Capitoli su: Applicazioni
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Cap. 2 — Le regole di misura
Come si misura la probabilità: gli assiomi di Kolmogorov e le tre definizioni fondamentali (classica, frequentista, soggettivista).
Cap. 5 — Probabilità condizionata e inferenza
Aggiornare le credenze alla luce di nuove informazioni: probabilità condizionata, probabilità totale e Teorema di Bayes.
Cap. 7 — Modelli standard (distribuzioni note)
I modelli probabilistici più usati: distribuzione Binomiale, di Poisson e Uniforme Discreta.
Cap. 9 — Variabili aleatorie continue
Funzione di densità e funzione di ripartizione: la probabilità come area sotto una curva.
Cap. 12 — Processi evolutivi e inferenza
Catene di Markov, inferenza statistica e le frontiere moderne: dal campione all'intelligenza artificiale.
Cap. 13 — Elementi di statistica
Dalla teoria alla pratica: statistica descrittiva, rappresentazione dei dati, correlazione, regressione e campionamento.