1 "Statistica Descrittiva 1.1. Rappresentazioni numeriche e grafiche di dati statistici
1.2. Indici di tendenza centrale e di variabilità
1.3. Rappresentazione per caratteri bidimensionali
"
2 "2. Calcolo delle Probabilità
2.1. Definizioni, probabilità condizionata ed indipendenza stocastica
2.2. Variabili aleatorie unidimensionali e multidimensionali, indici di tendenza centrale e variabilità
"
3 "3. Distribuzioni Notevoli
3.1. Distribuzioni dicrete: Bernoulli, binomiale, Poisson, .
3.2. Distribuzioni continue: normale, beta, esponenziale, t di Student, F, Chi-quadro, .
"
4 "Teoremi di Convergenza
4.1. Convergenza in distribuzione
4.2. Legge dei grandi numeri, Teorema limite centrale
"
5 "5. Stima di Parametri
5.1. Campionamento e campioni
5.2. Principali distribuzioni campionarie
5.3. Stimatori e stime puntuali, Stime intervallari: intervalli di confidenza per la media e sulla varianza
"
6 "6. Verifica di Ipotesi: test parametrici
6.1. Introduzione, Errori del I e del II tipo
6.2. Test sulla media e sulla varianza di una popolazione
6.3. Test sulla differenza delle medie e delle varianze di due popolazioni
"
7 "7. Verifica di Ipotesi: test non parametrici
7.1. Test per la bontà dell’adattamento: Kolmogorov-Smirnov e test Chi-quadro
7.2. Test per il confronto delle distribuzioni di popolazioni
7.3. Test di indipendenza
"
8 "Regressione Lineare
8.1. Stima delle costanti del modello, intervalli di confidenza per i valori dei singoli individui
8.2. Attendibilità di un modello lineare, Analisi dei residui
8.3. Regressione lineare multipla: stima parametri, attendibilità, importanza variabili
"
