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Prof. Saverio Ranciati

Alma Mater Studiorum - Università di Bologna · Economia e management · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Saverio Ranciati

Materie del prof. Saverio Ranciati

Numerical Analysis (I.C.) – con Prof. Giulia Spaletta Canale unico

Corso di laurea: Economics and Finance · Laurea triennale (L-33) · esame facoltativo · 12 CFU

Bologna · Economia e management · 12 CFU · apri nel catalogo · Economics and Finance · 3º anno · 1º semestre ›

Modulo Computational statistics

Robert – Introducing Monte Carlo Methods with RCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Efron – An introduction to the bootstrapCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Modulo Numerical analysis

Kincaid – Numerical analysisCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bau – Numerical linear algebraCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Stewart – Afternotes on Numerical AnalysisCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Spaletta – Analisi NumericaCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
MathWorld – First released 1999 by E.WeissteinCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Introduzione alla statistica computazionale ed all'uso del linguaggio R. Generazione di Variabili Casuali. Simulazione uniforme, trasformazione inversa, metodi generali di inversione, distribuzioni discrete. Integrazione Monte Carlo. Introduzione, integrazione Monte Carlo classica, Importance Sampling. Ottimizzazione Monte Carlo.

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Computational Statistics Canale unico

Corso di laurea: Matematica · Laurea triennale (L-35) · esame facoltativo · 6 CFU

Bologna · Scienze · 6 CFU · apri nel catalogo · Matematica · 3º anno · 1º semestre ›

Robert – Introducing Monte Carlo Methods with RCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Efron – An introduction to the bootstrapCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Introduzione alla statistica computazionale ed all'uso del linguaggio R. Generazione di Variabili Casuali. Simulazione uniforme, trasformazione inversa, metodi generali di inversione, distribuzioni discrete. Integrazione Monte Carlo. Introduzione, integrazione Monte Carlo classica, Importance Sampling. Ottimizzazione Monte Carlo.

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Computational Statistics Canale unico

Corso di laurea: Scienze statistiche · Laurea triennale (L-41) · esame facoltativo · 6 CFU

Bologna · Scienze · 6 CFU · apri nel catalogo · Scienze statistiche · 3º anno · 1º semestre ›

Robert – Introducing Monte Carlo Methods with RCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Efron – An introduction to the bootstrapCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Introduzione alla statistica computazionale ed all'uso del linguaggio R. Generazione di Variabili Casuali. Simulazione uniforme, trasformazione inversa, metodi generali di inversione, distribuzioni discrete. Integrazione Monte Carlo. Introduzione, integrazione Monte Carlo classica, Importance Sampling. Ottimizzazione Monte Carlo.

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Numerical Analysis (I.C.) – con Prof. Giulia Spaletta Canale unico

Corso di laurea: Scienze statistiche · Laurea triennale (L-41) · 3º anno · 1º semestre · Stats&Maths · 12 CFU

Bologna · Scienze · 12 CFU · apri nel catalogo · Scienze statistiche · 3º anno · 1º semestre ›

Modulo Computational statistics

Robert – Introducing Monte Carlo Methods with RCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Efron – An introduction to the bootstrapCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Modulo Numerical analysis

Kincaid – Numerical analysisCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bau – Numerical linear algebraCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Stewart – Afternotes on Numerical AnalysisCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Spaletta – Analisi NumericaCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
MathWorld – First released 1999 by E.WeissteinCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Introduzione alla statistica computazionale ed all'uso del linguaggio R. Generazione di Variabili Casuali. Simulazione uniforme, trasformazione inversa, metodi generali di inversione, distribuzioni discrete. Integrazione Monte Carlo. Introduzione, integrazione Monte Carlo classica, Importance Sampling. Ottimizzazione Monte Carlo.

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Statistical Inference And Modelling Canale unico

Corso di laurea: Statistica, economia e impresa · Laurea magistrale (LM-82) · 1º anno · 1º semestre · Business Analytics · 10 CFU

Bologna · Scienze Statistiche · 10 CFU · apri nel catalogo

Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.

Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • slides/material from the teacher

Argomenti del programma: Prerequisites: definition of probability, events, random variables, probability distributions and related quantities, law of large numbers, central limit theorem. estimators: definition, properties, point estimate, interval estimation; hypothesis testing: framework, type of errors, test statistics, parametric tests.

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Data Science Applications Canale unico

Corso di laurea: Statistical Sciences · Laurea magistrale (LM-82) · 1º anno · 2º semestre · 6 CFU

Bologna · Scienze Statistiche · 6 CFU · apri nel catalogo

Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.

Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Materials will be provided by the teacher in Virtuale.

Argomenti del programma: During this course the students will work on data science applications related to specific disciplines such as biology, epidemiology, genetics, engineering, finance, and the social sciences. Specifically, this course will focus on modeling two types of data structured in an unusual way, that are network data and text data, together with their specific tools and methodologies to analyze and interpret the…

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Saverio Ranciati per Numerical Analysis (I.C.) (Economics and Finance, canale unico)?

Robert – Introducing Monte Carlo Methods with R; Efron – An introduction to the bootstrap; Higham – Accuracy and Stability of Numerical Algorithms; Kincaid – Numerical analysis; Bau – Numerical linear algebra; Stewart – Afternotes on Numerical Analysis; Bevilacqua – Introduzione alla matematica computazionale; Spaletta – Analisi Numerica; Overton – Numerical Computing with IEEE Floating Point Arithmetic; MathWorld – First released 1999 by E.Weisstein

Quali libri consiglia il prof. Saverio Ranciati per Computational Statistics (Matematica, canale unico)?

Robert – Introducing Monte Carlo Methods with R; Efron – An introduction to the bootstrap

Quali libri consiglia il prof. Saverio Ranciati per Computational Statistics (Scienze statistiche, canale unico)?

Robert – Introducing Monte Carlo Methods with R; Efron – An introduction to the bootstrap

Quali libri consiglia il prof. Saverio Ranciati per Numerical Analysis (I.C.) (Scienze statistiche, canale unico)?

Robert – Introducing Monte Carlo Methods with R; Efron – An introduction to the bootstrap; Higham – Accuracy and Stability of Numerical Algorithms; Kincaid – Numerical analysis; Bau – Numerical linear algebra; Stewart – Afternotes on Numerical Analysis; Bevilacqua – Introduzione alla matematica computazionale; Spaletta – Analisi Numerica; Overton – Numerical Computing with IEEE Floating Point Arithmetic; MathWorld – First released 1999 by E.Weisstein