Ebook: Statistica ed elaborazione statistica delle informazioni

Nella prima parte, essenzialmente descrittiva, le informazioni riguardano una sola componente, detta variabile statistica ad una dimensione, di cui vengono analizzati i principali aspetti formali, quali la posizione, la dispersione, la concentrazione, l'asimmetria, la curtosi. Si accenna anche all'entropia come misura della variabilita basata sulle frequenze. Vengono poi proposti semplici schemi di riferimento - le variabili casuali ad una dimensione per classificare le variabili statistiche.
Nella seconda parte si esaminano fenomeni con due componenti e si presentano alcuni strumenti per valutarne il grado di connessione e di correlazione. Gli stessi concetti sono poi generalizzati al caso k-dimensionale nella parte quinta, dove vengono proposte due classi di modelli interpretativi dei sistemi complessi. Si tratta dei modelli di regressione in cui una variabile viene considerata dipendente dalle altre, e del modello delle componenti principali in cui una variabile multipla viene scomposta in fattori non correlati fra loro, ognuno dei quali spiega una percentuale via via minore della variabilita complessiva.
Nella parte terza si esaminano le operazioni sulle variabili casuali, intese come fattori esplicativi della genesi delle distribuzioni osservate. In particolare si accenna alia teoria dei processi stocastici Markoviani quale potente strumento per l'analisi della dinamica dei sistemi e lo studio delle loro caratteristiche in condizioni d'equilibrio.
Nella quarta parte, dopo una trattazione delle principali distribuzioni campionarie, si propone un approccio unitario per impostare i problemi di stima e di verifica di ipotesi sui parametri che caratterizzano una popolazione statistica.