Dipartimento di Ingegneria e architettura Gestione e protezione delle risorse territoriali e ambientali Analisi dei rischi e metodi statistici per l’ingegneria – Risk analysis and statistical methods for engineering MAT/07 (9 CFU) – (Gestione e protezione delle risorse territoriali e ambientali) Didattica erogata 2024-2025 – I anno in comune

L’orario delle lezioni sarà pubblicato sulla pagina web del corso di laurea:
https://gestioneaule.unikore.it/agendaweb_unikore//index.php?_lang=it

L’insegnamento mira a fornire i principali strumenti di calcolo delle probabilità e di indagine statistica con particolare riguardo alle applicazioni in ambito ingegneristico. Tali strumenti sono necessari per supportare tutte le diversi fasi di acquisizione, sintesi ed analisi dei dati sperimentali e osservazionali in ambito ingegneristico. Inoltre, saranno descritte metodologie atte a sviluppare, a partire dai dati, modelli matematici sia di tipo deterministico che stocastico. Particolare rilievo verrà dato alla parte pratica, mediante la trattazione di casi di studio reali relativi a problemi connessi all’analisi dei rischi per l’ingegneria. Per quanto concerne le applicazioni, in supporto alle tecniche matematiche, si farà uso del toolbox di statistica del software MATLAB.

I risultati di apprendimento attesi sono definiti secondo i parametri europei descritti dai cinque descrittori di Dublino.
1.
Conoscenza e capacità di comprensione:
Il corso intende fornire le conoscenze sui temi di calcolo delle probabilità, di indagine statistica e di modellizzazione dei dati, mediante l’acquisizione delle nozioni di base delle tecniche matematiche. Lo studente acquisirà la capacità di analizzare dei dati facendo uso di parametri sintetici e tecniche di inferenza statistica. Inoltre, egli sarà in grado di verificare, sulla base dei dati forniti, la veridicità di ipotesi formulate. Infine, lo studente acquisirà la capacità di costruire modelli matematici sia deterministici che stocastici a partire dai dati osservati. Egli sarà in grado di usare gli strumenti acquisiti in modo critico ed operare le scelte migliori nell’ambito delle tematiche oggetto del corso.
2.
Conoscenza e capacità di comprensione applicate:
Saranno sviluppate le principali tecniche di studio dei fenomeni aleatori e di indagine statistica con un’ampia parte dedicata alle applicazioni ingegneristiche. Gli studenti si eserciteranno nell’affrontare questo tipo di problemi in modo da acquisire la capacità di analisi dei dati e di effettuare previsioni basate su di essi.
3.
Autonomia di giudizio:
Le attività di esercitazione che si terranno durante il corso pongono gli allievi di fronte ai problemi tipici dello studio dei fenomeni aleatori e dell’analisi statistica. Gli studenti dovranno formarsi alla risoluzione dei problemi proposti valutando i possibili approcci e scegliendo le tecniche opportune di risoluzione.
4.
Abilità comunicative:
Capacità di sintesi e di collegamento tra gli argomenti studiati. Lo studente acquisirà la capacità di comunicare ed esprimere problematiche inerenti alle tematiche del corso. Sarà in grado di utilizzare la terminologia tecnica adatta per esporre in maniera chiara e rigorosa gli aspetti riguardanti la disciplina.
5.
Capacità di apprendere:
Il corso prevede che gli allievi, pur avendo a disposizione alcuni testi principali a cui fare riferimento per lo studio, raccolgano informazioni e conoscenze da altre fonti che saranno indicate lezione per lezione. Tale aspetto è particolarmente importante nella logica dell’evoluzione della disciplina e della possibilità di applicare a problemi specifici tecniche non trattate nel corso.

Testi principali:
•
V. Romano, Metodi matematici per i corsi di ingegneria, Città Studi, 2018.
•
P. Baldi, Calcolo delle probabilità e statistica , Mc Graw-Hill, Milano, 1992.
Testi di approfondimento:
•
D. C. Montgomery, G. C. Runger, Applied statistics and probability for engineers, 7th Edition, J. Wiley, 2018.
I docenti indicheranno agli studenti, lungo l’arco temporale di erogazione dell’insegnamento, la rispondenza tra le nozioni impartite e il testo di riferimento e/o di supporto adottato.

L’insegnamento è articolato in lezioni frontali ed esercitazioni svolte sia con strumenti matematici che con l’ausilio di strumenti di calcolo scientifico. Alcune esercitazioni prevederanno anche la predisposizione di appositi elaborati. L’insegnamento si avvale, oltre ai testi indicati per lo studio della disciplina, dell’ausilio di materiale didattico appositamente predisposto dal docente sotto forma di dispense riguardanti specifici argomenti del corso. La frequenza dell’insegnamento è fortemente consigliata, così come l’attività esercitativa.

L’accertamento delle competenze avviene attraverso un colloquio orale sull’intero programma del corso, comprendente la verifica delle conoscenze teoriche e la valutazione delle competenze applicative. Per quanto concerne queste ultime, l’esame prevede l’esposizione di un elaborato prodotto dallo studente e inerente uno o più degli aspetti applicativi trattati durante il corso.
La valutazione dell’apprendimento sarà focalizzata sulla valutazione dei risultati attesi, in accordo con i descrittori di Dublino.
Il voto sarà dato in trentesimi e varierà da 18/30 a 30/30 con lode. L’obiettivo della prova d’esame consiste nel verificare il livello di raggiungimento delle conoscenze, competenze e abilità indicati. Il voto sarà espresso, secondo il seguente schema di valutazione:
–
Ottimo (30–30 e lode): Ottima conoscenza e comprensione degli argomenti trattati. Ottima capacità di applicare le conoscenze acquisite per risolvere gli esercizi proposti e nell’affrontare nuove problematiche. Eccellenti capacità espositive.
–
Molto buono (26–29): Buona conoscenza e comprensione degli argomenti trattati. Buona capacità di applicare le conoscenze acquisite per risolvere gli esercizi proposti e nell’affrontare nuove problematiche. Ottime capacità espositive.
–
Buono (24–25): Buona conoscenza e comprensione degli argomenti trattati. Discreta capacità di applicare le conoscenze acquisite per risolvere gli esercizi proposti e nell’affrontare nuove problematiche. Buone capacità espositive.
–
Discreto (21–23): Discreta conoscenza e comprensione degli argomenti trattati. Limitata capacità di applicare le conoscenze acquisite per risolvere gli esercizi proposti e nell’affrontare nuove problematiche.
–
Sufficiente (18–20): Conoscenza minima degli argomenti trattati e limitata capacità di applicare le conoscenze acquisite per risolvere gli esercizi proposti.
–
Insufficiente: Manca di una conoscenza accettabile degli argomenti trattati e non dimostra una sufficiente capacità di applicare le conoscenze acquisite per risolvere gli esercizi.

Le date di esami saranno pubblicate sulla pagina web del corso di laurea: https://gestioneaule.unikore.it/agendaweb_unikore//index.php?_lang=it
Modalità

Gli orari sono pubblicati sulla pagina personale: https://www.unikore.it/index.php/docenti.