Probabilita' E Statistica 2025/2026

Introduzione. Spazi di probabilità, loro proprietà. Probabilità condizionali, eventi indipendenti.
Probabilità uniformi, elementi di calcolo combinatorio.
Modelli discreti. Variabili aleatorie (v.a.) discrete e loro leggi. Leggi congiunte e loro uso. Densità condizionali.
V.a. indipendenti. Leggi binomiali, geometriche, di Poisson.
Speranza matematica. Momenti di una v.a., varianza, disuguaglianza di Chebyshev, covarianza. Retta di regressione.
Modelli continui. V.a. continue e densità. Leggi normali e leggi Gamma, loro applicazioni. Vettori aleatori continui. Somma, prodotto e quoziente di v.a. continue. Generatori aleatori. Simulazione.
La legge dei grandi numeri e le sue applicazioni.
Teorema limite centrale, approssimazione normale. Problemi di stima: intervalli di confidenza.

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Fonte: GOMP