Prof. Alessandra Micheletti

Università degli Studi di Milano · Facoltà di Scienze e Tecnologie · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Alessandra Micheletti

Rasmussen – Gaussian Processes for Machine Learning – Statistica Matematica Avanzata (Matematica (magistrale), esame facoltativo · 9 CFU)
Murphy – Probabilistic Machine Learning – Statistica Matematica Avanzata (Matematica (magistrale), esame facoltativo · 9 CFU)
Stein – Interpolation of Spatial Data – Statistica Matematica Avanzata (Matematica (magistrale), esame facoltativo · 9 CFU)
Genton – Cross-Covariance Functions for Multivariate Geostatistics – Statistica Matematica Avanzata (Matematica (magistrale), esame facoltativo · 9 CFU)
Triola – Fondamenti di Statistica per le discipline biomediche – Probabilità, Statistica e Informatica (Scienze ambientali e politiche per la sostenibilità, 1º anno · 2º semestre · 9 CFU)

Materie del prof. Alessandra Micheletti

Statistica Matematica Avanzata – con Prof. Giacomo Aletti Canale unico

Corso di laurea: Matematica (magistrale) · Laurea magistrale (LM-40) · esame facoltativo · 9 CFU

Statale di Milano · Facoltà di Scienze e Tecnologie · 9 CFU · apri nel catalogo · Matematica (magistrale) · 1º semestre ›

Il docente indica 4 testi · da studiare tutti

Rasmussen – Gaussian Processes for Machine Learning Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Murphy – Probabilistic Machine Learning Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Stein – Interpolation of Spatial Data Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Genton – Cross-Covariance Functions for Multivariate Geostatistics Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Introduzione ai processi gaussiani e ai loro fondamenti probabilistici. Distribuzioni finito-dimensionali, funzioni di media e covarianza, processi gaussiani e risultati fondamentali di esistenza. Kernel definiti positivi, teoremi di Mercer e Bochner, rappresentazioni spettrali e cenni agli spazi di Hilbert a nucleo riproducente.

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Probabilità, Statistica e Informatica – con Prof. Pietro Codara, Prof. Beatrice Santa Palano, Prof. Federico Mattia Stefanini Canale unico

Corso di laurea: Scienze ambientali e politiche per la sostenibilità · Laurea triennale (L-32) · 1º anno · 2º semestre · 9 CFU

Statale di Milano · Facoltà di Scienze e Tecnologie · 9 CFU · apri nel catalogo · Scienze ambientali e politiche per la sostenibilità · 1º anno · 2º semestre ›

Il docente indica 1 testo

MODULO 1 - PROBABILITA' E STATISTICA

Triola – Fondamenti di Statistica per le discipline biomediche Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Appunti e slides dei docenti disponibili sul sito del corso su ARIEL

Argomenti del programma: MODULO 1: Probabilità e Statistica Statistica descrittiva: 1) Campionamenti da popolazioni. Tipi di dati e di variabili. 2) Suddivisione dei dati in classi e costruzione delle tabelle di frequenza. Istogrammi/grafici a barre. 3) Indici di centralità (media, moda, mediana, midrange), indici di dispersione (range, deviazione standard, varianza), percentili, quartili. Outliers. Boxplot.

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Alessandra Micheletti per Statistica Matematica Avanzata?

Rasmussen – Gaussian Processes for Machine Learning; Murphy – Probabilistic Machine Learning; Stein – Interpolation of Spatial Data; Genton – Cross-Covariance Functions for Multivariate Geostatistics

Quali libri consiglia il prof. Alessandra Micheletti per Probabilità, Statistica e Informatica?

Triola – Fondamenti di Statistica per le discipline biomediche