<ul><br/> <li><b>STATISTICA DESCRITTIVA:&nbsp;</b>Tipi di variabili. Distribuzioni di frequenza &ndash; Grafici di distribuzioni di frequenza &ndash; Indici di posizione, di dispersione e di forma &ndash; Calcolo di media e varianza per dati raggruppati &ndash; Boxplots &ndash; Analisi comparative, correlazioni di variabili</li><br/> <li><b>PROBABILITA&rsquo;:&nbsp;</b>Esperimenti aleatori, eventi elementari e spazio campionario &ndash; Eventi e operazioni su eventi (per uno spazio campionario discreto) &ndash; Probabilit&agrave; di eventi &ndash; Probabilit&agrave; classica e problemi di conteggio. La definizione assiomatica &ndash; Probabilit&agrave; classica e problemi di conteggio: il calcolo combinatorio &ndash; Probabilit&agrave; condizionata &ndash; Indipendenza di eventi &ndash; Affidabilit&agrave; di un sistema</li><br/> <li><b>VARIABILI ALEATORIE E MODELLI PROBABILISTICI:&nbsp;</b>Variabili aleatorie discrete &ndash; Il processo di Bernoulli &ndash; Le variabili aleatorie legate al processo di Bernoulli &ndash; Valore atteso di una variabile aleatoria &ndash; Campionamento, campione casuale, prime nozioni di statistica inferenziale &ndash; Varianza e covarianza di variabili aleatorie &ndash; Campionamento senza reimmissione. Legge ipergeometrica &ndash; Il processo di Poisson &ndash; Variabili aleatorie continue &ndash; Le variabili aleatorie legate al processo di Poisson &ndash; Il modello normale &ndash; Momenti e indici di forma per variabili aleatorie</li><br/> <li><b>STATISTICA INFERENZIALE:&nbsp;</b>Stima puntuale &ndash; Campionamento di una popolazione normale &ndash; Stima per intervalli &ndash; Stima della media di una popolazione normale con varianza incognita &ndash; Stima della media di una popolazione qualsiasi, per grandi campioni &ndash; Stima di una frequenza (o proporzione), per grandi campioni &ndash; Test di ipotesi &ndash; Inferenze sulle varianze di popolazioni normali &ndash; Il test chi-quadro di adattamento e di indipendenza</li><br/></ul>