Guida degli insegnamenti

Syllabus

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[3I945] - CALCOLO DELLE PROBABILITA' E STATISTICA MATEMATICAPROBABILITY AND STATISTICS
Lucio DEMEIO
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea - [IT04] INGEGNERIA INFORMATICA E DELL'AUTOMAZIONE First Cycle Degree (3 years) - [IT04] COMPUTER AND AUTOMATION ENGINEERING
Dipartimento: [040040] Dipartimento Ingegneria dell'InformazioneDepartment: [040040] Dipartimento Ingegneria dell'Informazione
Anno di corsoDegree programme year : 2 - Primo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2017-2018
Anno regolamentoAnno regolamento: 2016-2017
Crediti: 6
Ore di lezioneTeaching hours: 48
TipologiaType: A - Base
Settore disciplinareAcademic discipline: MAT/06 - PROBABILITÀ E STATISTICA MATEMATICA

LINGUA INSEGNAMENTO LANGUAGE

Italiano

Italian


PREREQUISITI PREREQUISITES

Analisi I, Analisi 2, Geometria e Algebra

Calculus I, Calculu II, Algebra


MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DEL CORSO DEVELOPMENT OF THE COURSE

Convenzionale

Standard


RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI LEARNING OUTCOMES
Conoscenze e comprensione.

Il corso ha l’obiettivo di fornire le conoscenze teoriche, metodologiche e applicative del calcolo delle probabilità e della statistica allo scopo di saper analizzare statisticamente i set di dati. In particolare, l’insegnamento si propone di fornire allo studente le conoscenze di base sulle distribuzioni di probabilità e su alcuni problemi standard della statistica matematica, quali la stima dei parametri e i test d’ipotesi.


Capacità di applicare conoscenze e comprensione.

Al fine di sviluppare nello studente le capacità di applicare i metodi statistici per formulare modelli, analizzare e risolvere problemi, verranno introdotti i risultati classici calcolo delle probabilità e della statistica corredati da numerose applicazioni. Tale percorso porterà lo studente al conseguimento delle capacità di utilizzare gli elementi di calcolo delle probabilità e gli strumenti di statistica descrittiva e inferenziale per modellare quantitativamente quei problemi che sorgono nell'ingegneria informatica e che necessitano di un'analisi statistica.


Competenze trasversali.

La risoluzione individuale e collettiva di molti problemi ed esercizi migliorerà lo sviluppo di capacità autonome di giudizio e capacità di apprendimento. L’esposizione degli argomenti appresi e la specificità del linguaggio proprio delle materie di base svilupperà la capacità comunicativa.


Knowledge and Understanding.

The aim of the course is that of providing the theoretical, methodological and practical elements of probability theory and statistics with the objective of acquiring the knowledge needed in order to analyze data sets. In particular, the course aims at providing the student with the basic elements of probability distributions and of some standard problems of statistics, suche as parameter estimation and hypothesis testing.


Capacity to apply Knowledge and Understanding.

In order to develop the student’s ability to use statistical methods towards the formulation of models, the analysis and the solution of problems, the main classical results of probability and statistics will be introduced, accompanied by numerous applications. This path will lead the student to achieving the capability of using the elements of probability theory and the tools of descriptive and inferential statistics, in order to model quantitatively those problems which arise in information engineering and need a statistical description.


Transversal Skills.

Individual and collective problem-solving sessions will improve the ability to develop independent thought and learning capabilities. Oral presentations of the main topics introduced in the course will help developing communication skills.



PROGRAMMA PROGRAM

1. Spazi di probabilita'. 2. Variabili aleatorie discrete. 3. Variabili aleatorie continue. 4. Convergenza ed approssimazione: legge dei grandi numeri e teorema del limite centrale. 5. Statistica matematica: stima, campionamento,regressione, test d'ipotesi.

1. Probability spaces. 2. Discrete random variables. 3. Continuous random variables. 4. Convergence and approximation: law of large numbers and central limit theory. 5. Mathematical statistics: estimates, sampling, regression, hypothesis tests.


MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DELL'ESAME DEVELOPMENT OF THE EXAMINATION
Modalità di valutazione dell'apprendimento.

