1) Nozione di processo stocastico 2) Introduzione ai processi stazionari, markoviani e martingale. 3) Processi stocastici del secondo ordine: funzione valor medio e funzione di covarianza; loro proprieta'. 4) Processi scambiabili a parametro discreto. 5) Processi parzialmente scambiabili a parametro discreto. 6) Teoremi di rappresentazione di B. de Finetti. 7) Processi stocastici gaussiani. 8) Elementi di inferenza statistica classica su processi stocastici. 9) Elementi di inferenza bayesiana su processi stocastici. 10) Considerazioni critiche e applicazioni 11) Modello statistico parametrico. 12) Procedimento inferenziale diretto: trasformazione coerente della legge temporale iniziale del processo generatore di dati. 13) Procedimento inferenziale indiretto: trasformazione coerente della distribuzione iniziale sui parametri incogniti. 14) Famiglia esponenziale di distribuzioni. 15) Famiglia coniugata naturale. 16) Definizione bayesiana di statistica sufficiente. 17) Modelli Binomiale-Beta, Poisson-Gamma, Esponenziale negativa - Gamma, Normale-Normale, etc. 18) Cenni sull'analisi bayesiana di regressione lineare. 19) Cenni sull''analisi di robustezza.