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Modelli Statistici – Trieste

Università degli Studi di Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · tutti i canali con docenti e libri, a.a. 2026/2027

Docente non ancora indicato Canale unico

Corso di laurea: Intelligenza Artificiale e Data Analytics – sede di Trieste · Laurea triennale (L-31) · 3º anno · 2º semestre

Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · CFU · apri nel catalogo · Intelligenza Artificiale e Data Analytics – sede di Trieste · 3º anno · 2º semestre ›

Grigoletto – Modello lineareCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Faraway – Practical Regression and Anova using RCerca su Amazon ›Da studiare: Capp. 1, 2, 3, 5, 7, 10, 15, 16Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Weisberg – Applied Linear RegressionCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Altri materiali (lucidi delle lezioni, script R) saranno resi disponibili su Moodle.

Argomenti del programma: 1. Aspetti introduttivi. 2. Il modello di regressione lineare semplice: specificazione e assunzioni di base. Stima dei parametri: metodo dei minimi quadrati e metodo della massima verosimiglianza. Verifica di ipotesi lineari sui coefficienti di regressione. Stima intervallare dei parametri. Valutazione dell'adattamento. 3.

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Docente non ancora indicato Canale unico

Corso di laurea: Matematica – sede di Trieste · Laurea triennale (L-35) · 3º anno · 2º semestre · 6 CFU

Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · 6 CFU · apri nel catalogo

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Prof. Francesco Pauli Canale unico

Corso di laurea: Mathematics – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-40) · esame facoltativo · 6 CFU / 1º anno · 2º semestre · Mathematical Education · 9 CFU

Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · 6 CFU · apri nel catalogo · Mathematics – sede di Trieste · 2º anno · 2º semestre ›

Grigoletto – Modello lineareCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Faraway – Practical Regression and Anova using RCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoDa studiare: Capp. 1, 2, 3, 5, 7, 10, 15, 16Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Weisberg – Applied Linear RegressionCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Altri materiali (lucidi delle lezioni, script R) saranno resi disponibili su Moodle.

Argomenti del programma: 1. Aspetti introduttivi. 2. Il modello di regressione lineare semplice: specificazione e assunzioni di base. Stima dei parametri: metodo dei minimi quadrati e metodo della massima verosimiglianza. Verifica di ipotesi lineari sui coefficienti di regressione. Stima intervallare dei parametri. Valutazione dell'adattamento. 3.

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Docente non ancora indicato Canale unico

Corso di laurea: Economia Internazionale e Mercati Finanziari – sede di Trieste · Laurea triennale (L-33) · 3º anno · 2º semestre

Trieste · Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali, Matematiche e Statistiche · CFU · apri nel catalogo

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Corso di laurea: Economia e Gestione Aziendale – sede di Trieste · Laurea triennale (L-18) · 3º anno · 2º semestre

Trieste · Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali, Matematiche e Statistiche · CFU · apri nel catalogo

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Prof. Francesco Pauli Canale unico

Corso di laurea: Statistica per l'Assicurazione e Business Analytics – sede di Trieste · Laurea triennale (L-41) · 2º anno · 2º semestre · 9 CFU / 3º anno · 2º semestre · 6 CFU

Trieste · Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali, Matematiche e Statistiche · 9 CFU · apri nel catalogo · Statistica per l'Assicurazione e Business Analytics – sede di Trieste · 2º anno · 2º semestre ›

Grigoletto – Modello lineareCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Faraway – Practical Regression and Anova using RCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoDa studiare: Capp. 1, 2, 3, 5, 7, 10, 15, 16Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Weisberg – Applied Linear RegressionCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
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Argomenti del programma: 1. Aspetti introduttivi. 2. Il modello di regressione lineare semplice: specificazione e assunzioni di base. Stima dei parametri: metodo dei minimi quadrati e metodo della massima verosimiglianza. Verifica di ipotesi lineari sui coefficienti di regressione. Stima intervallare dei parametri. Valutazione dell'adattamento. 3.

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Modelli Statistici negli altri atenei

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