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ELABORAZIONE INFORMATICA DEI DATI SPERIMENTALI

 

COMPUTER PROCESSING OF EXPERIMENTAL DATA

 

Anno accademico 2017/2018

Codice attività didattica
MFN1306
Docenti
Corso di studio
Scienze Biologiche D.M. 270
Anno
3° anno
Periodo didattico
I semestre
Tipologia
Di base
Crediti/Valenza
9
SSD attività didattica
INF/01 - informatica
MAT/06 - probabilita' e statistica matematica
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Facoltativa
Tipologia esame
Scritto
Prerequisiti
  • Italiano
  • English

MODULO ELEMENTI DI STATISTICA - Conoscenze matematiche di base fornite attraverso l'insegnamento di Matematica del primo anno.
MODULO ELEMENTI DI INFORMATICA - Non è richiesta alcuna conoscenza di informatica.
 
 

Obiettivi formativi

  • Italiano
  • English

Il corso si prefigge l'obiettivo di descrivere le metodologie, le tecniche ed i relativi strumenti informatici che permettono l'analisi di dati sperimentali.

MODULO ELEMENTI DI STATISTICA - L'insegnamento si prefigge di introdurre lo studente alle metodologie, alle tecniche ed ai relativi strumenti informatici che consentono l'analisi di dati sperimentali. Il modulo di Statistica permetterà allo studente di analizzare risultati sperimentali di natura non complessa utilizzando le tecniche statistiche adeguate e facendo uso di software dedicato.

MODULO ELEMENTI DI INFORMATICA -  Il modulo elementi di Informatica fornira' agli studenti le conoscenze di base per utilizzare  strumenti informatici quali foglio di calcolo (quali per esempio Excel e Calc) ed  ambienti di sviluppo specifici per l'analisi statistica dei dati (quale per esempio R).

 

Risultati dell'apprendimento attesi

  • Italiano
  • English

CONOSCENZA E CAPACITA' DI COMPRENSIONE - Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di:

1)  saper utilizzare le tecniche di analisi descrittiva e inferenziale di base utili alla comprensione dei fenomeni di volta in volta in esame:

2) avere acquisito una buona padronanza degli strumenti informatici quali fogli di calcolo o ambienti di sviluppo per l'analisi statistica dei dati.

CAPACITA' DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE - Lo studente dovrà essere in grado di eseguire autonomamente le analisi statistiche richieste dal problema specifico trattato identificando e utilizzando lo strumento informatico più adatto.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO - Lo studente dovrà stabilire quali metodologie informatiche e 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.

 

 

Programma

  • Italiano
  • Enaglish

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.

Elementi di calcolo delle probabilità: Eventi e variabili casuali. Distribuzione di probabilità normale.

Statistica inferenziale: Distribuzioni campionarie e stimatori. Stime con un campione: proporzione, media e varianza. Stime con due campioni: differenza tra proporzioni, differenza tra medie, rapporto tra varianze. 

Verifica di ipotesi: Concettii basilari. Test con un campione e con due campioni. Test per la verifica di normalità. Tavole di contingenza e test per l'indipendenza. Cenni ai test non parametrici.

Correlazione e regressione lineare.

Analisi della varianza a una via.

 

MODULO ELEMENTI DI INFORMATICA

 Introduzione all'informatica:
        -  breve storia delle macchine di calcolo,
        -  struttura di un elaboratore,
        -  concetto di algoritmo,
        -  introduzione alla teoria della complessita',
        -  linguaggi di programmazione,
        -  cenni di algebra Booleana.

Fogli di calcolo:
        - introduzione all'utilizzo di un foglio di calcolo,
        - funzioni avanzate: funzioni, grafici, filtri.

 Introduzione all'ambiente di sviluppo R:
       - installazione;
       - strutture dati;
       - principi di programmazione;
       - grafici in R;
       - introduzione alla statistica in R.

 

Modalità di insegnamento

  • Italiano
  • English

MODULO ELEMENTI DI STATISTICA - Questo insegnamento prevede lezioni frontali (16 ore) affiancate in parallelo da esercitazioni in aula informatizzata (24 ore), all'interno delle quali sono previste anche  attività pratiche di analisi di dati provenienti da esperimenti. Il programma calendarizzato dell'insegnamento è scaricabile dal materiale didattico.

La frequanza alle lezioni e alle esercitazioni è facoltativa, ma fortemente consigliata vista la necessità di apprendere l'utilizzo di software dedicati.

MODULO ELEMENTI DI INFORMATICA - L'insegnamento si articola in 10 ore di lezioni frontali e 18  ore di laboratorio. Il laboratorio prevede esclusivamente attività pratiche.

Le slide presentate a lezione sono fornite agli studenti nei materiali didattici online.

La frequanza alle lezioni e alle esercitazioni è facoltativa, ma fortemente consigliata vista la necessità di apprendere l'utilizzo di software dedicati.

 

 

Modalità di verifica dell'apprendimento

  • Italiano
  • English

L'apprendimento viene verificato tramite una prova scritta suddivisa in due parti corrispondenti ai due moduli dell'insegnamento, a ognuna delle quali viene assegnato un voto. Non è possibile sostenere separatamente le due parti dell'esame.

MODULO DI ELEMENTI DI STATISTICA - L'esame viene svolto in aula informatizzata e consiste nell'analisi di un set di dati fornito. Viene richiesto di rispondere a una serie di domande che implicano aspetti diversi della teoria e dell'analisi statistica e che necessitano dell'uso del software dedicato. Per ogni domanda viene indicato specificamente il punteggio massimo ottenibile. Il voto massimo (32/30) è concepito in modo da consentire di attribuire la lode.

MODULO ELEMENTI DI INFORMATICA - Modalita':  scritto L'esame richiederà anche un’esercitazione pratica sui fogli di calcolo o sugli ambienti  di sviluppo  per l'analisi statistica dei dati.

 ESAME SCRITTO:
- dieci domande a scelta multipla sugli argomenti del corso (5 opzioni possibili, con possibilità di 0-5 opzioni corrette);
- un esercitazione pratica sui fogli di calcolo o sull'ambienti  di sviluppo  per l'analisi statistica dei dati.

Il punteggio massimo ottenibile è 30 e lode.

VOTO GLOBALE - E' costituito dalla media pesata dei punteggi riportati per i due moduli. L'esame è considerato superato se il punteggio risultante è pari almeno a 18 e se nessuno dei punteggi dei singoli moduli è inferiore a 17.

 

Testi consigliati e bibliografia

  • Italiano
  • English

- 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)

Il materiale didattico presentato a lezione e una serie di esercitazioni sono  scaricabili dalla pagina web del corso.

 

 

Note

  • Italiano
  • English

Curriculum Cellulare Biomolecolare, Curriculum Ecologico Ambientale, Curriculum Tecnico Analitico

 

 

Moduli didattici

 

Orario lezioniV

Nota: Consultare la tabella degli orari pubblicata sull'apposita pagina.

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    Ultimo aggiornamento: 07/07/2017 17:38
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