TEORIA DEI SEGNALI M - ZModulo ELEMENTI DI PROBABILITA' E STATISTICA PER L'ICT
Anno accademico 2024/2025 - Docente: Giacomo MORABITORisultati di apprendimento attesi
Modalità di svolgimento dell'insegnamento
L’insegnamento, suddiviso in due moduli uno su “Elementi di probabilità e statistica per l’ICT” (tenuto durante il I semestre) e l’altro sull’ “Segnali determinati e aleatori” (tenuto durante il II semestre) si articola in lezioni frontali ed esercitazioni alla lavagna e al computer. In caso di emergenza COVID le lezioni e le esercitazioni potranno eventualmente essere tenute su apposita piattaforma informatica indicata dall'Ateneo. Qualora l'insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza potranno essere introdotte le necessarie variazioni rispetto a quanto dichiarato in precedenza, al fine di rispettare il programma previsto e riportato nel syllabus. Le lezioni sono fortemente partecipate con intervento misto del docente e degli studenti che sono invitati a svolgere, con il supporto del docente, le esercitazioni.
Infine, è solitamente prevista anche una serie di seminari a fine corso in cui si dimostra l'applicazione della teoria dei segnali e dell'indagine spettrale alla modulazione e filtraggio di segnali con apparecchiature di laboratorio (oscilloscopio filtri, modulatori/demodulatori).
Prerequisiti richiesti
Per entrambi i moduli sono richieste la capacità di risoluzione di integrali, derivate e disequazioni. Per il secondo modulo, sono inoltre richieste la conoscenza di numeri complessi, e di circuiti elettrici elementari di tipo resistivo e RC. Agli studenti è richiesto di effettuare un test di autovalutazione all’inizio del corso.
Frequenza lezioni
La frequenza è obbligatoria. La verifica dell’apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le condizioni lo dovessero richiedere.
Contenuti del corso
Modulo 1 “Elementi di probabilità e statistica per l’ICT”
*Raccolta dei dati e statistica descrittiva, *inferenza statistica e modelli probabilistici, *popolazioni e campioni.
*Organizzazione dei dati (tabelle e grafici delle frequenze, tabelle e grafici delle frequenze relative, istogrammi, ogive, diagrammi stem e leaf), *grandezze che sintetizzano i dati (media, mediana, moda campionaria, varianza, deviazione standard, percentili campionarie e box plot), *la disuguaglianza di Chebyshev, *campioni normali, *insieme di dati bivariati.
*Esperimento aleatorio; probabilità, *teorema di Bayes; *teorema della probabilita’ totale; *Variabili aleatorie; *funzione densità di probabilità e distribuzione cumulativa di variabili aleatorie notevoli; *trasformazione di una variabile aleatoria; *indici caratteristici di una distribuzione; *variabile aleatoria Gaussiana; *altre variabili aleatorie notevoli; coppie di variabili aleatorie; *teorema del limite centrale.
*Stimatori di massima verosimiglianza, *intervalli di confidenza, *stime per differenza delle medie di due popolazioni normali, *stimatori bayesiani
Testi di riferimento
1) Marco Luise, Giorgio Vitetta: Teoria dei Segnali, Mc Graw Hill
2) Sheldon M. Ross: Probabilità e statistica per l’ingegneria e le scienze, Apogeo
Programmazione del corso
Argomenti | Riferimenti testi | |
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1 | Raccolta dei dati e statistica descrittiva, inferenza statistica e modelli probabilistici, popolazioni e campioni | Sheldon M. Ross: Probabilità e statistica per l’ingegneria e le scienze, Apogeo |
2 | Organizzazione dei dati (tabelle e grafici delle frequenze, tabelle e grafici delle frequenze relative, istogrammi, ogive, diagrammi stem e leaf), grandezze che sintetizzano i dati (media, mediana, moda campionaria, varianza, deviazione standard, percentili campionarie e box plot), la disuguaglianza di Chebyshev, campioni normali, insieme di dati bivariati | Sheldon M. Ross: Probabilità e statistica per l’ingegneria e le scienze, Apogeo |
3 | Probabilità, teoremi di Bayes e della probabilità totale;Variabili aleatorie, funzione pdf e cdf e momenti; trasformazione di variabile aleatoria (va);coppie di va; var.aleatoria Gaussiana; teorema limite centrale | Marco Luise, Giorgio Vitetta: Teoria dei Segnali, Mc Graw Hill |
4 | Stimatori di massima verosimiglianza, intervalli di confidenza, stime per differenza delle medie di due popolazioni normali, stimatori bayesiani, esempi | Sheldon M. Ross: Probabilità e statistica per l’ingegneria e le scienze, Apogeo |
Verifica dell'apprendimento
Modalità di verifica dell'apprendimento
E’ possibile acquisire i crediti del corso in due modi:
- Superare un’unica prova di esame che comprende argomenti di entrambi i moduli
- Superare due prove ciascuna incentrata su uno dei moduli. In tal caso, il voto finale sarà la media (approssimata per eccesso dei voti acquisiti nelle due prove).
Sia la prova di esame unica che le due prove relative ai due moduli hanno durata pari a due ore e comprende due esercizi e due domande di teoria a risposta aperta.