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Statistica Computazionale e Metodi Multivariati – Trieste

Università degli Studi di Trieste · Dipartimento di Scienze della Vita · tutti i canali con docenti e libri, a.a. 2026/2027

Docente non ancora indicato Canale unico

Corso di laurea: Scienze per l'Ambiente Marino e Costiero – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-75) · 2º anno · 2º semestre

Trieste · Dipartimento di Scienze della Vita · CFU · apri nel catalogo

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Prof. Gabriella Schoier Canale unico

Corso di laurea: Scienze per l'Ambiente Marino e Costiero – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-75) · esame facoltativo · 9 CFU

Trieste · Dipartimento di Scienze della Vita · 9 CFU · apri nel catalogo

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Prof. Gabriella Schoier Canale unico

Corso di laurea: Scienze Statistiche e Attuariali – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-83) · 1º anno · 2º semestre · 9 CFU

Trieste · Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali, Matematiche e Statistiche · 9 CFU · apri nel catalogo · Scienze Statistiche e Attuariali – sede di Trieste · 1º anno · 2º semestre ›

Thisted – Elements of Statistical ComputingCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Zani – Analisi dei dati e data mining per…Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Gareth – Introduzione all'apprendimento statisticoCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
James – Tibshirani RCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Hastie – Gli elementi dell’apprendimentoCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 1.Introduzione alla Statistica Computazionale 2 Aspetti computazionali e gestione / mining dei dati: Data Mining, Web Mining, Spatial Data Mining, Text Mining (cenni) 3. Aspetti computazionali nel caso di Metodi Statistici lineari 4. Aspetti computazionali nel caso di Metodi Statistici non lineari 5. Simulazione e metodi di ricampionamento 6.

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