CODICE 56841 ANNO ACCADEMICO 2020/2021 CFU 6 cfu anno 1 INGEGNERIA NAVALE 8738 (LM-34) - GENOVA SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE MAT/07 LINGUA Italiano SEDE GENOVA PERIODO 1° Semestre MODULI Questo insegnamento è un modulo di: METODI PROBABILISTICI PER LA COSTRUZIONE NAVALE MATERIALE DIDATTICO AULAWEB PRESENTAZIONE Il corso si propone di fornire allo studente gli elementi base della statistica e del calcolo delle probabilità per loro successive applicazioni nell'ambito dell'ingegneria navale. OBIETTIVI E CONTENUTI OBIETTIVI FORMATIVI Il primo modulo del corso ha l'obiettivo di fornire gli aspetti generali della probabilita', sviluppi applicativi legati alle varie distribuzioni, e una esaustiva introduzione ai processi stocastici. OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO Il corso ha l'obiettivo di illustrare agli studenti gli aspetti generali della statistica e della teoria delle probabilita' con applicazioni alla teoria dei processi stocastici. MODALITA' DIDATTICHE Lezioni in teledidattica online. Numero complessivo di ore 60. PROGRAMMA/CONTENUTO Statistica descrittiva: popolazioni e campioni; media, mediana e moda campionarie; Varianza e deviazione standard campionarie; percentili campionari; disuguaglianza di Chebyshev; insiemi di dati bivariati e coefficiente di correlazione campionaria. Calcolo combinatorio: principio fondamentale del calcolo combinatorio; disposizioni, permutazioni e combinazioni; coefficiente binomiale e coefficienti multinomiali. Elementi di probabilità: spazio degli esiti ed eventi; assiomi della probabilità; spazi di esiti equiprobabili; probabilità condizionata; fattorizzazione di un evento e formula di Bayes; eventi indipendenti. Variabili aleatorie: variabili aleatorie discrete e continue; funzioni di massa e di densità di probabilità; funzione di ripartizione di probabilità; ennuple di variabile aleatorie; distribuzione congiunta per variabili aleatorie discrete; distribuzione congiunta per variabili aleatorie continue; variabili aleatorie indipendenti; valore atteso e sue proprietà; varianza e sue proprietà; covarianza e varianza di somma di variabili aleatorie; funzione generatrice dei momenti; legge debole dei grandi numeri; cambio di variabile; somma, differenza, prodotto e quoziente di variabili aleatorie. Modelli di variabili aleatorie: variabili aleatorie di Bernoulli e binomiali; variabili aleatorie di Poisson; variabili aleatorie ipergeometriche; variabili aleatorie uniformi; variabili aleatorie normali; variabili aleatorie esponenziali; variabili aleatorie di tipo Gamma; variabile aleatorie di tipo chi-quadro; variabili aleatorie di tipo t; variabili aleatorie di tipo F. Distribuzioni delle statistiche campionarie: media campionaria; teorema del limite centrale; distribuzione approssimata della media campionaria; varianza campionaria; media e varianza campionarie di popolazioni normali; campionamento da insiemi finiti. Stima parametrica: stimatori di massima verosimiglianza; stimatore di massima verosimiglianza per variabili di Bernoulli; stimatore di massima verosimiglianza per variabili di Poisson; stimatore di massima verosimiglianza per variabili normali; stimatore di massima verosimiglianza per variabili uniformi; intervalli di confidenza bilateri e unilateri; intervalli di confidenza per il valore atteso di distribuzioni normali di varianza nota; intervalli di confidenza per il valore atteso di distribuzioni di varianza sconosciuta; intervalli di confidenza per la varianza di distribuzioni normali; intervalli di confidenza approssimati per la media di una distribuzione di Bernoulli; intervalli di confidenza per la media di una distribuzione esponenziale. Sistemi ingresso-uscita: sistemi ingresso-uscita; sistemi ingresso-uscita lineari; sistemi ingresso-uscita tempo invarianti; sistemi ingresso-uscita lineari e tempo invarianti; convoluzione di funzioni e sue proprietà; nozioni generali sulla trasformata di Fourier e le sue proprietà; cenni sulle distribuzioni e sulle funzioni generalizzate; risposta in frequenza dei sistemi I/U LTI. Processi stocastici e loro caratteristiche spettrali: processo stocastico; valore atteso, varianza e funzione di autocorrelazione di un processo stocastico; funzione di cross-correlazione di due processi stocastici; processi stocastici stazionari (in senso debole); processi stocastici congiuntamente stazionari; processi stocastici ergodici; spettro di potenza di un processo stocastico stazionario e sue proprietà; spettro di potenza incrociato di due processi stocastici congiuntamente stazionari; risposta di sistemi ingresso-uscita a processi stocastici; processi stocastici gaussiani; processi stocastici di Poisson. TESTI/BIBLIOGRAFIA Dispense dei docenti S. M. Ross, Probabilità e Statistica per l'Ingegneria e le Scienze, Apogeo Milano (2003). DOCENTI E COMMISSIONI CLAUDIO CARMELI Ricevimento: Appuntamento su richiesta dello studente (inviare una e-mail a carm@sv.inge.unige.it). GIANVITTORIO LURIA Commissione d'esame ENRICO RIZZUTO (Presidente) CLAUDIO CARMELI (Presidente Supplente) TOMASO GAGGERO (Presidente Supplente) GIANVITTORIO LURIA (Presidente Supplente) CESARE MARIO RIZZO (Presidente Supplente) LEZIONI INIZIO LEZIONI Come da Calendario didattico Orari delle lezioni L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy ESAMI MODALITA' D'ESAME Esame scritto in modalità telematica fino al termine dell'emergenza sanitaria. I dettagli sulle modalità di connessione per garantire la correttezza della prova verrano forniti su AulaWeb. MODALITA' DI ACCERTAMENTO La prova scritta verifica che lo studente abbia acquisito e sappia utilizzare gli strumenti di base della teoria della probabilità (variabili aleatorie, vettori aleatori, funzioni di variabile aleatoria, teoremi del limite) e della statistica (stimatori, verifica di ipotesi) Calendario appelli Data appello Orario Luogo Tipologia Note 11/01/2021 14:30 GENOVA Scritto 08/02/2021 14:30 GENOVA Scritto 07/06/2021 14:30 GENOVA Scritto 05/07/2021 14:30 GENOVA Scritto 06/09/2021 14:30 GENOVA Scritto