Eserciziario di Statistica Inferenziale: UNITEXT, cartea 120
Autor Francesca Gasperoni, Francesca Ieva, Anna Maria Paganoniit Limba Italiană Paperback – 28 apr 2020
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.
Din seria UNITEXT
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Nou
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Carte disponibilă
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Specificații
ISBN-13: 9788847039940
ISBN-10: 8847039940
Ilustrații: IX, 271 pagg. 60 figg.
Dimensiuni: 155 x 235 mm
Greutate: 0.45 kg
Ediția:1a ed. 2020
Editura: Springer
Colecția Springer
Seriile UNITEXT, La Matematica per il 3+2
Locul publicării:Milano, Italy
ISBN-10: 8847039940
Ilustrații: IX, 271 pagg. 60 figg.
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Ediția:1a ed. 2020
Editura: Springer
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Seriile UNITEXT, La Matematica per il 3+2
Locul publicării:Milano, Italy
Cuprins
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.
Notă biografică
Francesca Gasperoni è Ricercatrice postdoc presso l’unità di Biostatistica dell’Università di Cambridge. La sua area di ricerca è la statistica applicata alla clinica, con particolare attenzione a modelli per l’analisi di sopravvivenza, di eventi competitivi e sequenziali. Durante il Dottorato di Ricerca, conseguito nel 2019 al Politecnico di Milano, è stata assistente in diversi corsi di Probabilità e Statistica.
Francesca Ieva è Professore Associato di Statistica presso il Dipartimento di Matematica del Politecnico di Milano. Si occupa di apprendimento statistico in ambito biomedico e di modellazione statistica per dati complessi e non strutturati provenienti dal mondo della ricerca in ambito sanitario.
Anna Maria Paganoni è Professore Ordinario di Statistica presso il Dipartimento di Matematica del Politecnico di Milano. Si occupa di modellazione statistica e analisi di dati ad alta complessità con particolare attenzione all'ambito biomedico e al learning analytics. E' responsabile di diversi progetti di ricerca a finanziamento competitivo. Dal 2019 è Coordinatore del Corso di Studi in Ingengeria Matematica.
Francesca Ieva è Professore Associato di Statistica presso il Dipartimento di Matematica del Politecnico di Milano. Si occupa di apprendimento statistico in ambito biomedico e di modellazione statistica per dati complessi e non strutturati provenienti dal mondo della ricerca in ambito sanitario.
Anna Maria Paganoni è Professore Ordinario di Statistica presso il Dipartimento di Matematica del Politecnico di Milano. Si occupa di modellazione statistica e analisi di dati ad alta complessità con particolare attenzione all'ambito biomedico e al learning analytics. E' responsabile di diversi progetti di ricerca a finanziamento competitivo. Dal 2019 è Coordinatore del Corso di Studi in Ingengeria Matematica.
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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.
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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.
Caracteristici
Svolgimento guidato di esercizi di statistica inferenziale aiutano l'apprendimento del metodo statistico e potenziano la capacità di condurre analisi di dati La presenza di codice R commentato aiuta lo studente ad apprendere come svolgere in autonomia un'analisi con software dedicato I compendi di teoria in parallelo allo svolgimento degli esercizi guidano lo studente nella sintesi dei principali metodi e risultati della statistica matematica Request lecturer material: sn.pub/lecturer-material