Il corso si propone di fornire agli studenti i concetti teorici fondamentali relativi alla statistica descrittiva e inferenziale, finalizzati all’apprendimento delle metodologie della ricerca scientifica in campo biotecnologico.

1. Cenni di calcolo combinatorio: disposizioni, combinazioni, permutazioni, semplici e con ripetizione. Il coefficiente binomiale e le sue propriet?. 2. Calcolo delle probabilit?. Spazio campionario ed eventi. Operazioni con gli eventi. La definizione classica di probabilit?. Teoremi sulla probabilit?. La probabilit? condizionata. Il teorema di Bayes. La legge empirica del caso. La definizione statistica di probabilit?. Cenni alla definizione soggettiva e assiomatica. 3. Statistica descrittiva. Popolazione statistica, unit? statistiche e caratteri. Frequenze e distribuzioni di frequenze. Variabili e mutabili statistiche. Variabili casuali. Le rappresentazioni grafiche. Gli indici di posizione e di variabilit?. 4. Le distribuzioni teoriche di probabilit?. La distribuzione binomiale, ipergeometrica, di Poisson e di Gauss. La distribuzione normale standardizzata e i problemi relativi al calcolo delle probabilit?. Le distribuzioni t, F e Chi-quadrato. 5. Confronto fra distribuzioni empiriche e distribuzioni teoriche. Indici di asimmetria e di disnormalit? o curtosi. Indice di accostamento Chi-quadrato. 6. La statistica bivariata. La distribuzione congiunta di due caratteri. Indipendenza, dipendenza e interdipendenza. Associazione fra due caratteri qualitativi: l?indice c2 di Pearson. Indici normalizzati. Associazione fra un carattere quantitativo ed uno qualitativo o quantitativo discreto. Indipendenza in media: indice di dipendenza in media di Pearson. Associazione fra due caratteri quantitativi: indice di correlazione lineare di Bravais?Pearson. L?indice di determinazione lineare. 7. L?interpolazione e la regressione. L?interpolazione matematica e statistica, il metodo dei minimi quadrati. Gli indici di accostamento, il coefficiente di determinazione. L?interpolazione lineare, quadratica e esponenziale. L?extrapolazione. La regressione lineare, l?analisi dei residui. 8. L?inferenza statistica. Il campionamento bernoulliano e in blocco. Tecniche di campionamento. Parametri e statistiche. Propriet? delle statistiche campionarie. La distribuzione delle medie, delle frequenze e delle varianze campionarie, teoremi relativi. La varianza corretta. La stima puntuale di una media, della differenza di medie e di una proporzione. La stima per intervalli di una media e della differenza di due medie nel caso di grandi e piccoli campioni. Stima per intervalli della proporzione di una popolazione. Il problema della dimensione del campione. 9. La verifica delle ipotesi. Prova di un?ipotesi semplice e composta. La verifica delle ipotesi di proporzioni e della differenza di due proporzioni, di medie e di differenza di medie per grandi e piccoli campioni. Caso dei campioni indipendenti e dipendenti. Test di verifica per la omoschedasticit? di due popolazioni. Test di significativit? Chi-quadrato per la bont? dell?adattamento di una distribuzione teorica ad una osservata. Analisi della varianza a uno e a due fattori. 10. Laboratorio di Informatica, uso di Excel: Le funzioni matematiche. Le funzioni statistiche per il calcolo degli indici di posizione e di variabilit?. Strumenti Analisi Dati Statistica descrittiva. La funzione di matrice Frequenza, Strumenti Analisi Dati Istogramma Rappresentazioni grafiche di dati, bidimensionali e tridimensionali. Funzioni relative alle distribuzioni teoriche di probabilit?. Le funzioni per l?interpolazione lineare ed esponenziale. L?interpolazione grafica. Le funzioni Covarianza, Correlazione. La funzione ConfidenzaStrumenti, Analisi Dati Varianza ad un fattore, Strumenti Analisi Dati Varianza a due fattori senza replica Utilizzo delle formule per programmare fogli relativi a calcoli statistici.

Modalità didattiche

Lezione frontale; esercitazioni in laboratorio di informatica.

Testi di studio

Testo di base 1. Murray R. Spiegel, Statistica, McGraw-Hill, Milano, sia per la teoria che per gli esercizi. Testi di approfondimento 1. A. Di Ciaccio, S. Borra, Introduzione alla statistica descrittiva, McGraw-Hill, Milano 2. A. Montanari, P. Agati, D.G. Cal?, Statistica con esercizi commentati e risolti, Masson, Milano 3. A. Camusi, F. Moller, E. Ottaviano, M. Sari Gorla, Metodi statistici per la sperimentazione biologica,Zanichelli, Bologna. 4. G. Cicchitelli, Probabilit? e Statistica 5. G. Cicchitelli, M.A. Pannone, Complementi ed esercizi di Statistica descrittiva e inferenziale

Modalità di
accertamento

Esame orale; prova di laboratorio

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.