- Oggetto:
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ELEMENTI DI STATISTICA
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ELEMENTS OF STATISTICS
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Anno accademico 2025/2026
- Codice attività didattica
- MFN1306B
- Docente
- Roberta Sirovich
- Corso di studio
- Scienze Biologiche D.M. 270
- Anno
- 3° anno
- Periodo
- I semestre
- Tipologia
- Di base
- Crediti/Valenza
- 5
- SSD attività didattica
- MAT/06 - probabilita' e statistica matematica
- Erogazione
- Tradizionale
- Lingua
- Italiano
- Frequenza
- Facoltativa
- Tipologia esame
- Scritto
- Tipologia unità didattica
- modulo
- Insegnamento integrato
- ELABORAZIONE INFORMATICA DEI DATI SPERIMENTALI (MFN1306)
- Prerequisiti
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MODULO ELEMENTI DI STATISTICA - Conoscenze matematiche di base fornite attraverso l'insegnamento di Matematica del primo anno.
BASIC STATITICS
Basic knowledge in Calculus as provided by the first year Mathematics course. - Oggetto:
Sommario insegnamento
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Avvisi
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Obiettivi formativi
Coerentemente con gli obiettivi formativi del Corso di Studio previsti dalla scheda SUA-CdS, il corso si prefigge di descrivere le metodologie, le tecniche ed i relativi strumenti informatici che permettono l'analisi di dati sperimentali.
MODULO ELEMENTI DI STATISTICA - Il modulo di Statistica permetterà allo studente di analizzare risultati sperimentali di natura non complessa utilizzando tecniche statistiche adeguate e facendo uso di software dedicato.
In accordance with the educational goals of the degree program envisaged in the SUA-CdS file, the aim of the course is to introduce methods, techniques and related computer science instruments for the analysis of experimental data coming from biological sciences.
ELEMENTS OF STATISTICS
The Statistics section is organized to enable students to study and analyze experimental results of mildly complex nature employing suitable statistical procedures and resorting to dedicated software.
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Risultati dell'apprendimento attesi
CONOSCENZA E CAPACITA' DI COMPRENSIONE - Al termine del modulo lo studente dovrà dimostrare di saper utilizzare le tecniche di analisi descrittiva e inferenziale di base utili alla comprensione dei fenomeni di volta in volta in esame.
CAPACITA' DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE - Lo studente dovrà essere in grado di eseguire autonomamente le analisi statistiche richieste dal problema specifico trattato.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO - Lo studente dovrà stabilire quali tecniche di analisi statistiche utilizzare in base ai dati disponibili per descrivere e interpretare i fenomeni in esame.
ABILITA' COMUNICATIVE - Lo studente saprà fornire una giustificazione delle scelte di elaborazione effettuate e una descrizione sintetica delle metodologie utilizzate e dei risultati ottenuti dall'analisi dei dati.
KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING - Completing the course students will be able to use suitable descriptive and inferential statistics techniques to describe and understand the phenomena being studied.
APPLYING KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING - Students will perform the statistical analyses required by the problem under study.
MAKING JUDGEMENTS - Students will decide which statistical techniques to use according to the available data sets to describe and understand the phenomena under consideration.
COMMUNICATION - The student will be able to justify the choices for the analysis to be performed and to give a synthetic description of the techniques employed and of the results obtained.
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Programma
MODULO ELEMENTI DI STATISTICA
Statistica descrittiva: Dati ed errori. Campionamento. Frequenze. Rappresentazione grafica dei dati. Misure di centralità, di dispersione e di posizione. Analisi esplorativa dei dati. Dati bivariati e tabelle. Elementi di calcolo delle probabilità: Eventi e variabili casuali. Esempi di distribuzioni di probabilità. Media e varianza di variabili casuali. Statistica inferenziale: Distribuzioni campionarie e stimatori. Stime con un campione: proporzione, media e varianza. Stime con due campioni: differenza tra medie. Stima intervallare. Verifica di ipotesi: Concetti basilari. Test con un campione e con due campioni (media e differenza tra medie, proporzione). Test per la bontà del fit e per l'indipendenza. Correlazione e regressione lineare: modelli lineari, stima dei parametri e relativi test di ipotesi.
