Genetica - Didattica

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