Prof. Elena Bandini

• Dispense e schede di esercizi fornite dal docente disponibili sulla piattaforma virtuale.unibo.it .

Argomenti del programma: Stimatori puntuali: definizione e prime proprietà, metodo dei momenti, metodo di massima verosimiglianza. Metodi per valutare gli stimatori: errore quadratico medio e stimatori UMVU, statistica sufficiente, statistica completa, teorema di Lehman -Sheffé, teorema di Cramér-Rao, proprietà di efficienza.

• Dispense e schede di esercizi fornite dal docente disponibili sulla piattaforma virtuale.unibo.it .

Argomenti del programma: ○ Statistica descrittiva : cenni storici; popolazione e campione, tipi di dati, frequenze, rappresentazioni tabellari e grafiche; indici di posizione, indici di dispersione; boxplot; campioni normali e indici di forma. ○ Dati bivariati : frequenze congiunte e tabelle a doppia entrata; diagramma a dispersione; covarianza e coefficiente di correlazione lineare; metodo dei minimi quadrati e regressione lineare.

• Slides fornite dal docente disponibili sulla piattaforma virtuale.unibo.it .

Argomenti del programma: Catene di Markov a tempo discreto. Processi decisionali di Markov. Algoritmi di programmazione dinamica: policy evaluation, policy improvement, policy iteration, value iteration. Algoritmi model-free: Monte-Carlo prediction, Temporal-difference prediction, TD(lambda), Monte-Carlo control, Temporal-difference control, SARSA, Q-learning.