Menù principale
B026853 - STATISTICA PER LE BIOTECNOLOGIE
Principali informazioni
Lingua Insegnamento
Contenuto del corso
Libri di testo consigliati
Obiettivi Formativi
Prerequisiti
Metodi Didattici
Altre Informazioni
Modalità di verifica apprendimento
Programma del corso
Anno Accademico 2023-24
Coorte 2023 - Laurea Magistrale in BIOTECNOLOGIE PER LA GESTIONE AMBIENTALE E L'AGRICOLTURA SOSTENIBILE
Anno di corso
Primo Anno - Secondo Semestre
Dipartimento di Afferenza
Scienze e Tecnologie Agrarie, Alimentari Ambientali e Forestali (DAGRI)
Tipo insegnamento
Attività formativa monodisciplinare
Settore Scientifico disciplinare
SECS-S/01 - STATISTICA
Crediti Formativi
6
Ore Didattica
48
Periodo didattico
26/02/2024 ⇒ 07/06/2024
Frequenza Obbligatoria
No
Tipo Valutazione
Voto Finale
Contenuto del corso
mostra
Programma del corso
mostra
Docenza
Lingua Insegnamento
ITALIANO
Contenuto del corso
Statistica descrittiva.
Calcolo delle probabilità.
Elementi di statistica inferenziale.
Introduzione alle analisi bivariate.
Introduzione alla modellazione statistica.
Elementi di statistica descrittiva e inferenziale con R.
Calcolo delle probabilità.
Elementi di statistica inferenziale.
Introduzione alle analisi bivariate.
Introduzione alla modellazione statistica.
Elementi di statistica descrittiva e inferenziale con R.
Libri di testo consigliati (Cerca nel catalogo della biblioteca)
"Analisi statistica dei dati biologici" Michael C. Whitlock, Dolph Schluter 2nd Edition
Obiettivi Formativi
Conoscenze:
Elementi generali di statistica descrittiva;
Elementi generali di statistica Inferenziali;
Basi della modellazione statistica.
Competenze acquisite:
Riconoscere le caratteristiche delle variabili che compaiono nello studio di un fenomeno;
Valutare le peculiarità degli esperimenti richiesti per rispondere ad un quesito di ricerca;
Identificare le assunzioni e le criticità connesse all'analisi statistica dei dati.
Lo studente al termine del corso saprà:
1. Sintetizzare con grafici, tabelle ed indici i dati per comunicare gli aspetti salienti del fenomeno investigato;
2. Trasformare ed usare i dati per effettuare l'analisi statistica con il software R;
3. Inferire (puntualmente e con stime intervallari) quantità di interesse;
4. Formulare e applicare test d'ipotesi;
5. Effettuare analisi bivariate;
6. Impostare modelli lineari di uso ricorrente.
Elementi generali di statistica descrittiva;
Elementi generali di statistica Inferenziali;
Basi della modellazione statistica.
Competenze acquisite:
Riconoscere le caratteristiche delle variabili che compaiono nello studio di un fenomeno;
Valutare le peculiarità degli esperimenti richiesti per rispondere ad un quesito di ricerca;
Identificare le assunzioni e le criticità connesse all'analisi statistica dei dati.
Lo studente al termine del corso saprà:
1. Sintetizzare con grafici, tabelle ed indici i dati per comunicare gli aspetti salienti del fenomeno investigato;
2. Trasformare ed usare i dati per effettuare l'analisi statistica con il software R;
3. Inferire (puntualmente e con stime intervallari) quantità di interesse;
4. Formulare e applicare test d'ipotesi;
5. Effettuare analisi bivariate;
6. Impostare modelli lineari di uso ricorrente.
Prerequisiti
Corsi vincolanti: nessuno.
Corsi raccomandati: matematica di un corso di laurea triennale.
Corsi raccomandati: matematica di un corso di laurea triennale.
Metodi Didattici
CFU: 6
Lezioni di didattica frontale (totale ore): 24 ore.
Esercitazioni e attività di laboratorio: 24 ore.
Lezioni di didattica frontale (totale ore): 24 ore.
Esercitazioni e attività di laboratorio: 24 ore.
Altre Informazioni
La frequenza delle lezioni ed esercitazioni non è obbligatoria ma fortemente consigliata.
Modalità di verifica apprendimento
Esame scritto sugli argomenti trattati a lezione, nelle esercitazioni e nelle prove intermedie.
Programma del corso
Statistica descrittiva.
Introduzione ad R studio;
Elementi di Statistica descrittiva in R;
Calcolo delle Probabilità;
Variabili aleatorie;
Introduzione alla statistica inferenziale;
Stime puntuali e intervallari;
Test d'ipotesi;
Associazione tra variabili categoriche;
Covarianza e Correlazione tra variabili numeriche;
Regressione lineare semplice.
Introduzione ad R studio;
Elementi di Statistica descrittiva in R;
Calcolo delle Probabilità;
Variabili aleatorie;
Introduzione alla statistica inferenziale;
Stime puntuali e intervallari;
Test d'ipotesi;
Associazione tra variabili categoriche;
Covarianza e Correlazione tra variabili numeriche;
Regressione lineare semplice.