Gli argomenti principali del corso sono i seguenti 1. Primi elementi della teoria dei processi stocastici a parametro discreto: legge temporale; teorema di Kolmogorov; funzione valor medio, funzione di covarianza e loro proprietà; alcuni esempi significativi. 2. Cenni sui processi stocastici stazionari, scambiabili e martingale: principali teoremi di rappresentazione; elementi di analisi nel dominio temporale e frequenziale; esemplificazioni. 3. Principali distribuzioni multivariate: famiglie normale, Student-t, Wishart e loro proprietà. 4. Aspetti fondazionali dell'inferenza statistica nell'impostazione frequentista e bayesiana: principio di verosimiglianza, principio di sufficienza, condizionalizzazione 5. Analisi statistica bayesiana: famiglia esponenziale di distribuzioni; distribuzioni coniugate; sufficienza bayesiana; modelli gerarchici. 6. Alcune tecniche di analisi multivariata: * analisi di regressione nell'impostazione frequentista e bayesiana * modelli di regressione lineare multipla e multivariata * componenti principali * analisi fattoriale * correlazioni canoniche.