Le lezioni si articolano in tre parti principali Parte 1: Basi dell'inferenza statistica (18 ore circa). Argomenti: modelli statistici parametrici; statistiche e distribuzioni campionarie; campionamento da popolazioni normali. Parte 2: Funzione di verosimiglianza (12 ore circa). Argomenti: metodi di stima puntuale, intervallare e di verifica di ipotesi basati sull'analisi della verosimiglianza; stima di massima verosimiglianza; approssimazione normale; sufficienza. Parte 3: Inferenza frequentista (42 ore circa). Argomenti: stima puntuale; confronto tra stimatori: criterio MSE; ottimalità; stima intervallare; test di ipotesi: metodi e ottimalità; metodi asintotici; cenni di inferenza bayesiana.

F. De Santis et al. (2017). Inferenza statistica. (Disponibile on-line, sito elearning2 Sapienza). F. De Santis et al. (2017). Esercizi svolti di Inferenza statistica. (Disponibile on-line, sito elearning2 Sapienza). Per approfondimenti Casella G. e Berger R.L. (2001). Statistical Inference, II ed. Duxbury Advanced Series