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  1. Insegnamenti

SCC0303 - PROBABILITA' E STATISTICA

insegnamento
ID:
SCC0303
Durata (ore):
64
CFU:
8
SSD:
PROBABILITÀ E STATISTICA MATEMATICA
Anno:
2025
  • Dati Generali
  • Syllabus
  • Corsi
  • Persone

Dati Generali

Periodo di attività

Secondo Semestre (23/02/2026 - 12/06/2026)

Syllabus

Obiettivi Formativi

Obiettivo generale del corso è quello di fornire agli studenti una introduzione formale alla teoria della probabilità, che è alla base di discipline quali la statistica e lo studio dei processi stocastici. Il secondo obiettivo formativo è più applicato e fa riferimento alla comprensione del contesto in cui si richiede l’introduzione di concetti probabilistici e di variabili aleatorie e, sulla base di tale comprensione, si richiede di saper utilizzare lo strumento probabilistico più adatto e la variabile aleatoria migliore per descrivere il contesto e il fenomeno di interesse. In particolare, il corso ha lo scopo di: 1) far comprendere come fenomeni casuali possano essere modellati da un punto di vista matematico tramite i concetti di spazio di probabilità e variabile aleatoria; 2) definire le principali caratteristiche delle variabili aleatorie quali funzione di ripartizione, funzione di densità discreta e continua, momenti e funzione generatrice dei momenti rendendo gli studenti familiari con il loro calcolo; 3) introdurre le principali distribuzioni di probabilità sia discrete che continue; 4) introdurre i più importanti risultati sulla convergenza di variabili aleatorie, quali la legge dei grandi numeri e il teorema centrale del limite, e far comprendere l’importanza di questi ultimi nella soluzione di problemi teorici e applicati. Al termine del corso ci si attende che gli studenti: 1) siano in grado di formalizzare problemi di calcolo delle probabilità sia in contesti teorici che applicati; 2) abbiano acquisito le metodologie necessarie per calcolare probabilità, valori attesi, varianza, valori attesi di funzioni di variabili aleatorie e funzioni generatrici dei momenti; 3) conoscano i casi notevoli di variabili aleatorie discrete e continue e sappiano in quali contesti applicarle; 4) siano in grado di applicare i risultati sulla convergenza di variabili aleatorie per la soluzione di problemi teorici e pratici.

Prerequisiti

Prerequisito essenziale per poter seguire il corso con profitto è la padronanza degli argomenti trattati nei corsi di Analisi Matematica 1 e 2. In particolare, verranno utilizzati i risultati e i teoremi sulla convergenza di serie e sul calcolo differenziale ed integrale per funzioni di una o più variabili.

Metodi didattici

Lezioni frontali: Nelle lezioni frontali vengono sviluppate le nozioni teoriche e descritte le tecniche necessarie per l’applicazione della teoria alla risoluzione di esercizi e di problemi anche di natura pratica. Esercitazioni: Vengono risolti esercizi, problemi e temi d'esami passati.

Verifica Apprendimento

È previsto solamente l’esame finale che accerta l’acquisizione delle conoscenze mediante una prova scritta ed una prova orale. La prova scritta avrà durata di due ore, senza l’utilizzo di appunti o libri; la prova consiste di alcuni esercizi (da due a quattro eventualmente divisi in più punti) simili a quelli svolti durante le esercitazioni e può includere una domanda di teoria. Il voto dello scritto è espresso in trentesimi. Per essere ammessi alla prova orale è necessario raggiungere il punteggio minimo di 16. Dopo la correzione della prova scritta, i candidati sono convocati per sostenere la prova orale. Questa è strutturata come segue: - una revisione della prova scritta durante la quale si spiegano le correzioni e si ricevono eventuali precisazioni dell’allievo, sono invitati a discutere la prova scritta anche gli studenti che non hanno superato il voto minimo di 16, a seguito della discussione il docente decide se modificare il voto dello scritto; - un approfondimento orale, volto ad accertare le conoscenze riguardanti le nozioni esposte a lezione, la capacità di enunciare e dimostrare i teoremi incontrati durante il corso, nonché la capacità di risoluzione di problemi probabilistici teorici e/o pratici delle tipologie affrontate nel corso. Oltre alla conoscenza dei contenuti, la valutazione dell’esame terrà particolarmente conto dei seguenti parametri: rigore argomentativo e originalità; qualità dell’esposizione e competenza nell’impiego del lessico specialistico. È previsto di assegnare alla prova orale al più 14 punti in positivo o in negativo.

Contenuti

- Spazi di probabilità: definizioni di sigma algebra e misura di probabilità. Proprietà di base della misura di probabilità: monotonia e continuità. -Modelli probabilistici discreti. Calcolo combinatorio. Problemi di conteggio. -Teorema della probabilità totale. Definizione di probabilità condizionata. Formula di Bayes. Eventi indipendenti. Sigma algebre indipendenti. - Definizione di variabile aleatoria. Legge di una variabile aleatoria. Funzione di ripartizione. Proprietà della funzione di ripartizione. Definizione di variabili aleatorie indipendenti. - Variabili aleatorie discrete. Densità discreta. Distribuzioni notevoli di variabili aleatorie discrete (uniforme, Bernoulli, binomiale, Poisson, geometrica). - Variabili aleatorie assolutamente continue. Borel sigma algebra. Densità rispetto alla misura di Lebesgue. Funzione di ripartizione. Classi notevoli di variabili aleatorie continue (uniforme, esponenziale, normale). -Media, varianza e momenti di una variabile aleatoria o discreta o assolutamente continua. Proprietà di media e varianza. -Vettori aleatori. Legge congiunta e marginali. Funzione di ripartizione. -Vettori aleatori discreti e assolutamente continui. Media, Covarianza e momenti misti. Incorrelazione e indipendenza. Somme di variabili aleatori. Somma di Bernoulli indipendenti. Somma di binomiali indipendenti. Somma di Poisson indipendenti. Somme di Gaussiane. -Definizione di vettori aleatori Gaussiani. Matrice di covarianza. Relazione con le trasformazioni affini. Incorrelazione se e solo se indipendenza. - Disuguaglianze notevoli: di Markov, di Chebyschev, di Jensen, di Cauchy-Schwarz. -Convergenza in distribuzione, in probabilità e quasi certa. Implicazioni e controesempi. - Teoremi limite. Legge forte/debole dei grandi numeri. Il teorema limite centrale.

Lingua Insegnamento

Italiano

Altre informazioni

Il programma del corso potrebbe subire variazioni o integrazioni durante l'anno. Per ulteriori informazioni è possibile contattare il docente di riferimento, Davide A. Bignamini, al seguente indirizzo email: da.bignamini@uninsubria.it.

Corsi

Corsi

MATEMATICA 
Laurea
3 anni
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Persone

Persone

BIGNAMINI DAVIDE AUGUSTO
AREA MIN. 01 - Scienze matematiche e informatiche
Settore MATH-03/B - Probabilità e statistica matematica
Gruppo 01/MATH-03 - ANALISI MATEMATICA, PROBABILITÀ E STATISTICA MATEMATICA
Ricercatori a tempo determinato
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