Giuseppe MODICA, Laura POGGIOLINI - Note di calcolo delle probabilità - seconda edizione, 2013, Pitagora.
Pierre Brémaud, Probability Theory and Stochastic Processes, Springer UTX
Nicolas Privault - Understanding Markov Chains
Examples and Applications, Springer SUMS
Note scaricabili dal sito (verranno rese disponibili al momento in cui si affronteranno gli argomenti)
Obiettivi Formativi
Fornire strumenti matematici per la descrizione di fenomeni stocastici.
Prerequisiti
Gli argomenti trattati nei corsi:
Analisi Matematica I,
Analisi Matematica II e Probabilità,
Geometria e Algebra lineare.
Metodi Didattici
Lezioni frontali
Modalità di verifica apprendimento
L'esame consta di un breve seminario su argomento da concordare con la docente e di una prova orale nelle quali si verifica la conoscenza teorica degli argomenti stessi
Programma del corso
Legge debole e forte dei grandi numeri, teorema limite centrale, vettori e matrici stocastiche. Catene di Markov a tempo discreto e a tempo continuo. Algoritmo page-rank. Passeggiate aleatorie, Metodo Montecarlo.
Elementi di Statistica descrittiva e di Statistica inferenziale