Statistica II - Scuola di Economia e Statistica

Statistica II
Parte I: Elementi di calcolo delle probabilità
1 Modelli probabilistici
1.1. Esperimenti casuali
1.2. La costruzione di modelli probabilistici
1.3. Probabilità di un risultato che si compone di alcuni risultati elementari
1.4. Algebra degli eventi
1.5. Probabilità dell'evento Ω, dell'evento unione, dell'evento complementare e dell'evento ∅
1.6. Probabilità e modelli probabilistici di eventi rappresentabili in tabella 2 × 2
1.7. Probabilità dell'intersezione
2 Variabili casuali
2.1. Variabili casuali indipendenti
2.2. Aspettativa e valore atteso
2.3. Varianza
3 Elementi di calcolo combinatorio
3.1. Le disposizioni
3.2. Le permutazioni
3.3. Le combinazioni
4 Variabili casuali più comuni
4.1. Variabile casuale indicatore
4.2. Variabile casuale binomiale
4.3. Variabile casuale ipergeometrica
4.4. Variabile casuale normale
5 Alcune leggi di calcolo delle probabilità
5.1. La disuguaglianza di Cebiceff
5.2. Legge (debole) dei grandi numeri
5.3. Teorema del “limite” centrale
5.4. Approssimazione della distribuzione binomiale con quella normale
Parte II: Elementi di inferenza
6 Stima
6.1. Proprietà degli stimatori
6.2. Stima intervallare
6.3. Sintesi sulla stima puntuale di una media µ e di una frequenza relativa p e stima puntuale
della varianza σ2
6.4. Intervalli di confidenza per µ
6.5. Intervalli di confidenza per la frequenza relativa p
6.6. Determinazione della numerosità campionaria per la stima della media µ
6.7. Determinazione della numerosità campionaria per la stima della frequenza relativa p
il calendario delle prove di esame:
29.01.10 mar (h. 9.00)
17.02.10 mar (h. 9.00)
01.04.10 mar (h. 9.00)
22.06.10 mar (h. 9.00)
15.07.10 mar (h. 9.00)
14.09.10 mar (h. 9.00)
Part I: Elements of probability calculus
1 Probabilistic models
1.1. Random experiments
1.2. Building probabilistic models
1.3. Assigning the probability to elementary and composite events
1.4. Algebra of events
1.5. Probability of the event Ω, of union of events, of the complementary event, and of the
event ∅
1.6. Probabilistic models in a 2×2 table
1.7. Probability of the intersection of events
2 Random variables
2.1. Independent random variables
2.2. Expected value
2.3. Variance
3 Elements of combinatorics
3.1. Dispositions
3.2. Permutations
3.3. Combinations
4 Principal random variables
4.1. The Indicator r.v.
4.2. The Binomial r.v.
4.3. The Hypergeometric r.v.
4.4. The Normal r.v.
5 Some laws of probability calculus
5.1. Cebiceff’s inequality
5.2. The (weak) law of large numbers
5.3. The central limit theorem
5.4. The approximation of the binomial r.v. by the normal r.v.
Part II: Elements of Inference
7 Estimation
7.1. Estimators and their properties
7.2. Interval estimation
7.3. Point estimation of the mean µ, the relative frequency p and the variance σ2
7.4. Confidence intervals for µ
7.5. Confidence intervals for the relative frequency p
7.6. Sample size determination for the estimation of the mean µ
7.7. Sample size determination for the estimation of the relative frequency p
Examination calendar:
29.01.10 mar (h. 9.00)
17.02.10 mar (h. 9.00)
01.04.10 mar (h. 9.00)
22.06.10 mar (h. 9.00)
15.07.10 mar (h. 9.00)
14.09.10 mar (h. 9.00)