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; sensibilità, 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   Distribuzione t di student;
2.9   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 Neyman-Pearson per un parametro della popolazione (media e frequenza per grandi campioni); p-value
3.4   Test di ipotesi t e F,  
3.5   Analisi della varianza/ANOVA 

4.     Applicazioni con l'uso di Excel

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.  Capacità di comprendere le diverse assunzioni alla base dei metodi statistici di base e di scegliere un metodo appropriato in base a esse.

D4.  Abilità nell'utilizzo di semplici strumenti informatici (Microsoft Excel) per l'analisi di dati statistici. 
D5.  Capacità di autonomia nell'interpretazione dei risultati ottenuti mediante i metodi statistici utilizzati. 
D6.  Capacità di esporre gli argomenti trattati e i risultati ottenuti dalla elaborazione statistica svolta in sede di esame mediante linguaggio chiaro e appropriato. 

MATERIALE DIDATTICO

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

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 Excel 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

Sarà assegnato un progetto, da realizzare individualmente o in gruppi di massimo tre persone, da consegnare prima dell'esame. Gli studenti dovranno presentare una relazione dettagliata (obbligatoriamente dattiloscritta) in cui giustificare la metodologia adottata e spiegare le conclusioni, unitamente a tutti i fogli di calcolo Excel utilizzati nell'analisi. Per i progetti realizzati in gruppo, gli studenti dovranno inoltre fornire un'autocertificazione, firmata da ciascun membro, in cui siano chiaramente delineati i contributi di ogni singolo partecipante.

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. 

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.

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.