Statistica Medica 2025/2026

Elementi di calcolo delle probabilità Eventi e loro algebra Definizione e prime leggi della probabilità Probabilità condizionata e indipendenza Teorema di Bayes e sue applicazioni Variabili aleatorie discrete definizione di valore atteso e varianza la distribuzione bernoulliana, binomiale e di Poisson Densità di probabilità e variabili aleatorie continue definizione di valore atteso e varianza la densità uniforme esponenziale e normale Cenni alla legge dei grandi numeri e al teorema centrale di convergenza Elementi d’inferenza statistica La logica inferenziale: campione casuale e rappresentatività Problemi di stima Il modello statistico: parametri e stimatori Valutiamo l’ errore: il campionamento ripetuto Stima del valore atteso in un modello normale: distribuzione campionaria della media Intervallo di confidenza per il valore atteso in un modello normale Applicazioni del teorema del limite centrale ai problemi di stima Stima puntuale e per intervallo del valore atteso in un modello Bernoulliano Ipotesi a confronto Ipotesi nulla e alternativa Confrontiamo ipotesi puntuali: errore di prima specie e potenza del test Il "p-value" Confronto tra valori attesi in un modello normale Lo studio prospettico randomizzato : Formalizziamo il modello e le ipotesi a confronto Costruiamo la statistica t Riportiamo l’errore Intervallo di confidenza e “p-value” Verifica d’ipotesi sulle varianze La variante di Welch del t-test Lo studio crossover Il t-test per dati appaiati Confronto tra valori attesi in un modello Bernoulliano

---