ELEMENTS OF STATITICS
Descriptive statistics: Data and errors. Sampling. Frequencies. Graphical representation of sample data. Centrality, dispersion and position indexes. Exploratory data analysis. Bivariate data and tables. Introduction to probability: Events and random variables. Examples of probability distributions. Mean and variance of random variables. Inferential statistics: Sample distributions and estimators. Interval estimators. Hypothesis testing: one sample and two sample tests (mean and difference of means, proportion). Test for goodness of fit and for independence. Linear correlation and regression.
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Modalità di insegnamento
Le lezioni si svolgeranno in presenza. L'insegnamento prevede lezioni durante le quali l'apprendimento dei concetti base viene presentato in parallelo all'uso specifico del software introdotto nel modulo di Elementi di informatica e all'analisi di dati biologici reali.
La frequenza alle ore di laboratorio è obbligatoria, viene richiesta la partecipazione ad almeno il 70% di tali lezioni.
Le slide presentate a lezione sono fornite agli studenti nei materiali didattici online.
Lectures will be held in-person. Teaching will include lectures during which learning of basic concepts is presented in parallel with specific use of software introduced in the Elements of Computer Science module and analysis of real biological data.
Attendance at laboratory hours is mandatory; participation in at least 70 percent of these lectures is required.
Slides presented in lectures are provided to students in the online learning materials.
- Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
L'apprendimento viene verificato tramite una prova scritta in aula informatica. L'iscrizione online è obbligatoria per poter sostenere l'esame. L'esame costituisce una prova unica, quindi non è consentito sostenere separatamente i due moduli. Nel caso in cui il piano di studi preveda uno solo dei due moduli, si prega di avvisare i docenti e verranno proposte prove scritte limitate al programma corrispondente.
The exam consists of a written test taken in the computer room. Online registration is mandatory to take the exam. The exam is unified, hence it is not allowed to take the two parts separately. If the study plan includes only one out of the two parts, please contact the teachers and dedicated exam will be given.
Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
- J. Verzani, Using R for Introductory Statistics, CRC Press 2014
- M.M. Triola e M.F. Triola, Statistica per le discipline biosanitarie, Pearson 2009
- Paolo Camagni, Algoritmi e basi della programmazione, Hoepli
- J. Glenn Brookeshear, "Informatica Una Panoramica Generale", Pearson/Addison Wesley
- The R Manuals: An Introduction to R (http://cran.r-project.org/doc/manuals/r-releas /Rintro.pdf)
Il materiale didattico presentato a lezione e una serie di esercitazioni sono scaricabili dalla pagina web del corso.
- M.M. Triola e M.F. Triola, Statistica per le discipline biosanitarie, Pearson 2009
- P. Dalgaard, Introductory Statistics with R, Springer 2008
- Paolo Camagni, Algoritmi e basi della programmazione, Hoepli
- J. Glenn Brookeshear, "Informatica Una Panoramica Generale", Pearson/Addison Wesley
- The R Manuals: An Introduction to R (http://cran.r-project.org/doc/manuals/r-releas /Rintro.pdf)
The teaching material used for lessons and a series of practical exercises are available on the web site of the course.
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Note
Curriculum Cellulare Biomolecolare, Curriculum Ecologico Ambientale, Curriculum Tecnico Analitico
Cellular Biomolecular Curriculum, Ecology and Environment Curriculum, Technical Analytical Curriculum
- Registrazione
- Chiusa
- Apertura registrazione
- 01/03/2020 alle ore 00:00
- Chiusura registrazione
- 31/12/2022 alle ore 23:55
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