Programma di Biostatistica Prof Luigi D’Ambra
Statistica descrittiva
Elementi di base della statistica descrittiva . Formazione dei dati statistici.
Preparazione dei dati e delle tabelle statistiche.
• Le frequenze: assolute, relative, cumulate, .
• Rappresentazione grafica delle distribuzioni di frequenze.
• Le medie: la moda, la mediana e i quantili, la media aritmetica, la media armonica, la media quadratica e la
media geometrica.
• Variabilità: concetto generale e classificazione degli indici che la misurano.
Indici assoluti di variabilità: intervalli di variazione, scostamenti medi da un valore medio,Indici relativi di
variabilità. La concentrazione Asimmetria e Curtosi Correlazione cenni regressione lineare
Statistica Inferenziale
Probabilità . Variabili casuali continue e discrete
Principali distribuzioni di probabilità ( Binomiale , Poisson , Normale esponenziale )
Popolazione e campione. Stima di parametri, intervalli di confidenza. Caso di una popolazione normale.
Struttura del test statistico
Stima della media se la varianza `e nota. Stima della media se la varianza non `e nota (distribuzione t di
Student). Stima della varianza (distribuzione chi quadro). Stima e intervallo per la frequenza di una
popolazione di Bernoulli.
Verifica d’ipotesi. Livello di significatività P- value. Test sulla media di una popolazione normale (casi di
varianza nota e non nota). Test sulla varianza. Test di confronto per le medie di due popolazioni normali, per
le varianze (distribuzione di Fisher).
Cenni ANOVA
Cenni Modello di regressione lineare
Testi Luigi D’Ambra Statistica Descrittiva RCE 2007
Luigi D’Ambra Lezioni di inferenza statistica RCE 2007
In alternativa
Metodi statistici per la sperimentazione biologica
Editor Zanichelli
Programma di Modelli statistici per le decisioni Economiche I
Il modello di regressione lineare multipla Il modello di regressione linea
re multipla in forma matriciale Stima puntuale dei parametri
La decomposizione della varianza totale e il coefficiente di
determinazione multiplo
Inferenza sui parametri del modello di regressione Il test F per selezionare il modello di regressione
Inferenza per la risposta media e per la previsione La multicollinearità
Regressione logistica semplice e multipla , refressione di Poisson Regressione log Complementare
Programma di Modelli statistici per le decisioni Economiche II
Regressione logistica multinomiale – Cenni Stochastic frontier analysis, Cenni Panel data
Libri di Testo
Appunti del docente
I corsi saranno sviluppati con il supporto del software STATA
