Metodi Probabilistici, Statistici e Processi Stocastici
Versione originale pubblicata
Corso di Laurea Triennale in Ingegneria Gestionale - classe 10 percorso Logistico generale 3° Anno Primo Ciclo Semestrale
Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale per la Produzione Industriale - classe 34/S 1° Anno Primo Ciclo Semestrale
Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale per la Produzione Industriale - classe 34/S 1° Anno Primo Ciclo Semestrale
Docenti
BORGONOVO EMANUELE, Titolare
Obiettivi del corso
La presenza di incertezza e variabilità nelle problematiche industriali richiede l’acquisizione di familiarità con le tecniche della statistica ed i modelli del calcolo della probabilità. L'obiettivo del corso è di introdurre gli studenti alla modellazione probabiblistica ed alla sua applicazione alla risoluzione quantitativa di problemi ingegneristico-gestionali. 
Nella prima parte si illustreranno le metodologie della statistica con particolare riferimento all’analisi dei dati, alla stima dei paramettri e alla regressione lineare.  Si applicheranno i risultati alle tecniche di previsione in campo logistico e gestionale.
La seconda parte fornirà agli studenti le basi del calcolo stocastco.  Si analizzeranno i Processi di Poisson, i processi di Markov con applicazione alla modellazione affidabilistica dei sistemi e ai modelli di gestione delle scorte e previsione delle vendite.
Il corso utilizzerà un approccio intuitivo e volto alla utilizzatione pratica delle metodologie illustrate.
Precompetenze
Conoscenze base di Teoria e Calcolo delle Probabilità, e di Analisi Matematica. Riferimento a corsi per l’acquisizione di tali competenze: Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica, Analisi Matematica I.
Programma
PARTE I:  Metodi Statistici e Probabilistici
Fondamenti di Teoria della Probabilità
Calcolo Probabilistico Multivariato
Analisi dei Dati:
-    Stimatori
-    Metodo di stima della massima verosimiglianza
-    Altri metodi di stima
-    Regressione Lineare Semplice
-    Regressione Lineare Multipla
PARTE II: Processi stocastici
Processi di Poisson
Processi di Markov Discreti
Processi di Markov Continui
Applicazione alla gestione di magazzino
Applicazione alla analisi di affidabilità e produzione
Bibliografia
Testi di riferimento:
Borgonovo E., Metodi Probabilistici, Statistici e Processi Stocastici, Edizioni Cusl 2003
Testi di approfondimento:
Kulkarni V., Modeling, Analysis, Design, and Control of Stochastic Systems (Springer Texts in Statistics),,  Springer Verlag, 1999
Ross S.M., Stochastic Processes, John Wiley and Sons, 1996
Cifarelli D.M., Introduzione al Calcolo delle Probabilità, Mc-Graw Hill, 1998
 
 
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