Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
AGNESE ILARIA TELLONI
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea - [IT10] TECNICHE DELLA COSTRUZIONE E GESTIONE DEL TERRITORIO First Cycle Degree (3 years) - [IT10] TECHNICS FOR TERRITORIAL DESIGN AND MANAGEMENT
Dipartimento: [040042] Dipartimento Ingegneria Civile, Edile e dell'ArchitetturaDepartment: [040042] Dipartimento Ingegneria Civile, Edile e dell'Architettura
Anno di corsoDegree programme year : 1 - Secondo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2019-2020
Anno regolamentoAnno regolamento: 2019-2020
Obbligatorio
Crediti: 6
Ore di lezioneTeaching hours: 48
TipologiaType: A - Base
Settore disciplinareAcademic discipline: MAT/06 - PROBABILITÀ E STATISTICA MATEMATICA
Italiano
Italian
Calcolo algebrico
Algebric calculus
48 ore di lezioni frontali
48 hours of frontal lectures
Il corso ha l’obiettivo di fornire le basi 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 analizzare e risolvere problemi, verranno introdotti i risultati classici della statistica corredati da numerose applicazioni in ambito sperimentale ambientale. Tale percorso porterà lo studente al conseguimento delle capacità di utilizzare gli strumenti di statistica descrittiva e inferenziale per modellare quantitativamente quei problemi che sorgono nella pratica tecnica e nella gestione del territorio 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 basis of probability calculus and statistics in order to statistically analyse a set of data. In particular, the course is aimed at providing the basic knowledge of probability distributions and of some standard problems of mathematical statistics, such as parameter estimates and hypothesis testing.
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
The main classical results of probability and statistics, equipped with several experimental and environmental applications, will be introduced, in order to develop the student’s ability to use statistical methods towards the formulation of models, the analysis and the solution of problems. This course will allow the students to achieve the proper abilities in descriptive and inferential statistics in order to quantitatively model problems arising in practical applications.
Transversal Skills.
Individual and collective problem solving sessions will improve the ability to develop independent thought and learning capabilities. Oral presentations of the topics taught in the course, with the language proper of the basic disciplines of the degree course will help developing communication skills.
Elementi di statistica matematica: stima, campionamento, regressione, test d'ipotesi. Elementi di probabilità e la distribuzione di probabilità normale.
Elements of mathematical statistics: estimation, sampling, hypotheses test. Elements of probability and normal probability distribution.
Lo studente verrà valutato mediante una prova scritta ed una discussione orale. Nella prova scritta si valuteranno l'apprendimento della teoria e capacità di risolvere problemi utilizzando le tecniche apprese. La discussione orale consisterà in una discussione sulla prova scritta e sui contenuti trattati durante il corso.
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.
Attribuzione del voto finale in trentesimi, con eventuale lode.
Criteri di attribuzione del voto finale.
Perché l'esito complessivo della valutazione sia positivo, lo studente deve conseguire almeno 18 punti (su 30) sia nella prova scritta sia in quella orale ed almeno 18 punti (su 30) nella valutazione complessiva. Il voto complessivo è dato dalla media pesata dei voti ottenuti nelle due prove; il peso attribuito alla prova orale è doppio di quello della prova scritta.
Learning Evaluation Methods.
The level of learning of the students is evaluated by a written and a oral test. In the written test will be evaluated the knowledge of theory and the ability of problem resolution
by the learned thechniques. The oral test will consist in a discussion about the written test and the topics of the course.
Learning Evaluation Criteria.
In order to pass the exam, the student must demonstrate a good understanding of all the topics and concepts outlined during the course and learning about how to set a problem and to solve it correctly applying the learned methods.
Learning Measurement Criteria.
Assignement of a numerical score in the range 0-30, with possible honor.
Final Mark Allocation Criteria.
For the overall score of the assessment to be positive, the student must achieve at least 18 points (over 30) both in the written and oral tests and at least 18 (over 30 )in the overall evaluation. The overall rating is given by the weighted average of the scores in the two tests. The weight assigned to the oral test is twice that of the written one.
- Sheldon M. Ross, “Probabilità e statistica per l'ingegneria e le scienze" (a cura di F. Morandin), Apogeo 2008
- https://learn.univpm.it
- Sheldon M. Ross, “Probabilità e statistica per l'ingegneria e le scienze" (a cura di F. Morandin), Apogeo 2008
- https://learn.univpm.it/
no
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2019-2020
Università Politecnica delle Marche
P.zza Roma 22, 60121 Ancona
Tel (+39) 071.220.1, Fax (+39) 071.220.2324
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