programma del corso - Dipartimento di Matematica

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CORSO DI LAUREA IN INFORMATICA E TECNOLOGIE
PER LA PRODUZIONE DEL SOFTWARE
(Laurea Triennale)
Programma di Analisi dei Dati per l’Ingegneria del Software
a.a. 2006/2007
Docente: Dott.ssa Rosa Maria MININNI
1. Introduzione alla probabilità
Esperimento casuale, spazio campione, eventi. Definizione frequentista e assiomatica di
probabilità. Spazi campione finiti. Eventi equiprobabili.
2. Probabilità condizionata e indipendenza di eventi
Probabilità condizionata e sue proprietà. La formula di Bayes. Eventi indipendenti.
3. Variabili casuali unidimensionali
Concetto generale di variabile casuale. Variabili casuali discrete: definizione di distribuzione di
probabilità di una variabile casuale. Variabili casuali continue: definizione di funzione densità di
probabilità. Funzione di ripartizione.
5. Alcune caratteristiche delle variabili casuali.
Valore atteso di una variabile casuale e sue proprietà. Varianza di una variabile casuale e sue
proprietà. Covarianza. Coefficiente di correlazione e sue proprietà. Relazione tra il coefficiente di
correlazione e la retta di regressione.
4. Alcune distribuzioni di probabilità importanti
Distribuzioni discrete: di Bernoulli, binomiale, di Poisson, geometrica, binomiale negativa o di
Pascal. Distribuzioni continue: uniforme, esponenziale, gamma, chi-quadro, normale, di Student, di
Fisher. Proprietà riproduttiva. Percentili di una distribuzione.
6. Teoremi limite
La legge dei grandi numeri. Il Teorema del Limite Centrale e sue applicazioni.
7. Statistica Descrittiva
Campioni casuali. Scale di misura. Descrizioni delle osservazioni mediante tabelle di frequenza.
Istogrammi e poligoni di frequenza. Misure di posizione centrale: moda, media, mediana. Misure di
variabilità: campo di variazione, varianza, quartili e percentili. Indici di simmetria e curtosi.
8. Statistica parametrica
Definizione di campione casuale e di stimatore di un parametro incognito. Proprietà di correttezza
ed efficienza di uno stimatore. Gli stimatori della media e della varianza di una distribuzione e loro
proprietà.
I test di verifica di ipotesi: regione di rifiuto di un test, errore del primo e del secondo tipo, livello
di significatività. Test di verifica delle ipotesi per la media, la varianza, la differenza di medie e il
rapporto di varianze in modelli normali, nel caso di campioni indipendenti e non. L'analisi per
grandi campioni. Test di verifica delle ipotesi per una proporzione e per la differenza di
proporzioni.
Definizione di intervallo di fiducia. Intervalli di fiducia per la media, la varianza, la differenza di
medie e il rapporto di varianze in modelli normali. Approssimazione per grandi campioni. Intervalli
di fiducia per una proporzione e per la differenza di proporzioni.
TESTI CONSIGLIATI
Per teoria , esercizi e tabelle statistiche:
S.M. Ross: Probabilità e statistica per l’Ingegneria e le Scienze, Apogeo, 2003
R.V. Hogg – E.A. Tanis: Probability and Statistical Inference, VI edizione, Prentice Hall.
Per esercizi:
S. Bernstein, R. Bernstein, Collana Schaum’s di Matematica e Statistica, vol. 109-110-111,
Mc Graw Hill, 2003.
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