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Scheda Riassuntiva
Anno Accademico 2018/2019
Scuola Scuola di Architettura Urbanistica Ingegneria delle Costruzioni
Insegnamento 099902 - DATA PROCESSING
Docente Mussio Luigi
Cfu 4.00 Tipo insegnamento Monodisciplinare

Corso di Studi Codice Piano di Studio preventivamente approvato Da (compreso) A (escluso) Nome Sezione Insegnamento
Arc - Urb - Cost (1 liv.)(ord. 270) - MI (1094) PROGETTAZIONE DELL'ARCHITETTURA***AZZZZ099902 - DATA PROCESSING
Arc - Urb - Cost (Mag.)(ord. 270) - MI (1017) ARCHITETTURA - ARCHITETTURA DELLE COSTRUZIONI***AZZZZ099902 - DATA PROCESSING
Arc - Urb - Cost (Mag.)(ord. 270) - MI (1018) ARCHITETTURA - PROGETTAZIONE ARCHITETTONICA***AZZZZ099902 - DATA PROCESSING
Arc - Urb - Cost (Mag.)(ord. 270) - MI (1136) ARCHITETTURA***AZZZZ099902 - DATA PROCESSING
Arc - Urb - Cost (Mag.)(ord. 270) - MI (1195) ARCHITETTURA - AMBIENTE COSTRUITO - INTERNI - ARCHITECTURE - BUILT ENVIRONMENT - INTERIORS***AZZZZ099902 - DATA PROCESSING
Arc - Urb - Cost (Mag.)(ord. 270) - MI (1217) ARCHITETTURA E DISEGNO URBANO - ARCHITECTURE AND URBAN DESIGN***AZZZZ099902 - DATA PROCESSING

Obiettivi dell'insegnamento

Elementary introduction to Statistics and Statistical Analysis, with examples related to Building Architecture.


Risultati di apprendimento attesi

Knowledge and understanding of elementary Statistics.

Applying knowledge and understanding of Statistical Analysis.

Making judgements and communication skills linking theory and applications.

Learning skills concerning examples related to Building Architecture.


Argomenti trattati
  1. Probability and random variables

      1.1 Sampling, expectations and moments

      1.2 Distribution functions of random variables

      1.3 Transformations of random variables, limit theorems

  1. Estimation theory

      2.1 Properties of estimators

      2.2 Least squares estimators

             Examples

             Numerical methods

      2.3 Design of experiments

      2.4 Outlier identification - robust procedures

  1. Statistical inference

      3.1 Testing of hypotheses - sampling for the normal distribution

      3.2 Testing of hypotheses - distribution free sampling

      3.3 Testing of hypotheses in least squares adjustments

      3.4 Multivariate analysis

  1. Stochastic processes

      4.1 Properties of stochastic processes

      4.2 Covariance estimation

      4.3 Best linear estimators

             Examples

             Numerical methods

      4.4 Data and model validation


Prerequisiti

Basic knowledge in Mathematical Analysis, Geometry and Linear Algebra. 


Modalità di valutazione

Learning skills concerning examples related to Building Architecture verified by means of written numerical exercises. 

Knowledge and understanding of elementary Statistics and applying knowledge and understanding of Statistical Analysis,  by means of a general discussion on the program.  

This oral discussion is finalized to verify acquired capabilities in making judgements and communication skills.



Bibliografia

Forme didattiche
Tipo Forma Didattica Ore di attività svolte in aula
(hh:mm)
Ore di studio autonome
(hh:mm)
Lezione
30:00
45:00
Esercitazione
10:00
15:00
Laboratorio Informatico
0:00
0:00
Laboratorio Sperimentale
0:00
0:00
Laboratorio Di Progetto
0:00
0:00
Totale 40:00 60:00

Informazioni in lingua inglese a supporto dell'internazionalizzazione
Insegnamento erogato in lingua Inglese
Disponibilità di materiale didattico/slides in lingua inglese
Disponibilità di libri di testo/bibliografia in lingua inglese
Possibilità di sostenere l'esame in lingua inglese
Disponibilità di supporto didattico in lingua inglese
schedaincarico v. 1.6.5 / 1.6.5
Area Servizi ICT
23/04/2021