Università degli Studi di Padova · Dipartimento di Scienze Statistiche · tutti i canali con docenti e libri, a.a. 2026/2027
Corso di laurea: Statistica per l'Economia e l'Impresa – sede di Padova · Laurea triennale (L-41) · 1º anno · 2º semestre · 9 CFU
Padova · Dipartimento di Scienze Statistiche · 9 CFU · apri nel catalogo · Statistica per l'Economia e l'Impresa – sede di Padova · 1º anno · 2º semestre ›
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Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Argomenti del programma: Calcolo combinatorio: principio fondamentale, permutazioni, coefficienti binomiali. Esperimenti aleatori, spazio campionario, definizione assiomatica di probabilità, spazi campionari finiti. Probabilità condizionata e indipendenza di eventi. Variabili aleatorie discrete: densità, funzione di distribuzione, valore atteso, varianza, covarianza, momenti.
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Argomenti del programma: Calcolo combinatorio: principio fondamentale, permutazioni, coefficienti binomiali. Esperimenti aleatori, spazio campionario, definizione assiomatica di probabilità, spazi campionari finiti. Probabilità condizionata e indipendenza di eventi. Variabili aleatorie discrete: densità, funzione di distribuzione, valore atteso, varianza, covarianza, momenti.
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Corso di laurea: Statistica per le Tecnologie e le Scienze – sede di Padova · Laurea triennale (L-41) · 1º anno · 2º semestre · 9 CFU
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Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Argomenti del programma: Calcolo combinatorio: principio fondamentale, permutazioni, coefficienti binomiali. Esperimenti aleatori, spazio campionario, definizione assiomatica di probabilità, spazi campionari finiti. Probabilità condizionata e indipendenza di eventi. Variabili aleatorie discrete: densità, funzione di distribuzione, valore atteso, varianza, covarianza, momenti.
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Argomenti del programma: Calcolo combinatorio: principio fondamentale, permutazioni, coefficienti binomiali. Esperimenti aleatori, spazio campionario, definizione assiomatica di probabilità, spazi campionari finiti. Probabilità condizionata e indipendenza di eventi. Variabili aleatorie discrete: densità, funzione di distribuzione, valore atteso, varianza, covarianza, momenti.
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