- Oggetto:
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Metodi di simulazione per la statistica
- Oggetto:
Methods of simulation for statistics
- Oggetto:
Anno accademico 2017/2018
- Codice dell'attività didattica
- SCP0472
- Docente
- Andrea Scagni (Titolare del corso)
- Corso di studi
- Laurea magistrale in Metodi statistici ed economici per le decisioni - a Torino [0402M21]
- Anno
- 1° anno
- Tipologia
- Caratterizzante
- Crediti/Valenza
- 6
- SSD dell'attività didattica
- SECS-S/01 - statistica
- Modalità di erogazione
- Tradizionale
- Lingua di insegnamento
- Italiano
- Modalità di frequenza
- Facoltativa/Discretionary
- Tipologia d'esame
- Prova pratica
- Prerequisiti
- Conoscenze di medio livello di inferenza statistica e calcolo delle probabilitàIntermediate level knowledge of statistical inference and probability
- Propedeutico a
- Nessuna propedeuticitàThe course is not introductory to any other course
- Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
Il corso si pone obiettivi di formazione delle competenze, legati dal riferimento all'impiego di strumenti informatici in ambito statistico, relativi alle procedure di simulazione come strumento per la verifica empirica delle proprietà delle variabili aleatorie e delle procedure di inferenza statistica, nonché come strumenti per l'approssimazione del loro comportamento quando non sono disponibili al ricercatore risultati analitici.The course aims at the acquisition of skills linked to the use of computing tools in the field of statistics, to correctly use simulation methods as a tool for empirical evaluation of the properties of random variables and procedures of statistical inference.- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Lo studente sarà in grado di implementare e svolgere su personal computer procedure di simulazione di esperimenti casuali, di valutazione empirica del comportamento di statistiche campionarie mediante simulazione approssimata dello spazio campionario, di definizione e studio della verosimiglianza, nonchè dell'uso di semplici metodi di ricampionamento
The student will be able to set up and operate random esperiments simulation trials on a personal computer. Furthermore, he/she will be able to implement Monte-Carlo experiments to study sample statistics behaviour approximately by simulation of the sample space, and to apply simple resampling procedures
- Oggetto:
Modalità di insegnamento
L'intero corso si svolgerà in modo interattivo, attraverso lavoro costante in laboratorio in cui i concetti introdotti verranno valutati e poi applicati e verificati in esempi concreti di simulazione e utilizzo di algoritmi
The whole course will involve practical laboratory activities. Conept will be introduced, discussed, applied and tested through simulation and algorithmic work
- Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
Il corso avrà carattere laboratoriale; la verifica dell'apprendimento verrà svolta con una prova pratica in aula informatica, nella quale lo studente verrà chiamato a progettare, produrre e utilizzare dati statistici simulati a fini di inferenza statistica e calcolo delle probabilità
The exam, as well as the course, will take place in the computer lab, where the student will be asked to plan, produce and analyse simulated statstical data in probabilistic and inference practical contexts.
- Oggetto:
Programma
Il concetto di aleatorietà, numeri casuali e pseudo-casuali. Algoritimi di generazione di numeri pseudo casuali: evoluzione ed esempi, test di casualità. Simulazione di estrazioni da distribuzioni arbitrarie, discrete e continue. Verifica empirica dei principali teoremi del calcolo delle probabilità. L'approssimazione simulata dello spazio campionario: studio empirico delle proprietà delle statistiche campionarie. Studio simulato della funzione di verosimiglianza e delle proprietà delle stime di massima verosimiglianza. Introduzione ai metodi di ricampionamento; jacknife e bootstrap. Esempi e casi particolari.
The concept of randomness, random numbers and pseudo-random numbers. Algorithms for generating pseudo-random numbers: evolution and examples, tests of randomness. Simulation of extractions from arbitrary discrete and continuous distributions,. Empirical test of the main theorems of probability theory. The simulated approximation of a sample space: an empirical study of the properties of the sample statistics. Simulated study of the likelihood function and the properties of maximum likelihood estimates. Introduction to resampling methods; jacknife and bootstrap. Examples and special cases.
Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
Il materiale didattico verrà fornito dal docente. Consisterà principalmente nei video multimediali delle lezioni svolte in aula, disponibili per il download (con password di accesso) agli studenti nella pagina dei materiali didattici della materia.
The course material will be provided by the teacher. It will mainly consist in multimedia renditions of classroom lectures, downloadable by students (with password) in the documentation page of the course in this website.
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Note
- Oggetto:
Altre informazioni
http://www.didattica-est.unito.it/do/home.pl/View?doc=home_appelli.html- Oggetto:
