STATISTICA

L’insegnamento è una delle attività formative di base del Corso di Laurea in Scienze Ambientali e consente allo studente di padroneggiare i metodi statistici di base nell’analisi di dati di preminente interesse per le scienze ambientali.

L'insegnamento ha lo scopo di fornire conoscenze di base su statistica descrittiva, calcolo delle probabilità, inferenza statistica, regressione lineare.

Alla fine del corso, lo studente sarà in grado di individuare e applicare correttamente i metodi statistici più adeguati all’analisi dei dati di interesse. Saprà inoltre interpretare e comunicare chiaramente, correttamente ed efficacemente i risultati ottenuti ai vari stakeholder.

1. Conoscenza e comprensione
1.1 Conoscere la terminologia statistica di base e comprendere i documenti (ipertesti inclusi) che ne fanno uso.
1.2 Conoscere i fondamenti della statistica descrittiva: rappresentazioni grafiche e sintesi di un insieme di dati.
1.3 Conoscere i fondamenti del calcolo delle probabilità alla base dell’inferenza statistica.
1.4 Conoscere i fondamenti dell’inferenza statistica: stima e controllo di ipotesi.
1.5 Conoscere i fondamenti della regressione lineare.

2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione
2.1 Saper utilizzare correttamente la terminologia statistica quando si analizzano dei dati e se ne illustrano i risultati.
2.2 Saper applicare i metodi della statistica descrittiva nell’analisi di dati ambientali.
2.3 Saper applicare il calcolo delle probabilità alle scienze ambientali.
2.4 Saper applicare i metodi dell’inferenza statistica nell’analisi di dati ambientali.
2.5 Saper applicare la regressione lineare nell’analisi di dati ambientali.

3. Capacità di giudizio
3.1 Saper scegliere i metodi statistici più adeguati all’analisi di dati ambientali.
3.2 Saper formulare ipotesi statistiche.
3.3 Saper verificare ipotesi statistiche.

4. Abilità comunicative
4.1 Saper comunicare chiaramente, correttamente ed efficacemente i risultati dell’analisi statistica ai vari stakeholder, sia in forma scritta che parlata.
4.2 Sapere interagire con il docente e gli altri studenti durante le lezioni teoriche e l’analisi dei dati di volta in volta considerati.

5. Capacità di apprendimento
5.1 Saper prendere appunti durante le lezioni per integrare e chiarire con essi i contenuti del libro di testo.
5.2 Saper valutare i propri progressi nell’apprendimento della materia rispondendo a domande aperte poste dal docente e risolvendo esercizi specifici per la preparazione all’esame finale.

Conoscenza dei concetti base della teoria degli insiemi e del calcolo combinatorio.

0 Introduzione. La statistica oggi: data mining, data science, big data, open data. La statistica e le scienze ambientali. La terminologia fondamentale della statistica.

1 Statistica descrittiva. Tipi di variabili, rappresentazioni grafiche e tabellari. Distribuzioni statistiche. Indici di posizione. Indici di variabilità assoluti e relativi.

2 Calcolo delle probabilità. Definizioni. La probabilità condizionata. Variabili casuali discrete e continue. Variabile casuale normale. Distribuzione campionaria della media e della proporzione.

3 Inferenza statistica. Stima puntuale. Intervalli di confidenza su media e proporzione. Test di ipotesi a un campione e a due campioni su media e proporzione. Cenni ai test non parametrici.

4 Regressione lineare. La correlazione lineare. Il modello lineare semplice: definizione e stima dei parametri. Misura della bontà di adattamento.

5 Durante il corso saranno tenute delle lezioni a carattere seminariale, durante le quali saranno sviluppati temi inerenti: il campionamento ambientale, con esempi tratti da pubblicazioni scientifiche di settore e l'applicazione dei concetti di statistica acquisiti durante il corso a set di dati ambientali (archivi paleoclimatici, dati di monitoraggio ambientale).

Si consiglia di acquistare prima dell’inizio del corso il seguente libro
Fondamenti di statistica per le discipline biomediche, di Marc M. Triola - Mario F. Triola, 2017. Pearson editore.
Sarà messo a disposizione nel moodle del corso un documento dettagliato con le parti da studiare.

La verifica dell'apprendimento avviene attraverso una prova scritta. La prova scritta contiene esercizi e domande con lo scopo di accertare le abilità acquisite nell’analizzare i dati usando gli strumenti della statistica descrittiva, del calcolo delle probabilità, dell’inferenza statistica e della regressione lineare. Si valuterà sia la capacità di scegliere il metodo più adatto, sia quella di applicarlo correttamente e di interpretarne i risultati in maniera corretta e chiara. Anche l'attività seminariale sarà oggetto di valutazione nella prova scritta.

Durante l’esame si potrà usare un formulario (da preparare a cura dello studente seguendo le istruzioni che verranno pubblicate in un documento sul moodle del corso) e delle tavole numeriche da stampare da un documento pubblicato sul moodle del corso. E’ permessa la calcolatrice non programmabile. Non sono permessi libri o appunti.

Informazioni dettagliate sull’esame saranno fornite durante la prima lezione del corso e integrate da un documento pubblicato sul moodle del corso. Nella parte finale del corso si svolgerà almeno una prova di esame simulata.

Insegnamento organizzato in:
a) lezioni sui concetti teorici principali e la descrizione dei vari metodi
b) esercitazioni in cui si mettono in pratica i concetti teorici, analizzando dati, interpretando e comunicando i risultati.

Italiano

Nessuna.

scritto