METODI MATEMATICI E STATISTICI PER LE APPLICAZIONI 1
Anno accademico 2024/2025 - Docente: Vittorio ROMANORisultati di apprendimento attesi
Il corso mira a fornire i principali strumenti di indagine statistica assieme allo studio di argomenti avanzati che consentono di affrontare questioni di interesse fisico-matematico, economico, industriale e applicativo in genere. Gli argomenti del corso si configurano pure come glii principali strumenti di analisi economica e, pertanto, consigliabile anche agli studenti del curriculum economico-finanziario. In ogni caso vengono fornite nozioni che rientrano nel bagaglio culturale di base per chi volesse tentare l’insegnamento della matematica applicata nelle scuole medie superiori.
In dettaglio il corso mira a quanto segue.
Conoscenza e capacità di comprensione
Conoscenza di risultati e di metodi fondamentali in statistica. Capacità di leggere, comprendere e approfondire un argomento della letteratura in materia e riproporlo in modo chiaro ed accurato. Capacità di comprendere i problemi e di estrarne gli elementi sostanziali.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Capacità di costruire o risolvere esempi o esercizi e di affrontare problemi teorici nuovi, ricercando le tecniche più adatte e applicandole opportunamente.
Autonomia di giudizio
Essere in grado di produrre proposte atte a interpretare correttamente problematiche complesse nell'ambito della statistica e sue applicazioni. Essere in grado di formulare autonomamente giudizi pertinenti sull'applicabilità di modelli statistici e stocastici a situazioni teoriche e/o concrete.
Abilità comunicative
Capacità di presentare argomenti, problemi, idee e soluzioni con chiarezza e accuratezza e con modalità adeguate agli ascoltatori a cui ci si rivolge, sia in forma orale che in forma scritta. Capacità di motivare chiaramente la scelta delle strategie, metodi e contenuti, nonché degli strumenti computazionali adottati.
Capacità di apprendimento
Leggere e approfondire un argomento della letteratura fisico matematica. Affrontare in modo autonomo lo studio sistematico di argomenti del settore non precedentemente approfonditi. Acquisire un grado di autonomia tale da poter anche intraprendere una attività di ricerca.
Modalità di svolgimento dell'insegnamento
Compatibilmente con le disposizioni vigenti, principalmente lezioni frontali a cui si affiancheranno attività di laboratorio in cui si applicheranno le conoscenze teoriche acquisite alla risoluzione di casi studio in ambiente MATLAB.
Qualora, causa Covid, l'insegnamento venisse impartito in modalità mista o solo a distanza, potranno essere introdotte le necessarie variazioni rispetto a quanto dichiarato in precedenza, al fine di rispettare il programma previsto e riportato nel syllabus.
Informazioni per studenti con disabilità e/o DSA
A garanzia di pari opportunità e nel rispetto delle leggi vigenti, gli studenti interessati possono chiedere un colloquio personale in modo da programmare eventuali misure compensative e/o dispensative, in base agli obiettivi didattici ed alle specifiche esigenze. E' possibile rivolgersi anche al docente referente CInAP (Centro per l’integrazione Attiva e Partecipata - Servizi per le Disabilità e/o i DSA) del nostro Dipartimento, prof. ssa Patrizia Daniele.
Prerequisiti richiesti
Elementi di calcolo delle probabilità, anche se non strettamente necessari.
Frequenza lezioni
Fortemente consigliata
Contenuti del corso
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Richiami e complementi di calcolo delle probabilità. Funzioni caratteristiche. Leggi dei grandi numeri in varie forme. Teorema del limite centrale. Statistica descrittiva. Statistica inferenziale. Test di ipotesi. Test non parametrici. Metodo della massima verosimiglianza e correlazione normale. Inferenza statistica bayesiana. Elementi di programmazione in MatLab.
Testi di riferimento
[1] V. Romano, Metodi Matematici per i Corsi di Ingegneria, CittàStudi
[2] P. Baldi Calcolo delle probabilità e statistica, McGraw-Hill
[3] R. Scozzafava Incertezza e probabilità, Zanichelli
[4] D. C. Montgomery, G. C. Runger Applied statistics and probability for engineers, J. Wiley
Programmazione del corso
Argomenti | Riferimenti testi | |
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1 | Richiami e complementi di calcolo delle probabilità. Funzioni caratteristiche. Legge dei grandi numeri in varie forme. Statistica descrittiva. Statistica inferenziale. Test di ipotesi. Metodo della massima verosimiglianza. Correlazione normale. Inferenza statistica bayesiana. | Appunti del docente |
2 | Elementi di programmazione in MatLab. | Appunti del docente |
Verifica dell'apprendimento
Modalità di verifica dell'apprendimento
È prevista la stesura di un elaborato di corso, preferibilmente con applicazioni in MATLAB, seguita da un esame orale.
La verifica dell’apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le condizioni lo dovessero richiedere.
Esempi di domande e/o esercizi frequenti
Funzioni caratteristiche. Leggi normali multivariate. Legge dei grandi numeri in varie forme. Teorema del limite centrale. Stimatori. Intervalli di confidenza. Test sulla media e sulla varianza. Test del chi-quadro. Teorema di Cochran. Metodo della massima verosimiglianza. Inferenza statistica bayesiana.