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STATISTICA PER L'INGEGNERIA DI PROCESSO

Massimiliano DE IULIIS STATISTICA PER L'INGEGNERIA DI PROCESSO

0612200008
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
CORSO DI LAUREA
INGEGNERIA CHIMICA
2024/2025



OBBLIGATORIO
ANNO CORSO 2
ANNO ORDINAMENTO 2016
PRIMO SEMESTRE
CFUOREATTIVITÀ
440LEZIONE
220ESERCITAZIONE
MASSIMILIANO DE IULIIS T Curriculum
Obiettivi
DEFINIZIONI DI VARIABILE ALEATORIA E PRINCIPALI DISTRIBUZIONI E I LORO MOMENTI; VALUTAZIONE DI PROBABILITÀ DI EVENTI; INFERENZA E DECISIONE SU BASE STATISTICA; ANALISI DI REGRESSIONE LINEARE SU DI UN CAMPIONE.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE APPLICATE - ANALISI INGEGNERISTICA
CAPACITÀ DI RISOLUZIONE DI PROBLEMI CHE COINVOLGONO LA VALUTAZIONE DI PROBABILITÀ DI EVENTI, LA STIMA DI PARAMETRI INCOGNITI E LA VERIFICA DI IPOTESI RIGUARDANTI FENOMENI NON DETERMINISTICI, L’INDIVIDUAZIONE E L’APPLICAZIONE DI SEMPLICI MODELLI EMPIRICI PER L’ANALISI QUANTITATIVA DI FENOMENI FISICI E/O TECNOLOGICI.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE APPLICATE – PROGETTAZIONE INGEGNERISTICA
IN UN CONTESTO DI PROGETTAZIONE, INDIVIDUARE LE VARIABILI PER LE QUALI È NECESSARIO UTILIZZARE GLI STRUMENTI DELL’ANALISI STATISTICA ED APPLICARE TALI STRUMENTI.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO – PRATICA INGEGNERISTICA
CAPACITÀ DI APPLICARE METODI E STRUMENTI PER ANALIZZARE L’EFFETTO DI FATTORI DIVERSI SU UN FENOMENO D’INTERESSE ED EFFETTUARE CONFRONTI QUANTITATIVI TRA LORO
CAPACITÀ DI APPRENDERE - CAPACITÀ DI INDAGINE
CAPACITÀ DI UTILIZZARE METODI E STRUMENTI PER PIANIFICARE LA RACCOLTA DI DATI AL FINE DI CONSENTIRE ANALISI OBIETTIVE DEL PROBLEMA TRATTATO.
CAPACITÀ TRASVERSALI - ABILITÀ COMUNICATIVE
SAPER ESPORRE SIA ORALMENTE CHE PER ISCRITTO UN ARGOMENTO LEGATO ALLA VALUTAZIONE PROBABILISTICA DI UN FENOMENO ALEATORIO. SAPER ESPORRE GLI ARGOMENTI DI ANALISI STATISTICA DI DATI IN MANIERA CORRETTA ED ESAURIENTE.
CAPACITÀ TRASVERSALI - CAPACITÀ DI APPRENDERE
SAPER APPLICARE LE CONOSCENZE ACQUISITE A CONTESTI DIFFERENTI DA QUELLI PRESENTATI DURANTE IL CORSO. SAPER UTILIZZARE FONTI DIVERSE PER L’APPROFONDIMENTO DELLE METODOLOGIE INTRODOTTE NEL CORSO.
MODULO DI SICUREZZA (ING GESTIONALE)
OBIETTIVI FORMATIVI: L'INSEGNAMENTO SARÀ ORIENTATO ALLA RISOLUZIONE DI PROBLEMI, ALL'ANALISI ED ALLA VALUTAZIONE DEI RISCHI, ALLA PIANIFICAZIONE DI IDONEI INTERVENTI DI PREVENZIONE E PROTEZIONE, PONENDO ATTENZIONE ALL'APPROFONDIMENTO IN RAGIONE DEI DIFFERENTI LIVELLI DI RISCHIO.
OBIETTIVI FORMATIVI: L'INSEGNAMENTO SARÀ ORIENTATO ALLA RISOLUZIONE DI PROBLEMI, ALL'ANALISI ED ALLA VALUTAZIONE DEI RISCHI, ALLA PIANIFICAZIONE DI IDONEI INTERVENTI DI PREVENZIONE E PROTEZIONE, PONENDO ATTENZIONE ALL'APPROFONDIMENTO IN RAGIONE DEI DIFFERENTI LIVELLI DI RISCHIO.OBIETTIVI FORMATIVI: L'INSEGNAMENTO SARÀ ORIENTATO ALLA RISOLUZIONE DI PROBLEMI, ALL'ANALISI ED ALLA VALUTAZIONE DEI RISCHI, ALLA PIANIFICAZIONE DI IDONEI INTERVENTI DI PREVENZIONE E PROTEZIONE, PONENDO ATTENZIONE ALL'APPROFONDIMENTO IN RAGIONE DEI DIFFERENTI LIVELLI DI RISCHIO.
