni, funzioni dei dati e relativi gradi di libertà. Intervalli di fiducia per media e per proporzione. Errori di prima e seconda specie; test su una proporzione, su una media, sulla differenza di due medie, su più proporzioni, sul rapporto di varianze; inoltre calcolo del valore “p” mediante R. Retta dei minimi quadrati, coefficiente di correlazione lineare, coefficiente di determinazione lineare. Test di dipendenza lineare in termini di rapporto F e in termini di t di Student (test di Pearson). Mediante R attuazione del test di Kolmogorov-Smirnov sulla normalità dei residui, nonché intervalli di fiducia del coefficiente angolare e della correlazione.Informatica, Gestione e Analisi dei Dati
Ore di Formazione20
LivelloBase
Modalità CorsoTutoraggio
Italiano
Durata8 Settimane
TipologiaOnline
Stato del CorsoAuto apprendimento
Agenda del Corso
Avvio Iscrizioni
Apertura Corso
Inizio Tutoraggio
Fine Tutoraggio
Autoapprendimento
Chiusura Corso
Risultati Attesi
- Conoscere le basi della probabilità, le distribuzioni binomiale, di Poisson, normale e le distribuzioni statistiche t, chi quadro ed F.
- Risalire da uno o due campioni ai parametri della popolazione tramite intervalli di fiducia e test parametrici, per un dato livello di significatività. In particolare sottoporre a test una proporzione, una media, una differenza di medie, più proporzioni, un rapporto di varianze.
- Saper trattare la regressione lineare semplice negli aspetti di test di dipendenza lineare, di intervalli di fiducia, normalità dei residui, correlazione lineare.
Pre-requisiti
I prerequisiti: conoscenza di geometria analitica e dei grafici di funzioni elementari come potenze, radici, esponenziali e logaritmi; conoscenza delle derivate e primitive delle funzioni elementari, con il calcolo di loro integrali definiti.Libri di testo e letture consigliate
Sheldon Ross, Probabilità e statistica per l’Ingegneria e le Scienze, Milano 2008.
Formato del corso
Il corso è strutturato in 31 videolezioni, disponibili anche in formato pdf che lo studente è invitato a studiare per intero. In ogni lezione si richiede una certa attenzione matematica per distinguere chiaramente tra definizioni, proposizioni o teoremi, eventuali dimostrazioni, sempre con almeno un esempio o applicazione svolto per intero. Dopo il testo di ogni lezione, solo in pdf viene proposto il testo di alcuni esercizi, che lo studente è invitato a eseguire prima di passare alla lezione successiva. Si privilegia l’uso di tavole numeriche per le distribuzioni statistiche, che sono pure allegate in pdf. Il ricorso al software R è ridotto all’indispensabile.Regole per ottenere gli Attestati e sostenere gli Esami
Attestato di Partecipazione
Per ottenere l'attestato di partecipazione e l'open badge, lo studente dovrà superare le due prove di valutazione presenti nel corso.
