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Appunti di Statistica: Probabilità e Variabili Casuali - Prof. Marcheselli, Appunti di Statistica

Probabilità e variabili casuali con tutte le dimostrazioni dell'esame 1.Definizioni varie:spazio campionario,evento,eventualità elementare.  2.Operazioni logiche su eventi: negazione,unione, intersezione,incompatibili,esaustivi,partizione,implica,differenza, differenza propria.  3.Definizioni di probabilità:classica, frequentista ,soggettiva, assiomatica.  4.Assiomi e loro conseguenze (dimostrazioni)  5.Probabilità subordinata 6.Teorema di bayes  7.Eventi indipendenti  ....

Tipologia: Appunti

2020/2021

In vendita dal 11/04/2021

matteo-batazzi
matteo-batazzi 🇮🇹

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STATISTICA
Appunti presi durante le lezioni del corso di statistica della
professoressa Marcheselli dell’Università di Siena.
SECONDA PARTE
PROBABILITA’ e VARIABILI CASUALI
DEFINIZIONI VARIE: spazio campionario, evento, eventualità
elementare.
OPERAZIONI LOGICHE SU EVENTI: negazione, unione,
intersezione, incompatibili, esaustivi, partizione, implica, differenza,
differenza propria.
DEFINIZIONI DI PROBABILITA’: classica, frequentista, soggettiva,
assiomatica.
ASSIOMI E LORO CONSEGUENZE (DIMOSTRAZIONI)
PROBABILITA’ SUBORDINATA
TEOREMA DI BAYES
EVENTI INDIPENDENTI
SINTESI EVENTI INDIPENDENTI E REGOLA DI BAYES
(DIMOSTRAZIONI)
VARIABILE CASUALE DISCRETA: funzione di probabilità e di
ripartizione.
VARIABILE CASUALE CONTINUA: funzione di densità e di
ripartizione.
ESERCIZI VARIABILI CASUALI
VALORE ATTESO
SINTESI VARIABILI CASUALI E VALORE ATTESO
ESERCIZI SU PROBABILITA’ E VARI
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STATISTICA

Appunti presi durante le lezioni del corso di statistica della

professoressa Marcheselli dell’Università di Siena.

SECONDA PARTE

PROBABILITA’ e VARIABILI CASUALI

 DEFINIZIONI VARIE: spazio campionario, evento, eventualità

elementare.

 OPERAZIONI LOGICHE SU EVENTI: negazione, unione,

intersezione, incompatibili, esaustivi, partizione, implica, differenza, differenza propria.

 DEFINIZIONI DI PROBABILITA’: classica, frequentista, soggettiva,

assiomatica.

 ASSIOMI E LORO CONSEGUENZE (DIMOSTRAZIONI)

 PROBABILITA’ SUBORDINATA

 TEOREMA DI BAYES

 EVENTI INDIPENDENTI

 SINTESI EVENTI INDIPENDENTI E REGOLA DI BAYES

(DIMOSTRAZIONI)

 VARIABILE CASUALE DISCRETA: funzione di probabilità e di

ripartizione.

 VARIABILE CASUALE CONTINUA: funzione di densità e di

ripartizione.

 ESERCIZI VARIABILI CASUALI

 VALORE ATTESO

 SINTESI VARIABILI CASUALI E VALORE ATTESO

 ESERCIZI SU PROBABILITA’ E VARI

CONSEGUENZE DEGLI ASSIOMI E DIMOSTRAZIONI