Prerequisiti
PER IL PROFICUO RAGGIUNGIMENTO DEGLI OBIETTIVI PREFISSATI SONO RICHIESTE CONOSCENZE MATEMATICHE DI BASE E DELLA TEORIA DEGLI INSIEMI.
PROPEDEUTICITÀ: MATEMATICA I.
Contenuti
- INTRODUZIONE ALLA STATISTICA, STATISTICA DESCRITTIVA, ORGANIZZAZIONE E DESCRIZIONE DEI DATI, INDICI DI POSIZIONE E DI DISPERSIONE, RAPPRESENTAZIONE GRAFICA DEI DATI, DISUGUAGLIANZA DI CHEBYSHEV, CAMPIONI NORMALI, INSIEMI DI CAMPIONI BIVARIATI, COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE E RETTA DI REGRESSIONE (TEORIA, ESERCITAZIONE, LABORATORIO) (4,2,0)
- ELEMENTI DI CALCOLO DELLE PROBABILITA': DEFINIZIONE DI PROBABILITA', DIAGRAMMI DI VENN E ALGEBRA DEGLI EVENTI, ASSIOMI DELLA PROBABILITA', PROBABILITA' CONDIZIONATA, TEOREMA DELLA PROBABILITA' TOTALE, FORMULA DI BAYES, EVENTI INDIPENDENTI (6,3,0)
VARIABILI ALEATORIE: VARIABILI DISCRETE E CONTINUE, VETTORI DI VARIABILI ALEATORIE, DISTRIBUZIONE CONGIUNTA DI VARIABILI ALEATORIE, VALORE ATTESO E VARIANZA, COVARIANZA DI VARIABILE ALEATORIE, FUNZIONE GENERATRICE DEI MOMENTI, LEGGE DEBOLE DEI GRANDI NUMERI (6,3,0)
- MODELLI DI VARIABILI ALEATORIE: VARIABILI DI BERNOULLI E BINOMIALI, VARIABILE DI POISSON E IPERGEOMETRICA, VARIABILE UNIFORME, GAUSSIANA ED ESPONENZIALE, DISTRIBUZIONI CHE DERIVANO DALLA DISTRIBUZIONE NORMALE: CHI-QUADRO, T DI STUDENT, F DI FISHER (6,3,0)
- DISTRIBUZIONI CAMPIONARIE: MEDIA CAMPIONARIA, IL TEOREMA DEL LIMITE CENTRALE, LA VARIANZA CAMPIONARIA, DISTRIBUZIONE DI STATISTICHE DI POPOLAZIONI NORMALI, DISTRIBUZIONE DI STATISTICHE RELATIVE ALLA PROPORZIONE IN UNA POPOLAZIONE (6,3,0)
- STIMA PARAMETRICA: STIMATORI DI MASSIMA VEROSIMIGLIANZA, INTERVALLI DI CONFIDENZA DELLA MEDIA PER VARIANZA NOTA E INCOGNITA, INTERVALLI DI CONFIDENZA PER DISTRIBUZIONE NORMALE, PER LA DIFFERENZA DELLA MEDIA, PER LA VARIANZA, PER LA MEDIA DI UNA PROPORZIONE, PER LA MEDIA DI UNA DISTRIBUZIONE ESPONENZIALE (6,3,0)
- TEST DELLE IPOTESI: INTRODUZIONE AL PROBLEMA, LIVELLI DI SIGNIFICATIVITA', IPOTESI SULLA MEDIA DI UNA POPOLAZIONE (VARIANZA NOTA E INCOGNITA), IPOTESI SULL'UGUAGLIANZA DELLE MEDIE, IPOTESI SULLA VARIANZA DI UNA POPOLAZIONE NORMALE, IPOTESI SU DI UNA PROPORZIONE, IPOTESI SULLA MEDIA DI UNA DISTRIBUZIONE DI POISSON. (6,3,0)
Metodi Didattici
L’INSEGNAMENTO PREVEDE 60 ORE DI DIDATTICA TRA LEZIONI E ESERCITAZIONI (6 CFU). IN PARTICOLARE SONO PREVISTE 40 ORE DI LEZIONE IN AULA E 20 ORE DI ESERCITAZIONI IN AULA.
LA FREQUENZA AI CORSI DI INSEGNAMENTO È FORTEMENTE CONSIGLIATA.
Verifica dell'apprendimento
LA PROVA DI ESAME È FINALIZZATA A VALUTARE NEL SUO COMPLESSO:
1)LA CONOSCENZA E LA CAPACITÀ DI COMPRENSIONE DEI CONCETTI PRESENTATI AL CORSO;
2)LA CAPACITÀ DI APPLICARE TALI CONOSCENZE ALLA RISOLUZIONE DI PROBLEMI CHE COINVOLGONO LA VALUTAZIONE DI PROBABILITÀ DI EVENTI, LA STIMA DI PARAMETRI INCOGNITI E LA VERIFICA DI IPOTESI RIGUARDANTI FENOMENI NON DETERMINISTICI, L’INDIVIDUAZIONE DI SEMPLICI MODELLI EMPIRICI PER L’ANALISI QUANTITATIVA DI FENOMENI FISICI E/O TECNOLOGICI.