Lo studente verrà valutato mediante due prove scritte ed una discussione orale. Nella prima prova scritta si valuterà l'apprendimento della teoria, nella seconda la capacità di risolvere problemi utilizzando le tecniche apprese. La seconda prova deve essere sostenuta nello stesso appello della prima prova; il docente si riserva, caso per caso, di consentire lo svolgimento o la ripetizione della seconda prova nell’appello successivo. La discussione orale verterà principalmente ma non esclusivamente sui contenuti delle due prove scritte.


Criteri di valutazione dell'apprendimento.

Nelle prove d'esame lo studente deve dimostrare di aver ben compreso i concetti esposti nel corso, di conoscere i risultati e le metodologie presentati nel corso delle lezioni, di essere in grado di impostare un problema e di risolverlo correttamente attraverso i metodi appresi.


Criteri di misurazione dell'apprendimento.

Nella prima prova scritta verrà valutata la conoscenza dei concetti e risultati presentati nelle lezioni, la capacità di esposizione e di fare collegamenti fra i vari concetti introdotti. Nella seconda prova scritta viene valutata la capacità di impostare e risolvere in modo corretto, utilizzando i metodi propri del corso, i problemi posti. La discussione orale dovrà principalmente chiarire quei punti delle prove scritte nei quali lo studente abbia dimostrato lacune o incertezze.


Criteri di attribuzione del voto finale.

A ognuna delle prove è assegnato un punteggio compreso tra zero e trenta. Lo studente sarà ammesso alla seconda prova solo se avrà conseguito nella prima un punteggio pari o superiore a 18. La valutazione massima, pari a trenta trentesimi, è raggiunta dimostrando una conoscenza approfondita dei contenuti del corso e piena autonomia nello svolgimento delle prove. La valutazione minima, pari a diciotto trentesimi, è assegnata agli studenti che riescono a risolvere i problemi proposti e che dimostrano sufficiente conoscenza degli argomenti propri della materia. Il voto complessivo, in trentesimi, deriva dalla valutazione comparativa delle prove e dall'esito della discussione orale.


Learning Evaluation Methods.

The student will be assessed through two written tests and an oral discussion. The first written test will assess the understanding of the theory, the second one the ability to solve problems by using the techniques learned during the course. The second test must be taken within the same exam session as the first test; the teacher will decide, on a case-by-case basis, whether to allow taking or repeating the second test in the following exam session or not. The oral discussion will be focussed mainly, but not exclusively, on the topics of the two written tests.


Learning Evaluation Criteria.

In the exams the student must show good understanding of the concepts presented during the course, good knowledge of the results and methods presented during the lectures, and finally the ability to set problems and solve them by suitable application of the techniques and methods learned during the course


Learning Measurement Criteria.

The first written test will assess the knowledge of the concepts and results presented in the lectures, the presentation skills and the ability to make connections between the various concepts introduced. The second test will assess the ability to set up and properly solve the posed problems, by using the learned techniques. The oral discussion will be focusses on those points of the written tests in which the student will have shown poor or weak understanding.


Final Mark Allocation Criteria.

To each proposed test will be assigned a score between zero and thirty. The student will be admitted to the second test only if he passed the first one with an evaluation equal to or greater than eighteen of thirty. The highest rating, equal to thirty out of thirty, is achieved by demonstrating in-depth knowledge of the course contents and full autonomy in the performing the test. The minimum assessment, equal to eighteen of thirty, is assigned to students who manage to solve the proposed problems and who demonstrate sufficient knowledge of the topics of the matter. The overall grade, out of thirty, is derived from the comparative evaluation of the tests and the outcome of the final oral discussion.



TESTI CONSIGLIATI RECOMMENDED READING

1) Sheldon M. Ross, "Probabilità e statistica per l'ingegneria e le scienze" (a cura di F. Morandin), Apogeo 2008; 2) T. T. Soong, Fundamentals of Probability and Statistics for Engineers, Wiley 2004; 3) Note e dispense fornite dal docente.

1) Sheldon M. Ross, "Probabilità e statistica per l'ingegneria e le scienze" (a cura di F. Morandin), Apogeo 2008; 2) T. T. Soong, Fundamentals of Probability and Statistics for Engineers, Wiley 2004; 3) Lecture notes handed out by the teacher.


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Scheda insegnamento erogato nell’A.A. 2017-2018
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento.
Academic year 2017-2018

 


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