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Full Description
Questo testo nasce con l'obiettivo di aiutare lo studente nella transizione fra i concetti teorici e metodologici dell'inferenza statistica e la loro implementazione al computer. La prima parte del testo è infatti focalizzata principalmente su esercizi da risolvere con carta e penna, in modo da far applicare nozioni derivanti da lemmi e teoremi; mentre la seconda parte del testo è costituita da laboratori, in cui si propone sia l'implementazione manuale di algoritmi, sia l'apprendimento di built-in tools per un'analisi efficiente di dataset derivanti da problemi reali.Per ottimizzare la fruizione degli argomenti sviluppati, e per accompagnare il lettore nello studio, il testo è organizzato in capitoli, ciascuno dei quali composto, a sua volta, da una prima parte introduttiva, in cui vengono richiamate le basi teoriche dell'inferenza statistica, e da una seconda parte di esercizi, corredati di un esaustivo svolgimento su carta e, se opportuno, su software.Il testo è rivolto agli studenti dei corsi di laurea di primo livello di Statistica, Matematica, Ingegneria e per i corsi di secondo livello in Data Science.
Contents
Parte I Statistica inferenziale.- 1 Fondamenti di probabilità e statistica.- 2 Statistiche sufficienti, minimali e complete.- 3 Stimatori puntuali.- 4 UMVUE.- 5 Likelihood Ratio Test.- 6 Test uniformemente più potente.- 7 Intervalli di Confidenza.- 8 Statistica Asintotica.- Parte II Modelli di regressione e analisi della varianza.- 9 Regressione lineare.- 10 Modelli lineari generalizzati.- 11 ANOVA: analisi della varianza.- 12 Esercizi di riepilogo.- Appendice A: Distribuzioni di probabilità.
