INGLESE
English
Conoscenza statistica descrittiva, conoscenze informatiche di base (e.g., archiviazione file, fogli elettronici, editor di testi)
Descriptive statistical knowledge, basic computer knowledge (eg, file storage, spreadsheets, text editor)
Le lezioni teoriche saranno alternate ad esercitazioni informatiche utilizzando software freeware (se posibile, gli studenti utilizzeranno propri computer)
Theoretical lessons will be alternated with computer exercises using freeware software (if possible, students will use their own computers)
Il corso si propone di fornire agli studenti le competenze e le abilità necessarie per realizzare disegni sperimentali ed analizzare dati ambientali e biologici marini.
Gli studenti impareranno ad utilizzare strumenti di analisi dati e come analizzare dati provenienti da banche dati ad accesso libero.
Gli studenti impareranno ad affrontare problemi pratici ed interpretativi negli esperimenti di laboratorio e in campo, imparando il rigore logico ed aprendo la loro mente alla complessità e possibili interazioni che avvengono nel mondo reale.
The course aims to provide the students with the skills and abilities needed to develope expreimental designs and analyze marine environmental and biological data.
Students will learn how to use data analysis tools and how analyze data from open access databases.
Students will learn how to deal with practical and interpretative problems in laboratory and field experiments, learning logical rigor and opening their minds to the complexity and possible interactions that take place in the real world.
Basi della statistica. Popolazione statistica. Accuratezza e precisione. Statistica descrittiva ed inferenziale.
Tipi di variabilità e variabili. Distribuzione di frequenza. Distribuzione normale.
Parametri di posizione e dispersione.
Test statistici. Ipotesi nulla ed errore tipo I e II.
Misure di associazione.
Disegno sperimentale. Esperimenti misurativi e manipolativi.
Modello, ipotesi e validazione.
Replicazione, pseudoreplicazione e controllo.
Fattori sperimentali. Analisi della varianza, sorgenti di variabilità e F test. Confronti multipli.
Assunzioni dell’analisi della varianza. Normalità. Indipendenza. Omoscedasticità.
Eteroscedasticità. Trasformazione dei dati. Esperimenti multifattoriali, disegno fattoriale e variabilità.
Disegno gerarchico e analisi nested.
Popolazione e distribuzioni. Test di adattamento.
Statistica parametrica e non-parametrica.
Biodiversità e misure di diversità. Indici di diversità.
Metodi multivariati. Misure di similarità. Metriche.
Analisi multivariate e analisi permutazionale della varianza. Analisi di similarità e percentuali di similarità.
Ordinamento mediante Analisi PCA, PCO e MDS.
Introduzione a R come strumento per programmare.
• Tipi di dato fondamentali. Nozione di variabile. Assegnazione. Operatori aritmetici, logici e relazionali.
• Istruzioni condizionate. Istruzioni cicliche. Funzioni. Funzioni ricorsive. Importazione dati.
• Cenni di equazioni differenziali e la loro integrazione numerica.
• Modellistica numerica: introduzione e applicazione.
Basic of statistics. Statistical population.
Accuracy and Precision. Descriptive and inferential statistic.
Types of variability and variables. Frequency distributions. Normal distribution.
Parameters of location and dispersion.
Statistic tests. Null hypothesis and errors type I and II.
Measures of associations.
Experimental design. Mensurative and manipulative experiments.
Model, Hypothesis and validation.
Replication, pseudoreplications and controls.
Experimental factors. Analysis of variance, sources of variability and F test. Multiple comparisons.
Assumptions of analysis of variance. Normality. Independence. Homoscedasticity.
Heteroscedasticity. Transformation of data. Multifactorial experiments, factorial designs and sources of variability.
Hierachical design and nested analysis.
Populations and distributions. Goodness of fit.
Parametric and non-parametric statistics.
Biodiversity and diversity measures. Diversity indices.
Multivariate methods. Measures of similarity. Metrics.
Permutational Analysis of variance and multivariate analysis of variance. Analysis of similarities and similarities percentages.
Ordination of samples by Principal component analysis, Principal coordinates analysis and Multi-dimensional scaling
Introduction to R as programming tool
• Fundamentals of data Structure. Notion of variable. Assignment. Arithmetic, logical and relational operators.
• Conditional Instructions. Cyclic instructions. Functions. Recursive functions. Data import.
• An outline of differential equations and their numerical integration.
• Numerical modelling: introduction and application.
L'esame finale prevede una prova scritta e potrà essere completato da una prova orale.
Ogni parte della prova scritta e le domande orali saranno valutate separatamente. Il voto finale deriverà dalla valutazione media di tutte le parti d'esame.
Il voto finale è attribuito in trentesimi. L’esame si intende superato quando il voto è maggiore o uguale a 18.
Il voto finale si assegna in seguito alla valutazione nella prova orale. La lode viene attributa a quegli studenti che dimostrano una conoscenza piena della materia.
The final exam involves a written test and can be completed by an oral exam.
Each part of the written test and oral questions will be evaluated separately. The final assessment will be derived from the average rating of all parts of the exam.
The final vote is in a scale of thirty. The exam is passed when the vote is greater than or equal to 18.
The final vote is given by evaluating the oral test. The “lode” is attributed when the student has demonstrated a deep understanding of the matter.
Anderson MJ, Gorley RN, Clarke KR (2008) PERMANOVA+ for PRIMER: guide to software and statistical methods. PRIMER-E Ltd, Plymouth, UK
Bakus GJ (ed) (2007) Quantitative analysis of marine biological communities. John Wiley & Sons, Hoboken, New Jersey
Gambi MC, Doppiano M (eds) (2004) Mediterranean marine benthos: a manual of methods for its sampling and study, Vol 11 (suppl. 1). Società Italiana di Biologia Martina, Genova, Italy
Hill J, Wilkinson C (2004) Methods for ecological monitoring of coral reefs. A resource for managers. Australian Institute of Marine Science, Townsville, Qld, AustraliaUnderwood AJ (1997) Experiments in ecology. Cambridge University Press, Cambridge
Anderson MJ, Gorley RN, Clarke KR (2008) PERMANOVA+ for PRIMER: guide to software and statistical methods. PRIMER-E Ltd, Plymouth, UK
Bakus GJ (ed) (2007) Quantitative analysis of marine biological communities. John Wiley & Sons, Hoboken, New Jersey
Gambi MC, Doppiano M (eds) (2004) Mediterranean marine benthos: a manual of methods for its sampling and study, Vol 11 (suppl. 1). Società Italiana di Biologia Martina, Genova, Italy
Hill J, Wilkinson C (2004) Methods for ecological monitoring of coral reefs. A resource for managers. Australian Institute of Marine Science, Townsville, Qld, AustraliaUnderwood AJ (1997) Experiments in ecology. Cambridge University Press, Cambridge
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