3)L’AUTONOMIA DI GIUDIZIO
4)LA CAPACITÀ DI ESPORRE I PROBLEMI IN FORMA CHIARA ED ESAURIENTE
5)LA CAPACITÀ DI APPRENDERE.
L’ ESAME CONSISTE IN UNA PROVA SCRITTA, TESA AD ACCERTARE LE COMPETENZE DEL CANDIDATO NELL’IMPOSTARE E NEL RISOLVERE TIPICI PROBLEMI RIGUARDANTI GLI ARGOMENTI PRESENTATI NEL CORSO, CON PARTICOLARE RIFERIMENTO A:
1)ANALISI DI UN CAMPIONE DI DATI: CALCOLO DEI PRINCIPALI INDICATORI STATISTICI E RAPPRESENTAZIONE DEI DATI;
2)SOLUZIONE DI SITUAZIONE PROBLEMATICHE CHE FANNO RIFERIMENTO AL CONCETTO DI PROBABILITA' E ALLA DEFINIZIONE DI VARIABILE ALEATORIA
3)INFERENZA STATISTICA: CALCOLO DEGLI STIMATORI, DEGLI INTERVALLI DI CONFIDENZA, DECISIONI SU BASE STATISTICA.
ALLA PROVA SCRITTA È ATTRIBUITA UNA VALUTAZIONE IN TRENTESIMI, CHE TIENE CONTO SIA DELLA CORRETTEZZA DELL’IMPOSTAZIONE DEL PROBLEMA CHE DELLA CORRETTEZZA DEI RISULTATI. LA VALUTAZIONE DI “INSUFFICIENTE” COMPORTA LA NECESSITÀ DI RIPETERE LA PROVA SCRITTA.
È FACOLTÀ DELL’ALLIEVO CHIEDERE DI SOSTENERE, A VALLE DELLA PROVA SCRITTA, ANCHE UN COLLOQUIO ORALE INTEGRATIVO. TALE COLLOQUIO SARÀ PREVALENTEMENTE TESO AD ACCERTARE LA CONOSCENZA DELLA MATERIA OGGETTO DEL CORSO ANCHE SULLE PARTI NON COINVOLTE DIRETTAMENTE NELLA PROVA SCRITTA, E AD ESSO VERRÀ ATTRIBUITA UNA VALUTAZIONE IN TRENTESIMI. LA VALUTAZIONE FINALE COMPLESSIVA SARÀ OTTENUTA PESANDO L’ESITO DELLE PROVA SCRITTA PER IL 60% E L’ESITO DEL COLLOQUIO ORALE PER IL 40%. IL MANCATO SUPERAMENTO DEL COLLOQUIO ORALE OBBLIGA ALLA RIPETIZIONE DELLA PROVA SCRITTA.
IL LIVELLO DI SUFFICIENZA CORRISPONDE ALLA DIMOSTRAZIONE DELLA CAPACITÀ DI INDIVIDUARE GLI STRUMENTI METODOLOGICI DA UTILIZZARE, DI IMPOSTARE CORRETTAMENTE LE EQUAZIONI DI MODELLO E DI INDICARE VIE PERCORRIBILI DI RISOLUZIONE DEL PROBLEMA.
IL LIVELLO DI ECCELLENZA È RAGGIUNTO QUANDO LO STUDENTE SI DIMOSTRA IN GRADO DI AFFRONTARE CON SUCCESSO ASPETTI DEI PROBLEMI NON ESPLICITAMENTE TRATTATI A LEZIONE.
LA VALUTAZIONE DIPENDE DAL LIVELLO DELL'ESPOSIZIONE E DAL GRADO DI CONFIDENZA MOSTRATO CONFIDENZA MOSTRATO CON GLI ARGOMENTI DELL'INSEGNAMENTO E CON GLI STRUMENTI METODOLOGICI IL CUI USO È STATO DESCRITTO NEL CORSO.
Testi
APPUNTI DELLE LEZIONI.
S. M. ROSS, PROBABILITÀ E STATISTICA PER L’INGEGNERIA E LE SCIENZE, APOGEO.
M. DE IULIIS, ESERCIZI RISOLTI DI STATISTICA E CALCOLO DELLE PROBABILITA’, LIBRERIA UNIVERSITARIA (disponibile a partire da dicembre 2024)
TESTI DI APPROFONDIMENTO
G.E.P. BOX, W.G. HUNTER, J.S. HUNTER, STATISTICS FOR EXPERIMENTERS (AN INTRODUCTION TO DESIGN, DATA ANALYSIS AND MODEL BUILDING), WILEY.
N. DRAPER, H. SMITH, APPLIED REGRESSION ANALYSIS (SECOND EDITION), WILEY
Altre Informazioni
IL CORSO È EROGATO IN LINGUA ITALIANA
Orari Lezioni

  BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2024-12-13]