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Tipologie di esercizi

Raccolta delle tipologie di esercizi del corso, suddivise per argomento (distribuzioni discrete e continue), con riferimenti agli esercizi svolti.

Discreta

Continua

  • Calcolo valore atteso di una funzione di v.a. (1, 1.a1, 1.a2, 1.b) 🟢
  • Calcolo di stimatori di μ e σ con distribuzioni normali (2.D) 🟢
  • Derivare il tipo di distribuzione in base al testo (2.A) 🟢
  • Calcolo media campionaria (2.B, 5.a) 🟢
  • Derivazione media e varianza campionaria (2.C) 🟢
  • Calcolo densità congiunta di due v.a. (3.A) 🟢
  • Densità di probabilità data un area (3.B) 🟢
  • Calcolo di probabilità della sommatoria di v.a. iid (4) 🟢
  • Stimare i parametri di una v.a. tramite la massimizzazione della probabilità tramite il log stimatore (5.A) 🟢
  • Approssimazione di una v.a tramite stima di media e varianza usando una normale (5.B) 🟢
  • Calcolo marginali di densità congiunta (6.A) 🟢
  • Dimostrare indipendenza di due v.a per esempio partendo da una marginale (6.B) 🟢
  • Trovare intervallo di confidenza da un campione, media, varianza, data una certa confidenza α (7.C) 🟢
  • Calcolo probabilità varie di funzioni di densità congiunte (8, 3.c) 🟢
  • Scala dei parametri di una normale per una funzione (9) 🟢
  • Usando il TLC, calcolare la probabilità che la media empirica sia minore di un valore (9.B, 2.b)
  • Determinare grandezza di un campione dato un vincolo di probabilità della media empirica (9.C)
  • Data una funzione di densità congiunta, trova la costante c che la rende una probabilità (10.A) 🟢
  • Data una funzione di densità congiunta e la definizione di un altra v.a. che è funzione delle v.a. della congiunta, trova la sua funzione di densità di probabilità (legge) (10.C) 🟢
  • Dato dei campioni che seguono una certa distribuzione e la media di questi campioni, dare una stima della varianza, oppure il contrario, sapendo la varianza, stimare (15.B)
  • Data una funzione di densità, calcola la funzione generatrice dei momenti (17.1)
  • Data una v.a. e un altra v.a. che è definita come funzione della prima, trova la funzione generatrice dei momenti (per esempio, data Z ~ N(0,1) e W=Z²) (17.2)
  • Calcolo di probabilità puntuale per distribuzioni discrete notevoli (2.a)
  • Verifica teorica delle proprietà di uno stimatore (correttezza e consistenza) (5.a)
  • Giustificazione teorica tramite l'enunciazione di teoremi limite (2.b, 4)
  • Calcolo numerico della varianza campionaria da dati grezzi (5.a)