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PORTALE DELLA DIDATTICA

Statistical learning

03REURT

A.A. 2021/22

Course Language

Italian

Course degree

Doctorate Research in Matematica Pura E Applicata - Torino

Course structure
Teaching Hours
Lezioni 15
Teachers
Teacher Status SSD h.Les h.Ex h.Lab h.Tut Years teaching
Fontana Roberto Professore Ordinario SECS-S/01 5 0 0 0 5
Teaching assistant
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Context
SSD CFU Activities Area context
*** N/A ***    
Il corso, che ha come prerequisito la conoscenza dei fondamenti della teoria delle probabilitÓ e della statistica inferenziale, completa la formazione dello studente di dottorato su: 1. modelli gerarchici e statistica bayesiana; 2. modelli per dati dipendenti; 3. metodi statistici per la pianificazione degli esperimenti. I metodi verranno illustrati in concreto mediante applicazioni del software R e/o SAS a problemi di tipo industriale, scientifico e gestionale, in modo da rendere il corso di interesse per un ampio spettro di studenti di dottorato.
The course aims at completing the education of Ph.D. students about: 1. Bayesian Networks and Bayesian Statistics; 2. models for dependent data; 3. statistical methods for the Design of Experiments (DOE). All methods will be illustrated in practice using the R or the SAS software on applications to industrial, scientific, and management problems, in order to make the course useful and appealing to a broad audience of Ph.D. students.
Conoscenza delle basi della teoria della probabilitÓ e della statistica inferenziale.
Knowledge of the basics of probability theory and inferential statistics.
Bayesian Networks and Bayesian Statistics: - naive Bayesian networks; - fundamentals of Bayesian Statistics; - industrial and scientific applications. Models for dependent data: - time-series; - spatial data; - mixtures. Design of Experiments: - orthogonal fractional factorial designs - saturated designs
Bayesian Networks and Bayesian Statistics: - naive Bayesian networks; - fundamentals of Bayesian Statistics; - industrial and scientific applications. Models for dependent data: - time-series; - spatial data; - mixtures. Design of Experiments: - orthogonal fractional factorial designs - saturated designs
In presenza
On site
Presentazione report scritto
Written report presentation
P.D.2-2 - Giugno
P.D.2-2 - June
PERIODO: GIUGNO - LUGLIO
PERIOD: JUNE - JULY


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