Probabilità e statistica per l’ingegneria e le scienze

Dalla prefazione del curatore
L’analisi statistica è una scienza affascinante. Essa fornisce la chiave di lettura per interpretare dati a prima vista “rumorosi” e imperscrutabili, ricavandone informazioni reali, o quanto meno attendibili. In qualche senso la statistica concilia l’esattezza dei risultati teorici con la realtà del mondo fisico, risolvendo il loro (spesso frustrante) rapporto.

Essendo io per formazione un probabilista, il lavoro di Ross mi ha molto colpito.
Non si tratta ovviamente di un testo rivolto ai teorici, e, come ci si può aspettare, non indugia in un eccesso di rigore e di formalismo; tuttavia, non si concede affatto a “ricette” pronte all’uso che possano essere applicate senza avere una buona comprensione dei fenomeni statistici.
La comprensione stessa dei fenomeni è il leitmotiv del testo. Anche il risultato più sofisticato, pure in assenza di una dimostrazione che sarebbe fuori luogo, è sempre affiancato da considerazioni sul suo significato, sulla sua plausibilità e sulla sua portata in contesti più ampi.

Allo studente, quindi, non è concesso di procedere senza capire. I problemi di fine capitolo (che sono molto numerosi), contribuiscono a conferire questo taglio. Molti di essi sono casi pratici presi dalle branche dell’ingegneria e dal mondo delle scienze pure (soprattutto la biologia); questi problemi sono caratterizzati da una grande concretezza, e richiedono oltre agli strumenti tecnici una certa visione di insieme e una dose di buon senso. Non mancano anche problemi di natura più teorica, alcuni dei quali guidano lo studente a dimostrare rigorosamente risultati di probabilità anche
non banali, che vengono poi usati nel testo. Vi sono infine esercizi di livello più difficile del normale, che permettono anche al migliore degli studenti di mettere alla prova il suo livello di comprensione. (Segnalo solo il Problema 32 del Capitolo 2, che è la più ingegnosa versione del problema delle tre porte che abbia mai trovato.)

Particolarmente significativa è infine la presenza degli esempi, anch’essi molto concreti, e raramente volti alla mera illustrazione di tecniche standard. Essi sono spesso anzi arricchiti da considerazioni generali (come il riquadro sull’effetto placebo che segue l’Esempio 8.3.7) o sono di per sé utili (come l’Esempio 4.4.3, dedicato al concetto di entropia dell’informazione), contribuendo a dare al lettore una “filosofia” del corretto ragionamento statistico.

Nella traduzione italiana viene riportata sovente la terminologia inglese originale, soprattutto per i concetti di introduzione più recente, che tendono nella universalità delle applicazioni ad adottare questa lingua come standard.

Francesco Morandin

Per saperne di più consultate la scheda di presentazione.