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Titolo: Calcolo delle Probabilità TLC

Ciao a tutti,
faccio TLC a Torino. Vorrei preparare l'esame di probabilità per settembre.
Il problema è che non la capisco. Come libro uso quello scritto dal mio
professore (Pistone) ma fa veramente pietà.
Nessun esempio utile, nessuna spiegazione comprensibile.
Gli appunti del corso non sono altro che lucidi spudoratamente copiati dal
libro (diciamo fotocopie dello stesso....) che il prof. presentava senza
commentare.
Mi date una mano?
Come faccio a prepararlo?
Grazie
La Strega

E' *PROBABILE* che il tuo prof sia un inetto a spiegare. E' probabile che
gli interessi solo qualche copia del suo libro (=fotocopialo!). E'
*estremamente probabile* (p->1) che debba studiare da qualche altra fonte.
Chiedere ai vecchi studenti è *probabilmente* la cosa migliore.
In bocca al lupo! :-)
/Andrea

 wrote in message
LtId5.9610$sE5.1...@news.infostrada.it...

Se hai dei problemi con degli argomenti specifici fammi sapere e
tenterò di aiutarti. Posta il programma del corso, così mi faccio
un'idea.

Mi consigli qualche libro su cui studiare?
Il programma è il seguente
I modulo: CALCOLO DELLE PROBABILITÀ
Crediti: 4
Probabilita`. Eventi e insiemi. Spazi di probabilita`. Probabilita` classica
(simmetrica). Proprieta` delle probabilita`.
Probabilita` condizionata. Dipendenza e indipendenza di eventi. Formula
della probabilita` totale. Formula di Bayes. Canale binario. Probabilita`
definite tramite una probabilita` condizionata.
Cenni ai teoremi di estensione. Densita` di probabilita` su un insieme
discreto. Spazi non numerabili: lo schema di Bernoulli.
Variabile aleatoria o casuale, definizione. Legge di una variabile
aleatoria. Esempi di variabili aleatorie discrete e loro leggi.
Valore atteso. Valore atteso per variabili aleatorie non negative. Teorema
della convergenza dominata. Diseguaglianza di Cebicev. Valore atteso di
variabili casuali reali. Valore atteso di trasformazioni. Diseguaglianza di
Jensen.
Schema di Bernoulli finito: il numero di successi. Distribuzione binomiale.
Schema di bernoulli infinito: il tempo di attesa per il primo uno.
Distribuzione geometrica.
Ripasso delle variabili aleatorie discrete, loro densita` e valore atteso.
Variabili aleatorie continue. Densita`, funzione di distribuzione, momenti,
varianza. Distribuzioni congiunte (i.e. distribuzioni di vettori aleatori, o
variabili aleatorie vettoriali). Covarianza e correlazione.
Distribuzioni notevoli. La normale in astronomia, metrologia e manifattura.
Alternative: uniforme, platicurtiche e leptocurtiche. L'esponenziale e la
Weibull in sopravvivenza e affidabilita`. La Pareto come distribuzione del
reddito. La Poisson in statistiche temporali e spaziali (processi uni- e
bi-dimensionali).
Trasformazioni di variabili aleatorie e loro leggi. Esempi sia discreti che
continui. Il jacobiano non si usa nel caso discreto. Distribuzione della
somma di variabili aletorie. Funzione caratteristica e funzioni generatrici
dei momenti e dei cumulanti.
Distribuzioni condizionate e distribuzioni marginali.
Valore atteso condizionato.
Distribuzione gaussiana univariata. T, F e chi-quadro.
Distribuzione gaussiana multivariata. Trasformazioni lineari.
Distribuzioni gaussiane condizionate.
Cenni al teorema limite centrale e alla centralita` della normale.
II MODULO: MODELLI PROBABILISTICI E STATISTICI
Crediti: 4
Approfondimento: valore atteso condizionato, leggi condizionate,
distribuzioni notevoli.
Approfondimento: legge dei grandi numeri, cenno di teorema ergodico, teorema
limite centrale, convergenza alla Poisson, grandi deviazioni
Generazione e trasformazione di numeri casuali
Catene di Markov finite: definizione, classificazione degli stati,
probabilita` invarianti.
Elementi di statistica: modello statistico, stimatore, test, campione
binomiale, campione gaussiano.
Grazie mille per l'aiuto
La Strega

Ho avuto anch'io un po' di problemi prima di ingranare con la statistica ed
il calcolo delle probabilità.
Ho studiato sul "Mood-Graybill-Boes" che nonostante il titolo, "Introduzione
alla statistica", dedica i primi 5 capitoli al calcolo delle probabilità
(con molti esempi).
Io mi sono trovata bene, ma so che molti lo detestano.
Un libro che, invece, ti consiglio è "Problemi svolti di probabilità e
statistica matematica" di Apolloni, Barchielli, Battistini, De Falco, Verri
(Mc Graw-Hill):
sono esercizi un po' difficili, ma sono tutti spiegati nei minimi dettagli.
Se capisci questi... è fatta!
Carlotta


 Mi consigli qualche libro su cui studiare?
Di libri non ne conosco, io avevo gli appunti del mio prof. La bibbia
di tutto ciò che è aleatorio è il Papoulis, ma te lo sconsiglio per
l'esame. E' un libro di riferimento che potrà esserti utile in futuro.
Se hai problemi con questioni specifiche, fammi sapere.
Ciao.

>Mi consigli qualche libro su cui studiare?
Anche io ho seguito l'entusiasmante corso di Pistone :-(
ma almeno sono un Informatico ed ho solo il primo modulo. :-)
Cmq quando seguii (il passato remoto è d'obbligo, ma accipicchia non
l'ho ancora mai dato) il corso comprai il: 
Baldi - Calcolo delle probabilità e statistica - McGrawHill
Sicuramente è meglio del Fagnola-Pistone. 
Per gli esercizi in biblioteca c'è un ottimo libro della collana
Schaum della McGraw Hill, ma non posso darti maggiori indicazioni a
riguardo.
 
Un consiglio per il primo modulo, guarda la pagina del corso degli
informatici, adesso tenuto da un altro prof, trovi temi d'esame
assortiti per il tuo primo modulo.
In bocca all'upo :-)