Dipartimento di Scienze della Vita e dell'Ambiente - Guida degli insegnamenti (Syllabus)

Programma

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C.I. LABORATORIO DI BIOLOGIA E STATISTICA SPERIMENTALE: STATISTICA PER LE SCIENZE SPERIMENTALI (MODULO) (M-Z)
FRANCESCA BEOLCHINI

Sede Scienze
A.A. 2016/2017
Crediti 6
Ore 48
Periodo 1^ semestre
Lingua ITA
Codice U-gov ST01 3S244

Prerequisiti

Conoscenza di elementi di base di matematica.



Modalità di svolgimento del corso

Il corso verrà svolto mediante lezioni frontali in aula, nell’ambito delle quali verranno anche svolte esercitazioni numeriche con Excel e con software specifici di statistica



Risultati di apprendimento attesi

Conoscenze:
L'insegnamento permette agli studenti di acquisire le basi teoriche e metodologiche dell'analisi statistica univariata e multivariata applicata allo studio delle scienze sperimentali. In particolare lo studente conoscerà le basi della statistica descrittiva, inferenza statistica e test di ipotesi, introduzione alla sperimentazione fattoriale e analisi della varianza, analisi di regressione lineare, analisi statistica di dati multivariati. 

Capacità di applicare le conoscenze:
Al termine del corso lo studente sarà in grado di applicare strumenti di statistica di base a dati sperimentali: calcolo dei principali indici statistici, costruzione di istogrammi e box plot, utilizzo delle principali distribuzioni di probabilità, calcolo limiti confidenza della media, test statistici, analisi di regressione lineare, interpretazione e costruzione di dendrogrammi, analisi delle componenti principali

Competenze trasversali:
Le esercitazioni numeriche svolte contribuiscono a migliorare, sia il grado di autonomia di giudizio in generale, sia la capacità comunicativa che deriva anche dalla discussione in gruppo. Inoltre l’utilizzo di strumenti software fornisce allo studente anche competenze trasversali di tipo informatico.



Programma

CAMPIONAMENTO E STATISTICA DESCRITTIVA. Popolazione e campione. Variabili quantitative e qualitative. Variabili discrete e continue. Misure statistiche: media, varianza, deviazione standard della popolazione e del campione. Outlier. Mediana campionaria, quartili e percentili. Frequenza assoluta, frequenza relativa, frequenza cumulativa. Rappresentazioni grafiche: box-plot , istogrammi. Dati multivariati.

INFERENZA STATISTICA. Concetto di variabile casuale. Variabili casuali indipendenti. Teorema di propagazione degli errori. Distribuzioni di probabilità: normale, normale standardizzata, t-Student, F-Fisher. Intervalli di confidenza per la media. Test di ipotesi. Procedura generale dei test statistici, errore di prima specie, test a una coda e a due code.

INTRODUZIONE ALLA SPERIMENTAZIONE FATTORIALE E ANALISI DELLA VARIANZA. Sperimentazione fattoriale, fattori, livelli, variabili di risposta, calcolo degli effetti principali e delle interazioni. Analisi della varianza, test F.

ANALISI DI REGRESSIONE LINEARE. Metodo dei minimi quadrati. Indicatori della bontà della regressione: stima di R2, analisi dei residui, diagramma quadrato.

ANALISI MULTIVARIATA. Matrice di dati multivariati, matrice di varianza e covarianza, matrice di correlazione. Analisi dei cluster, dendrogramma. Analisi delle componenti principali, diagramma degli score e dei loading, b-plot.



Modalità di svolgimento dell'esame

Metodi di valutazione dell’apprendimento:
L’esame consiste in una prova scritta nella quale vengono sottoposte allo studente domande relative ad aspetti teorici e all’applicazione pratica di concetti presentati a lezione. Durante l’erogazione del corso verranno anche sottoposte agli studenti due prove in itinere, strutturate come la prova scritta. In caso di risultato negativo o di insoddisfazione in uno dei due parziali, questo può essere recuperato nella prima sessione d’esame immediatamente successiva.Il superamento di entrambe con un voto finale maggiore o uguale a 18 consente il riconoscimento della prova scritta.

Criteri di valutazione dell’apprendimento:
Nella prova lo studente dovrà dimostrare di conoscere gli argomenti presentati a lezione e di sapere applicare le conoscenze a semplici casi pratici di costruzione istogrammi e box plot, calcolo limiti confidenza della media, test statistici, analisi di regressione lineare, interpretazione e costruzione di dendrogrammi, interpretazione di elaborazioni di dati multivariati basate sull’analisi delle componenti principali.

Criteri di misurazione dell’apprendimento:
Il voto finale è attribuito in trentesimi. L’esame si intende superato quando il voto è maggiore o uguale a 18. È prevista l’assegnazione del massimo dei voti con lode (30 e lode).

Criteri di attribuzione del voto finale:
Il voto finale viene attribuito sulla base dell’esito della prova scritta. . Il voto del Corso Integrato di cui questo insegnamento fa parte (con l’insegnamento di Laboratorio di Biologia) viene attribuito valutando le risultanze dei due moduli.



Testi consigliati

Geoffrey R. Norman, David L. Streiner, G. Capelli. Biostatistica. Tutto quello che avreste voluto sapere. Casa Editrice Ambrosiana (2015).
O. Vitali. Statistica per le Scienze Applicate. Vol. 2. Cacucci Editore, Bari, 1993.
O. Vitali. Principi di Statistica. Cacucci Editore, Bari, 2003.
M.C. Whitlock, D. Schluter. Analisi statistica dei dati biologici. Zanichelli, Bologna, 2010.
W.W. Daniel. Biostatistica. Edises, Napoli, 1996.
R.R. Sokal, F.J. Rohlf. Biometry. The Principles and Practice of Statistics in Biological Research, W.H. Freeman, W.J. Krzanowski. Principles of Multivariate Analysis. A User’s Perspective, Seconda ediz., Oxford University Press, 2000.
I.T. Jolliffe. Principal Component Analysis, Seconda ediz., Springer-Verlag, New York, 2002.



Corsi di laurea
  • Scienze biologiche




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