| 23/09/19 | Capitolo 1: introduzione, campioni, modelli statistici. Modelli di posizione e scala | 9-11 | Lez I | 26/09/19 | Modelli identificabili e regolari. Modelli di classe esponenziale | 9-11 | Lez II | 27/09/19 | Esempi di modelli di classe esponenziale. Capitolo 2: statistiche e distribuzioni campionarie | 8-10 | Lez III | 30/09/19 | Statistiche sufficienti | 9-11 | Lez IV | 02/10/19 | Teorema di Neyman-Fisher | 9-11 | Lez V | 04/10/19 | Esercizi. Definizione di statistiche sufficenti minimali | 8-10 | Lez VI | 07/10/19 | Una condizione sufficiente per la minimalità. Statistiche ancillari | 9-11 | Lez VII | 09/10/19 | Statistiche complete. Teorema di Basu. Esempi | 11-13 | Lez VIII | 11/10/19 | Esercizi. Capitolo 3: Stimatori puntuali. Metodo dei momenti | 8-10 | Lez IX | 14/10/19 | Esercizi. Funzione di verosimiglianza e stimatori di massima verosimiglianza | 9-11 | Lez X | 16/10/19 | Teorema di invarianza per stimatori di massima verosimiglianza. Stimatori di massima verosimiglianza in modelli di classe esponenziale | 9-11 | Lez XI | 18/10/19 | Assenza per malattia | 8-10 | Lez - | 21/10/19 | Allerta rossa | 9-11 | Lez - | 23/10/19 | Stimatori di massima verosimiglianza per il modello Gaussiano. Principio di invarianza | 9-11 | Lez XII | 28/10/19 | Stimatori invarianti. Capitolo 4: introduzione al linguaggio di teoria delle decisioni | 9-11 | Lez XIII | 30/10/19 | Teoremi di Rao-Blackwell e di Lehmann-Scheffé | 9-11 | Lez XIV | 04/11/19 | Approfondimenti sugli stimatori UMVUE. Informazione di Fisher. Primi esempi | 9-11 | Lez XV | 06/11/19 | Teoremi di calcolo dell'informazione di Fisher | 9-11 | Lez XVI | 13/11/19 | Disuguaglianza di Cramer-Rao e stimatori efficienti | 9-11 | Lez XVII | 20/10/19 | Assenza per malattia | 9-11 | - | 27/10/19 | Esercizi | 9-11 | Lez XVIII |
Approfondimenti per studenti della laurea magistrale:
| 2017-18 e 2018-19 | Capitoli 20, 21, 24 da All of Statistics | 2014-15 | Reading group su Information Theory and Statistics: A Tutorial di Csiszar, Shields | 2013-14 | Presentazioni del dott. Marco Bibuli, CNR-ISSIA; dott. Cristiano Cervellera, CNR-ISSIA; dott. Fabrizio Malfanti, Intelligrate s.r.l. | 2012-13 | Laboratorio R: introduzione ad R. Variabilità, distribuzione di un insieme di dati, qqplot | 2011-12 | Test e rapporto di verosimiglianza e Lemma di Neyman Pearson | 2010-11 | Presentazionedel dott. Massimo Caccia, CNR-ISSIA. Laboratorio: ponte Browniano (bootstrap). Test statistici: z-test, t-test e test chi-quadro di bontà di adattamento |
Testi di riferimento:
G. Casella e R.L. Berger, Statistical inference, Wadsworth 62-2002-02 ; 62-2002-09
D. A. Freedman, Statistical Models, Theory and Practice, Cambridge 62-2009-05
L. Pace e A. Salvan, Teoria della statistica, CEDAM 62-1996-01
M. Gasparini, Modelli probabilistici e statistici, CLUT 60-2006-08
D. Dacunha-Castelle e M. Duflo, Probabilites et Statistiques, Masson 60-1982-18/19/26 e 60-1983-22/23/24
A.C. Davison. Statistical Models, Cambridge University Press, Cambridge, 2003
Letture:
David J. Hand, A very short introduction to Statistics, Oxford 62-2008-05
L. Wasserman. All of Statistics, Springer
J. Jacod e P. Protter, Probability Essentials, Springer 60-2004-09
S.L. Lauritzen, Graphical models, Oxford University press 62-1996-14
D. Williams, Probability with Martingales, Cambridge Mathematical Textbooks, 1991
Rilevazione della qualit della didattica come percepita dagli studenti:
dall'a.a. 2013/14 le valutazione sono aggregate per i corsi di studio in matematica (magistrale e triennale) e in smid e per primo e secondo modulo:
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2013-14,
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smid: a.a. 2007/08,
a.a. 2008/09,
a.a. 2009/10,
a.a. 2010/11,
a.a. 2011/12,
a.a. 2012/13
matematica:
a.a 2007/08,
a.a. 2008/09 non disponibile,
a.a. 2009/10 non disponibile,
a.a. 2010/11 non disponibile,
a.a. 2011/12,
a.a. 2012/13