Statistica II
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Regressione multipla: La relazione tra una variabile risposta ed due variabili esplicative. La relazione tra coefficienti di regressione parziale e quelli di regressione totale. Applicazioni a dati reali. Metodi per la determinazione dei parametri. Il coefficiente di correlazione multiplo. Le proprietà dei residui e le misure di bontà di adattamento. Introduzione alle variabili casuali. Le variabili casuali continue: funzione di ripartizione, di densità e constanti caratteristiche. Esempi con l’utilizzo del software attraverso le simulazioni. Indipendenza, valore atteso, funzione generatrice dei momenti e relativi teoremi. Presentazione delle principali variabili casuali continue. Esercizi. Introduzione all’inferenza statistica: le statistiche campionarie e gli stimatori. Il teorema del limite centrale. Proprietà degli stimatori puntuali. La funzione di verosimiglianza ed il metodo di stima della massima verosimiglianza. Costruzione degli stimatori di massima verosimiglianza per i principali modelli probabilistici continui. Simulazioni numeriche. Le proprietà asintotiche degli stimatori di massima verosimiglianza. Il principio di invarianza. L’informazione attesa e osservata. Costruzione degli intervalli di confidenza, esatti ed approssimati, per i parametri di interesse. Applicazioni a dati reali. Il modello di lineare classico e principi di inferenza sul modello.
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Insegnante di tutoraggio di matematica e fisica all'Universta di Bicocca di Milano , con vasta esperienza professionale di docenza, impartisce LEZIONI PRIVATE e tuttoraggio universitario, in MATEMATICA GENERALE, GEOMETRIA, MATEMATICA FINANZIARIA, STATISTICA,FISICA. Massima serietà. Anche mini - gruppi (max 4 studenti -Lezioni con tariffe personalizzabili) MATEMATICA: - Matematica generale, 1,2,3 - Matematica finanziaria - Statistica 1,2 , descrittiva , inferenziale - Finanza - Geometria piana e solida, - Algebra, 1,2,3 - Trigonometria, - Analisi 1 e 2, - Calcolo differenziale, - Calcolo integrale, - Calcolo numerico, - Geometria e algebra lineare (matrici e campi vettoriali), Informatica: Linguaggio C/C++, C sharp, algoritmi di programma Intelligenza Artificiale FISICA: - Meccanica classica (cinematica, statica e dinamica del punto e dei sistemi), - Elettromagnetismo (compresi fenomeni legati alla corrente), A STUDENTI DI OGNI ORDINE E GRADO. GARANTISCO: - Solida ESPERIENZA maturata in ambito universitario, - Rapidi tempi di RECUPERO, - Massima SERIETA', - Ampia disponibilità di ORARI, Anche Serali - Ampia disponibilità di MATERIALE (dispense ed esercizi), - Ampia conoscenza di molti corsi delle seguenti università: - Politecnico di Milano, - Università Bicocca, - Università Statale di Milano, - Università Cattolica, - Università Bocconi.
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