- Oggetto:
- Oggetto:
Elaborazione informatica dei dati sperimentali (dalla coorte 2011/12)
- Oggetto:
Analysis of Experimental Data
- Oggetto:
Anno accademico 2013/2014
- Codice dell'attività didattica
- MFN1306
- Docenti
- Prof. Maria Teresa Giraudo
Dott. Marco Beccuti - Corso di studi
- Scienze Biologiche D.M. 270
- Anno
- 3° anno
- Periodo didattico
- I semestre
- Tipologia
- Di base
- Crediti/Valenza
- 9
- SSD dell'attività didattica
- INF/01 - informatica
MAT/06 - probabilita' e statistica matematica - Modalità di erogazione
- Tradizionale
- Lingua di insegnamento
- Italiano
- Modalità di frequenza
- Lezioni facoltative e esercitazioni obbligatorie
- Tipologia d'esame
- Scritto
- Modalità d'esame
- Modulo di Informatica
Scritto
L'esame richiederà anche unesercitazione pratica.Modulo di Statistica
Scritto
L'esame si svolge come segue:
Analisi di un set di dati assegnato in aula informatizzata e risposta scritta ad alcune domande. - Prerequisiti
- Conoscenze matematiche di base
- Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
Il corso si prefigge l'obiettivo di descrivere metodologie, tecniche ed i relativi strumenti informatici che permettono l'analisi di dati sperimentali.
Nel modulo di “Informatica” particolare attenzione verrà dedicata agli strumenti informatici quali foglio di calcolo (quali per esempio Excel e Calc) ed agli ambienti di sviluppo specifici per l'analisi statistica dei dati (quale per esempio R).
Il modulo di “Statistica'' permetterà allo studente di analizzare risultati sperimentali di natura non complessa utilizzando le tecniche statistiche opportune e facendo uso di software dedicato.
Utilizzare le tecniche di analisi descrittiva e inferenziale di base utili alla comprensione del fenomeno in esame. Utilizzo degli strumenti informatici quali fogli di calcolo o ambienti di sviluppo per l'analisi statistica dei dati.
Eseguire le analisi statistiche richieste dal problema trattato identificando lo strumento informatico piu' adatto.
Stabilire quali tecniche statistiche utilizzare in base ai dati disponibili per descrivere e interpretare i fenomeni in esame
Fornire una descrizione sintetica delle metodologie utilizzate e dei risultati ottenuti- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE
Utilizzare le tecniche di analisi descrittiva e inferenziale di base utili alla comprensione del fenomeno in esame. Utilizzo degli strumenti informatici quali fogli di calcolo o ambienti di sviluppo per l'analisi statistica dei dati.CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Eseguire le analisi statistiche richieste dal problema trattato identificando lo strumento informatico piu' adatto.AUTONOMIA DI GIUDIZIO
Stabilire quali tecniche statistiche utilizzare in base ai dati disponibili per descrivere e interpretare i fenomeni in esameABILITÀ COMUNICATIVE
Fornire una descrizione sintetica delle metodologie utilizzate e dei risultati ottenuti- Oggetto:
Programma
MODULO INFORMARTICA
Introduzione all'informatica:
1. storia degli elaboratori e la loro architettura
2. concetto d'algoritmo e di linguaggio di programmazione
3. cenni di complessità.Introduzione ai fogli elettronici:
1. nozioni di base: formattazione, operazioni;
2. funzioni avanzate: funzioni, grafici, filtri.Introduzione all'ambiente di sviluppo R:
1. installazione;
2. strutture dati;
3. principi di programmazione;
4. grafici in R;
5 introduzione alla statistica in R.MODULO STATISTICA
Statistica descrittiva: Dati ed errori. Frequenze. Rappresentazione grafica dei dati. Misure di centralità, di dispersione e di posizione. Analisi esplorativa dei dati.
Elementi di calcolo delle probabilità: Eventi e probabilità. Variabili aleatorie. Distribuzione di probabilità normale. Il teorema del limite centrale.
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: concetti basilari; test con un campione e con due campioni. Test per la verifica di normalità. Tavole di contingenza: test per l’indipendenza. Cenni ai test non parametrici.
Regressione lineare: Correlazione e regressione lineare.
Analisi della varianza a una via.
Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
Il materiale didattico presentato a lezione è disponibile sul sito Internet (slides, esercizi e articoli d'approfondimento )
Modulo di Informatica
I testi di base per il corso sono:
Paolo Camagni, Algoritmi e basi della programmazione, Hoepli
J. Glenn Brookeshear, “Informatica Una Panoramica Generale”, Pearson/Addison WesleyThe R Manuals:
An Introduction to R (http://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.pdf)Modulo di Statistica
M. M. Triola e M. F. Triola, Statistica per le discipline biosanitarie, Pearson
P. Dalgaard, Introductory Statistics with R, SpringerPer consultazione:
F. Crivellari, Analisi Statistica dei dati con R, Apogeo- Oggetto:
Note
Curriculum Biomolecolare Cellulare, Curriculum Ecologico Ambientale, Curriculum Tecnico Analitico
- Oggetto:
