| 27/02/06 | Lezione | Tabelle e rappresentazioni grafiche. Il software R. | Cap. 2 e appunti |
| 01/03/06 | Lezione | Misure di posizione e di variabilità. Relativi comandi in R. | Cap. 2 e appunti |
| 08/03/06 | Lezione | Dati bivariati. Regressione lineare. | Cap. 2, 9.1, 9.2 e appunti |
| 08/03/06 | Primo laboratorio | Introduzione a R. Descrittiva univariata e bivariata. | al Laib 3, 14:30 - 16:30 |
| 13/03/06 | Lezione | Spazi di probabilità: definizione e proprietà. Probabilità condizionata. | Cap. 3 |
| 15/03/06 | Lezione/Esercitazione | Formula della probabilità totale, di Bayes, del prodotto. Indipendenza di eventi. Spazi
di probabilità finiti uniformi. Combinatorica. | Cap. 3 |
| 20/03/06 | Esercitazione | Problemi dal cap. 3. Canale binario. | Cap. 3 |
| 22/03/06 | Esercitazione/Lezione | Problemi dal cap. 3. Campionamento da insiemi finiti. | Cap. 3,4 |
| 27/03/06 | Lezione | Sospesa causa indisponibilità dell'aula. | - |
| 29/03/06 | Lezione | Variabili aleatorie discrete: definizione e proprietà.
Densità e funzione di ripartizione. Variabile aleatoria
binomiale, tempo al primo successo (geometrica) e al secondo successo. | Cap. 4, 5 |
| 03/04/06 | Lezione | Variabile
aleatoria ipergeometrica, di Poisson. Processo di Poisson. Legge degli
eventi rari (approssimazione binomiale/Poisson). | Cap. 5 |
| 05/04/06 | Lezione | Variabili
aleatorie assolutamente continue: definizione e proprietà. Densità e
funzione di ripartizione. Variabile aleatoria uniforme. | Cap.4, 5 |
| 10/04/06 | Lezione | Variabile aleatoria normale (o gaussiana) ed esponenziale. | Cap. 4, 5 |
| 12/04/06 | Secondo laboratorio |
Distribuzioni di probabilità in R | al Laib 2, 12:30-14:30 |
| 03/05/06 | Lezione | Valore atteso,
varianza e proprietà. Valore atteso e varianza delle v.a. notevoli
discrete e continue. Disuguaglianze di Markov e di Chebyshev. | Cap. 5 |
| 08/05/06 | Esercitazione | Esercizi
su v.a. normali, binomiali, massimo e minimo di esponenziali
indipendenti. | Cap. 5 |
| 10/05/06 | Lezione | Covarianza e
proprietà. Indipendenza di variabili aleatorie. Media e varianza
della media campionaria per variabili i.i.d. Legge debole dei
grandi numeri. | Cap. 5 |
| 15/05/06 | Esercitazione/Lezione
| Somme di Poisson, di binomiali, di geometriche, di esponenziali, di normali
indipendenti. Formula di convoluzione. Quadrato di una
normale (distribuzione chi-quadro). Teorema limite centrale. | Cap. 6 |
| 17/05/06 | Lezione | Distribuzioni t di Student e F di Fisher. | Cap. 6 |
| 17/05/06 | Terzo laboratorio | Verifica sperimentale della legge dei grandi
numeri e del teorema del limite centrale. | al Laib 1, 14:30-16:30 |
| 22/05/06 | Lezione | Distribuzioni campionarie | Cap. 6 |
| 24/05/06 | Lezione/Eserciatzione | Stima
intervallare per la media di popolazione normale con varianza nota e
ignota. | Cap. 7 |
| 29/05/06 | Lezione/Esercitazione |
Stima intervallare per la differenza tra le medie di due popolazioni
normali con varianze note e ingote (ma uguali). Simulazione Monte Carlo. | Cap. 7 |
| 31/05/06 | Lezione/Esercitazione |
Stima intervallare per la varianza e il rapporto di varianze da
popolazioni normali. Stima intervallare della media di una Bernoulli. | Cap. 7 |
| 05/06/06 | Esercitazione | Simulazione
esame | Cap. 1-7 |
| 14/06/06 | Tutorato |
Il docente e' a disposizione | aula 15S, 8:30-12:30 |
