Blitzstein – Introduction to probability

Libro adottato a Milano-Bicocca, Padova, Politecnico di Milano, a.a. 2026/2027 · 4 canali

«Blitzstein – Introduction to probability» è adottato per Modelli Statistici e Inferenza Bayesiana (Biostatistica – Milano-Bicocca); per Mathematics For Social Sciences dal prof. Giorgia Callegaro (Economics, governance and decision-making – sede di Padova – Padova); per Advanced Computational Mechanics dai docenti Attilio Alberto Frangi e Matteo Torzoni (Ingegneria Civile - Civil Engineering, Mathematical Engineering – Politecnico di Milano).

Come lo indica il docente: Blitzstein, J. K., & Hwang, J. (2014). Introduction to probability. Chapman and Hall/CRC · Blitzstein, J.K., & Jessica H. (2019). Introduction to Probability (2nd ed.). Boca Raton: CRC Press · Blitzstein J.K., Hwang J., Introduction to probability, Chapman and Hall/CRC, Anno edizione: 2019

Titolo

Introduction to probability

Autori

Joseph K. Blitzstein

Editore

Chapman & Hall/CRC, 2019

ISBN

9781138369917

Chi lo adotta

• Milano-Bicocca · Modelli Statistici e Inferenza Bayesiana – docente non ancora indicato (canale unico)Biostatistica · Laurea magistrale · 2º anno · tutto l'anno (semestre non indicato) · 12 CFU
• Padova · Mathematics For Social Sciences – Prof. Giorgia Callegaro (canale unico)Economics, governance and decision-making – sede di Padova · Laurea triennale (L-33) · esame facoltativo · 9 CFU
• Politecnico di Milano · Advanced Computational Mechanics – Prof. Attilio Alberto Frangi, Prof. Matteo Torzoni (canale unico)Ingegneria Civile - Civil Engineering · Laurea triennale · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU
• Politecnico di Milano · Advanced Computational Mechanics – Prof. Attilio Alberto Frangi, Prof. Matteo Torzoni (canale unico)Mathematical Engineering · Laurea triennale · esame facoltativo · 6 CFU

Programma e testi di ogni canale

Si studia insieme a

• Goulet – Probabilistic Machine Learning for Civil Engineers
• Stevens – Deep Learning with PyTorch
• James – An introduction to statistical learning
• Albert – Bayesian computation with R
• Albert – Probability and Bayesian modeling
• Bartolucci – Latent Markov models for longitudinal data