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Corso di Probabilità Statistica e Teoria degli Errori: 3 Statistica Descrittiva

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Statistica Descrittiva Obiettivi: raccogliere, organizzare e descrivere dati reali; rappresentare informazioni tramite grafici e misure riassuntive. 1. Obiettivi formativi Il modulo intende sviluppare competenze pratiche e interpretative: saper raccogliere dati, costruire tabelle di frequenza, calcolare misure di posizione e di dispersione (media, mediana, moda, range, varianza, deviazione standard) e rappresentare i dati con grafici (diagrammi a barre, istogrammi, boxplot). Sono previste attività pratiche con strumenti digitali (Excel, Google Sheets, Python). 2. Raccolta e organizzazione dei dati I dati si raccolgono tramite osservazione, misurazione o rilevazione. Dopo la raccolta si costruisce la tabella di frequenza che elenca i valori (o classi) e quante volte si presentano. Per dati continui si raggruppano i valori in classi di ampiezza opportuna. Esempio di tabella (dati discreti): valori = {2,3,3,4,5,3,2} → tabella Valore Fr...
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Corso di Probabilità Statistica e Teoria degli Errori: 2 Teoria della Probabilità

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Teoria della Probabilità Obiettivi: comprendere concetti fondamentali, manipolare eventi e utilizzare il teorema di Bayes; esercitazioni pratiche con simulazioni. 1. Obiettivi didattici Questo modulo ha tre scopi principali: (1) fornire una base teorica solida della probabilità (classica, frequentista e soggettiva), (2) sviluppare abilità nel trattare spazi campionari, eventi, probabilità composte e probabilità condizionata; (3) applicare questi concetti attraverso esempi numerici ed esercizi implementabili con semplici simulazioni. 2. Concetti fondamentali: spazi campionari ed eventi Definiamo lo spazio campionario \( \Omega \) come l’insieme di tutti i possibili esiti di un esperimento casuale. Un evento è un sottoinsieme \( A \subseteq \Omega \). Esempio elementare: lancio di un dado equo a sei facce: \( \Omega = \{1,2,3,4,5,6\} \). L’evento "esce un numero pari" si scrive \( A=\{2,4,6\} \). 3. Probabilità: defi...
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Corso di Probabilità Statistica e Teoria degli Errori: 1 Calcolo Combinatorio

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📊 Calcolo Combinatorio Benvenuti a questa lezione intensiva. Il calcolo combinatorio è l'arte di contare configurazioni possibili senza doverle elencare una per una. È la base della statistica, della crittografia e del moderno machine learning. 1. Il Principio Fondamentale del Conteggio Se una scelta può essere fatta in n modi e, per ciascuno di essi, una seconda scelta può essere fatta in m modi, allora l'insieme delle due scelte può essere effettuato in: n × m modi Esempio Pratico: Se per comporre un menù puoi scegliere tra 3 antipasti e 5 primi, hai 3 × 5 = 15 combinazioni diverse. 2. Permutazioni: L'Arte dell'Ordinamento Le permutazioni si usano quando vogliamo sapere in quanti modi possiamo scambiare di posto un numero n di oggetti distinti. L'ordine conta e usiamo tutti gli elementi. ● Permutazioni Semplici Il numero di modi è dato dal fattoriale di n ( n! ): P = n! (ovvero: n × (n-1) × (n-2) ... × 1) ● Permutazioni con Ripetizione Se alcuni elementi ...
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