Il corso si propone di forrnire agli studenti gli strumenti teorici e pratici, con uso di Excel, per condurre analisi statistiche di tipo descrittivo e inferenziale su insiemi di dati di natura biologica e biotecnologica, sapendo interpretare i risultati ottenuti in modo autonomo. 

1.    La Statistica Descrittiva
1.1  Tipi di dati statistici e loro rappresentazione grafica: diagrammi cartesiani, grafici a barre, istogrammi, areogrammi;
1.2  Frequenze assolute, relative, percentuali e cumulate;
1.3  Indici di centralità: media, moda e mediana; quantili e quartili;
1.4  Indici di dispersione: varianza, deviazione standard, scarto semplice medio, campo di variazione, coefficiente di variazione; differenza interquartilica;
1.5  Indici di forma: skewness e curtosi;
1.6  Interpolazione e approssimazione dei dati sperimentali;
1.7  Regressione lineare semplice: la retta dei minimi quadrati; indice di determinazione R^2;
1.8  Regressione e correlazione; analisi dei residui;
1.9  Coefficiente di correlazione lineare di Pearson;

2.    La teoria della Probabilità
2.1  Eventi e definizione di probabilità di un evento: classica, frequentista, assiomatica di Kolmogorov;
2.2  Eventi incompatibili ed eventi indipendenti; probabilità condizionata;
2.3  Teorema della somma, del prodotto, delle probabilità totali e di Bayes;
2.4  Test diagnostici; sensibilià, specificità e valore predittivo di un test;
2.5   Variabili aleatorie (v.a.) discrete e continue: funzione di ripartizione, di distribuzione e di densità di probabilità; valore atteso e varianza di v.a.;
2.6   Distribuzioni di probabilità notevoli e loro proprietà: Bernoulliana, binomiale, Poissoniana;
2.7   Densità di probabilità notevoli e loro proprietà: esponenziale negativa, normale; uso delle tavole della normale standardizzata;
2.8   Teorema del limite centrale e suoi corollari;

3.    Le basi della Statistica Inferenziale
3.1   Concetti di inferenza deduttiva e induttiva, diretta e inversa;
3.2   Popolazione e campione; distribuzione della media campionaria (popolazioni normali); distribuzione della frequenza campionaria (popolazione Bernoulliana, grandi campioni); 
3.3   Costruzione di test di ipotesi secondo Neuman-Pearson per un parametro della popolazione (media e frequenza per grandi campioni); p-value 

4.     Applicazioni con l'uso di Python

Lo studente dovrà dimostrare:
D1.  Conoscenza approfondita e comprensione adeguata degli  argomenti  trattati. 
D2.  Capacità di applicazione dei metodi statistici utilizzati a lezione in contesti nuovi, in particolare su dati forniti in sede di esame. 
D3.  Abilità nell'utilizzo di semplici strumenti informatici (Python notebooks) per l'analisi di dati statistici. 
D4.  Capacità di autonomia nell'interpretazione dei risultati ottenuti mediante  i metodi statistici utilizzati. 
D5.  Capacità di esporre gli argomenti trattati e i risultati ottenuti dalla elaborazione statistica svolta in sede di esame mediante linguaggio chiaro e appropriato. 

Il materiale didattico predisposto dalla/dal docente in aggiunta ai testi consigliati (come ad esempio diapositive, dispense, esercizi, bibliografia) e le comunicazioni della/del docente specifiche per l'insegnamento sono reperibili all'interno della piattaforma Moodle › blended.uniurb.it

Non presenti

Modalità didattiche

- Lezioni frontali

- La totalità del materiale caricato sulla piattaforma Moodle http://blended.uniurb.it

- Esercitazioni con Python nel laboratorio di Informatica

Obblighi

Nessuno

Testi di studio

M. Carletti, Elaborazione Statistica dei dati Sperimentali, McGraw-Hill, 2019 (credit M. Abate, Mc Graw-Hill). 

Modalità di
accertamento

Consegna elaborato in google colab da preparare a casa e da consegnare prima dell'appello.

Esame scritto di 11 domande a risposta chiusa, per ciascuna domanda: 3pt corretta, 0pt non risposta, -1pt errata.

Il voto finale è la media pesata (25% progetto, 75% esame scritto) dei voti conseguiti con l'elaborato e l'esame scritto. 

Possibilità di orale per aumentare il voto. 

Disabilità e DSA

Le studentesse e gli studenti che hanno registrato la certificazione di disabilità o la certificazione di DSA presso l'Ufficio Inclusione e diritto allo studio, possono chiedere di utilizzare le mappe concettuali (per parole chiave) durante la prova di esame.

A tal fine, è necessario inviare le mappe, due settimane prima dell’appello di esame, alla o al docente del corso, che ne verificherà la coerenza con le indicazioni delle linee guida di ateneo e potrà chiederne la modifica.

Testi di studio

- Uso del libro di testo

- Controllo settimanale della piattaforma Moodle http://blended.uniurb.it

Modalità di
accertamento

Come STUDENTI FREQUENTANTI

Disabilità e DSA

Le studentesse e gli studenti che hanno registrato la certificazione di disabilità o la certificazione di DSA presso l'Ufficio Inclusione e diritto allo studio, possono chiedere di utilizzare le mappe concettuali (per parole chiave) durante la prova di esame.

A tal fine, è necessario inviare le mappe, due settimane prima dell’appello di esame, alla o al docente del corso, che ne verificherà la coerenza con le indicazioni delle linee guida di ateneo e potrà chiederne la modifica.

Il superamento dell'esame di Matematica (I anno, 8 CFU), sebbene non obbligatorio, è fortemente consigliato, in particolare, per la comprensione della sezione sulla teoria della Probabilità.