Genetica - Didattica

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Statistica
1) Dispense di statistica fornite dal docente (file pdf).
2) M.C. Whitlock, D. Schluter
Analisi statistica dei dati biologici
Zanichelli
3) W. Daniel
Biostatistica
EdiSES
4) M.R. Spiegel
Probabilità e statistica
Collana Schaum, McGraw Hill
5) A. Scarelli
Appunti di modelli e metodi in probabilità e statistica
Sette Città, 2008
Genetica
+
Usare 1 e 2 o 3
per la genetica
molecolare
=
1) Lorenzetti F., Ceccarelli S., Veronesi F.
Genetica agraria
Patron, 2002
2) Snustad P.D., Simmons M.J.
Principi di genetica
Edises, 2007
3) Russell P.J.
Genetica, Fondamenti
Edises, 2007
4) Griffiths A.J.F. e altri
Genetica. Principi di analisi formale.
Zanichelli, 2006
5) Barcaccia G., Falcinelli M.
Genetica e genomica
Vol. I: Genetica generale
Vol. II: Miglioramento genetico
Liguori, 2008, 2006
Statistica:
- pianificazione esperimento
Variabili
1) misurare
- raccolta di dati numerici
2) ordinare
- presentazione
3) classificare
- elaborazione
- inferenza (estrapolazione)
Variabili statistiche:
casuali (stocastiche,
random, aleatorie)
- qualitative (variabilità discreta)
- quantitative (variabilità continua)
Variabili qualitative:
- Alberi di ciascuna specie in un bosco
- Piante sane e malate
- Elettori di diversi partiti
- Individui con capelli neri, castani, biondi
- Piante con fiori rossi e bianchi
Variabili quantitative:
- Altezza delle piante
- Diametro del tronco
- Peso specifico del legno
- Velocità di crescita
- Efficienza fotosintetica
- Sviluppo dell’apparato radicale
descrittiva
Statistica
inferenziale
Popolazione: universo statistico (insieme, totalità di elementi in esame)
Campione rappresentativo: sottoinsieme casuale della popolazione
Metodo deduttivo
(calcolo probabilità)
Popolazione
Campione
Metodo induttivo
(o inferenziale)
Parametri
statistici
Stimatori
Errore di
campionamento
Stima dei parametri di
una popolazione
Stimatore
corretto o
distorto
Campionamento,
raccolta dati
Campionamento
casuale di singoli alberi
Campionamento
casuale di parcelle
Distribuzioni di frequenza: raggruppamento dei dati in classi di frequenza
Tabelle
- Frequenze assolute: numero di elementi in ciascuna classe
- Frequenze relative: numero di elementi in ciascuna classe diviso il totale
di elementi
Presentazione grafica: istogrammi, poligoni di frequenza, grafici a torta, ecc.
Variabile qualitativa
Classi di frequenza
Variabile
quantitativa
Percentuali
Variabile quantitativa: distribuzione continua
Curva normale o gaussiana
Curva normale o gaussiana
Equazione della curva
Ordinate: frequenze o probabilità
f (X ) 
1
2
2
e
Ascisse: variabile
( X  )2

2 2
Integrale: calcola l’area delimitata dalla curva normale



1
2 2
e
( X  )2

2 2
dX  1
Parametri statistici della popolazione
1) Indici di tendenza centrale:
1) Media
2) Moda
3) Mediana
Curva normale
1) Media
2) Moda
3) Mediana
Media aritmetica
Altre medie: geometrica, ponderata, armonica
Moda e mediana
2) Indici di dispersione
Parametri statistici della popolazione
2) Indici di dispersione:
(stima della variabilità)
1) Intervallo di variazione
(X massimo – X minimo)
2) Varianza
3) Deviazione standard
4) Coefficiente di
variazione
Popolazione
Varianza
Deviazione standard
Coefficiente variazione
 , 2 , 
X , s2 , s 
( X   ) 2
 
N
2
  2
CV 
parametri della popolazione


Campione
( X  X ) 2
s 
n 1
2
s  s2
CV 
s
X
n-1= gradi di libertà
stimatori (del campione) dei parametri della popolazione
Curva normale
1) Media
2) Moda
3) Mediana
Asimmetria (skewness)
Curva normale
Simmetrica
Media=mediana=moda
Asimmetria positiva
(coda a destra)
Asimmetria negativa
(coda a sinistra)
Media>mediana>moda
Media<mediana<moda
Curtosi
Leptocurtica
Mesocurtica
Platicurtica
Media uguale
Varianza diversa
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