GOMP
O.P.T.A.
(Gestione Ordinamenti Manifesti e Programmazione Didattica)
Insegnamento
Insegnamento
SSD: MED/01
cfu: 3+3
Docente
italiano modulo MISURE ERRORE E STATISTICA
inglese MEASUREMENT ERRORS AND STATISTICS
GIANPAOLO SCALIA TOMBA
orario di ricevimento (obbligatorio): su appuntamento
Capacità di impostare un problema di natura statistica, usando la terminologia
statistica appropriata. Conoscenza teorica e pratica dei concetti fondamentali di
ITA
calcolo delle probabilità e statistica. Capacità di usare gli strumenti inferenziali
Obiettivi
fondamentali (intervalli di confidenza e test) in modo corretto.
Formativi
Capacity to formulate a problem in statistical terms, using appropriate
terminology. Theoretical and practical knowledge of fundamental concepts of
ENG
probability theory and statistics. Capacity to use fundamental inferential
techniques (CIs and tests) correctly.
Elementi di statistica descrittiva: media, mediana, varianza, deviazione standard,
istogrammi e altre rappresentazioni dei dati.
Elementi di calcolo delle probabilità: semplici problemi discreti, P(.) e relative
leggi con notazione insiemistica, probabilità condizionata e formula di Bayes,
distribuzioni di probabilità discrete e continue (uniforme, binomiale, Poisson,
normale e altre), indipendenza, valore atteso e varianza, covarianza e dipendenza.
La legge dei grandi numeri e il teorema limite centrale.
ITA
Elementi di inferenza statistica: modello statistico, parametri, stime di parametri.
Intervalli di confidenza. Verifica delle ipotesi. Medie e il modello normale,
proporzioni e modello binomiale, il test chi-quadro, tabelle di contingenza. Disegni
sperimentali, ANOVA, correlazione e regressione.
Introduzione all’uso di un software statistico, in particolare il freeware R.
Approfondimenti: Analisi con piu' di una variabile esplicativa, metodi
computazionali intensivi, verosimiglianza, metanalisi.
Programma
ENG
Testi
ITA
ENG
O
P
T
A
Elements of descriptive statistics: mean, median, variance, standard deviation,
histograms and other representations of data.
Elements of probability theory: simple discrete problems, P(.) and lawas of
probability with set notation, conditional probabilit and Bayes' formula, discrete
and continuous probability distributions (uniform, binomial, Poisson, normal and
others), independence, expected value and variance, covariance and dependence.
The Law of Large Numbers and the Central Limit Theorem.
Elements of statistical inference: statistical model, parameters, parameter
estimation. Confidence intervals. Hypothesis testing. Means and the normal model,
proportions and the binomial model, the chi-square test, contingency tables.
Experimental desugns, ANOVA, correlation and regression.
Introduction to the use of statistical software, in particular R.
Advanced subjects: Analyses with more than one covariate, intensive computing
methods, likelihood, metanalysis.
Whitlock e Schluter: Analisi statistica dei dati biologici, Zanichelli 2010 + eventuali
compendi e testi on line.
Whitlock e Schluter: Analisi statistica dei dati biologici, Zanichelli 2010 + material on line.
Obiettivi formativi
Programma
Testi
Altre informazioni per la trasparenza
GOMP
O.P.T.A.
(Gestione Ordinamenti Manifesti e Programmazione Didattica)
Valutazione
O
P
T
A
Prova Scritta
Prova Orale
Prova Pratica
Test Attitudinale
Valutazione Progetto
Valutazione Tirocinio
Valutazione in itinere
Obiettivi formativi
Programma
Testi
Altre informazioni per la trasparenza
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