Settimana 3

22 e 23 aprile 2026

Sintesi

Diario delle lezioni

Definizione di statistica campionaria | Distribuzione campionaria di una statistica | Il modello di Bernoulli come DGP e le statistiche somma campionaria e media (proporzione) campionaria | La funzione map{purrr} per l’iterazione in R |Richiami di probabilità: Il teorema di De Moivre Laplace per l’approssimazione della binomiale alla normale | Le statistiche somma e media campionarie come particolari combinazioni lineari del campione casuale | Funzione di probabilità congiunta del campione casuale: utilizzo in ottica probabilistica ed utilizzo in ottica inferenziale | Funzione di probabilità congiunta di un DGP bernoulliano | Funzione di verosimiglianza per un modello bernoulliano | Stima di massima verosimiglianza | Effetti della numerosità campionaria sulla funzione di verosimiglianza

Data consegna homework #03

Lunedì 4 maggio

Materiale

Slide

🖥️ Alcune slide introduttive sull’inferenza
🖥 Slide sulla funzione di verosimiglianza

Letture di approfondimento

Statistica per le Decisioni di Domenico Piccolo (terza edizione)

-   Capitolo 12: Campioni casuali e distribuzioni campionarie

    -   Paragrafo 12.8: Funzione di verosimiglianza

Compito

✍️ Homework #03

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