Politecnico di Torino
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Anno Accademico 2017/18
02NMRNG
Modelli statistici
Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Matematica - Torino
Docente Qualifica Settore Lez Es Lab Tut Anni incarico
Gasparini Mauro ORARIO RICEVIMENTO PO SECS-S/01 40 20 0 0 6
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
SECS-S/01 6 C - Affini o integrative Attivitą formative affini o integrative
Presentazione
Si presentano i metodi avanzati della statistica e le loro diverse applicazioni.
Risultati di apprendimento attesi
Lo studente vedrą come i metodi statistici che ha studiato in teoria vengono applicati in pratica, mettendone a frutto tutte le potenzialitą metodologiche.
Prerequisiti / Conoscenze pregresse
Una preparazione equivalente a 15 crediti di Probabilitą e Statistica Matematica.
Programma
Modelli lineari e applicazioni.
Modelli lineari generalizzati e applicazioni.
Principi di sperimantazione clinica e biomedica.
Sopravvivenza e affidabilitą, parametrica e non parametrica.
Componenti principali.
Analisi discriminante.
Clusterizzazione.
Introduzione alle reti bayesiane.
Dati qualitativi.
Elementi di serie temporali.
Organizzazione dell'insegnamento
Esercitazioni in forma tradizionale completeranno le lezioni e un software statistico appropriato sarą usato in laboratorio informatico.
Testi richiesti o raccomandati: letture, dispense, altro materiale didattico
Sheldon N. Ross "Stochastic processes" 2nd ed John Wiley
Other suggested readings:
Sheldon N. Ross "Probability Models" 8th ed Academic Press
Pierre Bremaud "Markov Chains, Gibbs Fields, Monte Carlo Simulation and Queues" Springer 1999
Criteri, regole e procedure per l'esame
l'esame consisterą nella redazione di una tesina su un problema applicativo. In casi particolare si potrą dare un esame orale.
Orario delle lezioni
Statistiche superamento esami

Programma definitivo per l'A.A.2017/18
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