Il programma d'esame coincide con il contenuto delle dispense (capitoli 1-6)
In particolare:
- Cap. 1 - Le basi dell'inferenza statistica
- Cap. 2 - Statistiche e distribuzioni campionarie
- Cap. 3 - Funzione di verosimiglianza
- Cap. 4 - Inferenza frequentista: stima puntuale
- Cap. 5 - Inferenza frequentista: stima intervallare
- Cap. 1 - Inferenza frequentista: verifica di ipotesi

Tutti gli esempi sono parte del programma

Programma dettagliato (con indicazione delle parti della dispensa da studiare e quelle da saltare) 
- Cap. 1: tutto (1.1.3 solo lettura)
- Cap. 2: tutto eccetto le dimostrazioni teoremi 2.22, 2.27, 2.29, appendice 2.6
- Cap. 3: tutto eccetto paragrafo 3.6 (ma 3.6.1 va fatto); dimostrazione teo. 3.52 solo da leggere
- Cap. 4: tutto eccetto dimostrazione teoremi 4.35, 4.44, 4.54, esempi 4.57 e 4.60, definizioni 4.86 e 4.87 (solo lettura), paragrafo 4.10 (solo lettura), appendice 4.11
- Cap. 5: non ci sono parti da saltare
- Cap. 6: tutto eccetto dimostrazione teorema 6.13; il test di Wilks non lo abbiamo visto a lezione ma va studiato (un paio di pagine semplici).

Laboratorio di inferenza statistica
Implementazione di problemi di inferenza statistica con il pacchetto statistica R
In particolare:
- Distribuzioni di probabilità
- Funzione di verosimiglianza
- Distribuzioni campionarie
- Metodo di Monte Carlo. Simulazione
- Proprietà di stimatori puntuali, intervallari e statistiche test
- Funzioni per implementazione di intervalli e test (ad esempio: z.test, t.test, ...)