- Oggetto:
- Oggetto:
Statistica dei Processi Stocastici (DM 270) - a.a. 2009/10
- Oggetto:
Anno accademico 2009/2010
- Codice dell'attività didattica
- MFN0561
- Docenti
- Prof. Roberta Sirovich (Titolare del corso)
Prof. Cristina Zucca (Titolare del corso) - Corso di studi
- Laurea Magistrale in Matematica (D.M. 270)
- Anno
- 1° anno
- Periodo didattico
- Secondo semestre
- Tipologia
- D.M. 270 TAF B - Caratterizzante
- Crediti/Valenza
- 6
- SSD dell'attività didattica
- MAT/06 - probabilita' e statistica matematica
- Modalità di erogazione
- Tradizionale
- Lingua di insegnamento
- Italiano
- Modalità di frequenza
- Facoltativa
- Tipologia d'esame
- Orale
- Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
Il corso si propone di fornire agli studenti unintroduzione alla teoria delle serie storiche stazionarie, analizzate sia nel dominio del tempo che in quello della frequenza, e una panoramica su alcuni metodi di stima parametrica per i processi di diffusione
Si presenteranno inoltre alcune tecniche di analisi al calcolatore delle serie storiche stazionarie facendo uso di un software dedicato.- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Al termine del corso gli studenti saranno in grado di conoscere i principali aspetti della teoria delle serie storiche stazionarie ed effettuarne autonomamente unanalisi di base sia teorica che computazionale e conosceranno le tecniche di stima per i parametri delle diffusioni e le loro proprietà.- Oggetto:
Programma
Serie storiche stazionarie (2 CFU) : modelli ARIMA; analisi nel dominio del tempo; analisi nel dominio della frequenza.
Inferenza statistica per processi di diffusione (2.5 CFU): stima di parametri per processi di diffusione nel caso di osservazioni relative a traiettorie continue; stima di parametri per processi di diffusione nel caso di osservazioni ad intervalli regolari.
Laboratorio di serie storiche stazionarie (1.5 CFU): introduzione al software; analisi statistica di base; analisi di serie storiche nel dominio del tempo e della frequenza tramite un opportuno software dedicato.
Stationary Time Series Analysis (2 CFU): ARIMA models; analysis in the time domain; analysis in the frequency domain.
Statistical Inference for Diffusion Processes (2.5 CFU): estimation of the parameters for diffusion processes when the observations are from continuous sample paths; estimation of the parameters for diffusion processes when the observations are taken at regularly spaced time intervals.
Laboratory about Stationary Time Series (1.5 CFU): introduction to software; descriptive statistical analysis with SAS; analysis of time series in the time domain and in the frequency domain with a dedicated software.
Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
- M.B. Priestley, Spectral analysis and time series, Academic Press, 1981
B.L.S. Prakasa Rao, Statistical Inference for Diffusion Type Processes, Arnold, 1999 - Oggetto:
Note
STATISTICA DEI PROCESSI STOCASTICI, MFN0561 (DM 270) , 6 CFU:
6 CFU, MAT/06, TAF B (caratterizzante), Ambito formazione modellistico-applicativa.Modalità di verifica/esame:
Esame orale e discussione di una relazione relativa a un lavoro di approfondimento assegnato dal docente.- Oggetto:
