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Il corso si struttura in lezioni frontali (2 CFU) e in esercitazioni pratiche (1
CFU) per fornire agli studenti gli elementi di base della statistica e delle
sue applicazioni più comuni. In parallelo, una versione e-learning del
corso è resa disponibile attraverso la piattaforma Moodle che include
materiale didattico organizzato in moduli di apprendimento comprensivi
di esercizi svolti e test di autovalutazione.
Students will be guided through the course by structured lectures (2
ECTS) and relevant practical classes (1 ECTS) to acquire the principles of
statistics and their most common applications. In parallel, an e-learning
version of the course using the Moodle platform will be available,
including teaching materials organized in learning units, exercises, selfevaluation
tests and results.
L’insegnamento consente agli studenti di acquisire conoscenze sui
principi fondamentali di statistica e di biometria per rendere possibile la
comprensione degli elementi necessari alla corretta analisi e
interpretazione dei risultati.
L’insegnamento si pone come principale obiettivo didattico quello di
fornire una formazione di base che consenta la comprensione dei concetti
fondamentali di statistica e il corretto utilizzo delle principali applicazioni
per il disegno sperimentale, l’analisi dei dati e la loro presentazione.
Inoltre, il corso fornirà gli strumenti per la comprensione delle più comuni
applicazioni statistiche utilizzate nella letteratura scientifica e tecnica.
a) acquisizione di capacità relative alle tecniche di campionamento,
disegno sperimentale, e analisi di vari tipi di dati; b) capacità di
comprensione del significato dei risultati dell’analisi statistica riportati
nella letteratura scientifica e tecnica.
The aim of the course is to provide a basic information on statistical
methods and biometry, for understanding the main features of data
analysis and their proper application.
The aim of the course is to provide a basic information on statistics, for
the understanding of the main applications and concept in order to
enable a basic tool for experimental design, data analysis and data
presentation. Moreover, the course will provide the tools to understand
the most common statistical applications utilized in scientific and
technical literature.
(i) acquisition of skills related to the sampling, experimental design and
data analysis of various type of data; (ii) capability of understanding the
meaning of the results of statistical analysis reported in the scientific and
technical literature.
Introduzione e statistica descrittiva (1 CFU): Il metodo scientifico,
Misurazione dei fenomeni naturali, Distribuzioni empiriche, Statistiche
descrittive, Variabilità e rappresentazione grafica dei dati. Statistica
inferenziale (2 CFU): Popolazioni e campioni, Probabilità e test delle
ipotesi, Distribuzioni di probabilità, Intervalli di confidenza e confronto
delle medie, Test di t e Analisi della Varianza (ANOVA), Correlazione e
regressione, Metodi non parametrici.
Introduction and descriptive statistics: The scientific method,
Measurements of natural phenomena, Empirical distributions, Descriptive
statistics, Variability and graphical representation of data (1 ECTS).
Inferential statistics: Populations and samples, Probability and hypothesis
testing, Distribution of probabilities, Confidence intervals and mean
comparisons, t test and Analysis of Variance (ANOVA), Correlation and
regression analysis, Non-Parametric methods (2 ECTS).
L’esame finale consiste in un compito scritto basato su esercizi relativi al
programma del corso. Durante il corso verranno svolti dei test di
autovalutazione (modalità e-learning), al fine di fornire agli studenti uno
strumento utile per valutare il livello raggiunto.
Nell’esame scritto, gli studenti dovranno completare correttamente
almeno i 3/5 degli esercizi che saranno predisposti per valutare: a)
l’abilità di utilizzare le statistiche descrittive più comuni applicate ai
diversi tipi di dati (compresa la rappresentazione grafica dei dati); b)
comprensione dei principi e dei metodi di calcolo delle probabilità e di
test delle ipotesi; c) abilità di usare e comprendere i risultati delle
applicazioni di statistica inferenziale e d) abilità di disegnare semplici
esperimenti statistici.
Il voto finale sarà attribuito in trentesimi. Il superamento della prova
finale si concretizzerà in un voto che potrà variare fra un minimo di 18
fino ad un massimo di 30 “cum laude”.
Il compito scritto è composto da 5 esercizi relativi al programma del
corso, ognumo dei quali sarà valutato con un voto da 0 a 6. Il voto
massimo (30 “cum laude”) è attribuito agli studenti che dimostreranno
una completa padronanza della materia.
Final assessment will consist of a written test based on exercises on of
the subjects listed in the teaching program. During the course, will be
available self-evaluation tests (e-learning mode), in order to provide the
students useful information about their skill level.
In the written test the student will have to complete successfully at least
3/5 of the exercises that will be designed to evaluate: a) the ability to
utilize the most common descriptive statistics for data analysis (including
graphical representation) applied to various types of data; b)
understanding of the principles of probability and hypothesis testing; c)
ability to use and understand the results of inferential statistical
applications and d) the ability of designing simple statistical experiments.
The final mark is attributed in thirtieths. Successful completion of the
examination will lead to grades ranging from 18 to 30 “cum laude”.
The written test consists of five exercises concerning the subjects listed
in the teaching program, each one will be evaluated within the range 0 -
6. The maximum grade 30 “cum laude” is attributed to students
demonstrating complete mastery of the subject.
Michael C. Whitlock, Dolph Schluter, 2010. Analisi Statistica dei Dati
Biologici, Zanichelli
Michael C. Whitlock, Dolph Schluter, 2008. The Analysis of Biological
Data, Roberts and Company Publishers
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