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Modelli Statistici
Università degli Studi di Roma - La Sapienza intermediari, finanza internazionale e risk management Curriculum corporate and investment banking (percorso formativo valido anche ai fini del conseguimento del doppio titolo italo-russo) 2022
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Modelli statistici e variabili aleatorie: analogia tra frequenza relativa, valore atteso e varianza. Distribuzioni di Bernoulli, binomiale e Poisson. Normale come distribuzione continua simmetrica centrata sull'attesa con code esili. Inferenza parametrica: utilizzo di campioni per stimare parametri popolazione. Statistiche campionarie (media, varianza) e loro distribuzioni campionarie. T di Student per inferenza quando non si conosce la varianza. Approssimazione normale per grandi campioni o distribuzioni asintoticamente normali.
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- Modelli statistici: analogia tra frequenza relativa e probabilità, valore atteso come media aritmetica, varianza come misura degli spostamenti dai valori osservati alla media
- Distribuzioni: Bernoulli per esperimenti con due risultati, binomiale come somma di Bernoulli, Poisson per numeri di successi in un intervallo, normale per variabili continue
- Inferenza statistica: campionamento e distribuzione campionaria, media campionaria come stima della popolazione, uso della normale o T di Student a seconda del conoscere la varianza e dei gradi di libertà
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