Synthetic program: Statistica Descrittiva. Distribuzione di frequenza, istogrammi, box-plot. Media, moda, mediana. Indici di variabilità. La disuguaglianza di Chebychev. Percentili, IQR. Elementi di probabilità. V.A. continue. Distribuzioni: uniforme, esponenziale, Normale. V.A. discrete. Distribuzioni: binomiale e di Poisson. Indipendenza. Teorema Centrale del Limite. Teoria della stima e test. Stimatori non distorti. Errore quadratico medio. Test. Errore di tipo I. Test z sulla media di una Normale. P-value. Dimensione del campione ed errore di tipo II. IC per la media di una Normale: varianza nota. Test t e IC per la media di una Normale: varianza ignota. Test chi-quadrato e IC per la varianza di una Normale. Test e IC su due medie. Test t per dati accoppiati. Test chi-quadrato di buon adattamento. Test di Shapiro-Wilks Modelli lineari: Regressione lineare semplice e multipla. Stima ai minimi quadrati dei parametri del modello. Test e IC per i parametri di un modello lineare. Previsione di una nuova osservazione. Analisi del modello.
Lecture Notes
Complete course:
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| Digital notes |
Resuming notes of the course |
2022/2023 |
| Handwritten notes |
Quaderno: appunti e dimostrazioni utili per gli argomenti da portare all'orale. |
2018/2019 |
Divided by topic:
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| Digital notes |
Regressione lineare semplice-multipla |
2018/2019 |
Other:
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Exercises
Complete course:
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Divided by topic:
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Other:
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Exams
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Second partial exam:
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Oral exam:
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