Gli argomenti principali del corso sono i seguenti: 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. Cenni sui processi stocastici stazionari, scambiabili e martingale: principali teoremi di rappresentazione; elementi di analisi nel dominio temporale e frequenziale; esemplificazioni. Principali distribuzioni multivariate: famiglie normale, Student-t, Wishart e loro proprietà. Aspetti fondazionali dell'inferenza statistica nell'impostazione frequentista e bayesiana: principio di verosimiglianza, principio di sufficienza, condizionalizzazione Analisi statistica bayesiana: famiglia esponenziale di distribuzioni; distribuzioni coniugate; sufficienza bayesiana; modelli gerarchici. 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.