STATISTICA
- Anno accademico
- 2021/2022 Programmi anni precedenti
- Titolo corso in inglese
- STATISTICS
- Codice insegnamento
- CT0131 (AF:336922 AR:177686)
- Modalità
- In presenza
- Crediti formativi universitari
- 6
- Livello laurea
- Laurea
- Settore scientifico disciplinare
- SECS-S/01
- Periodo
- I Semestre
- Anno corso
- 2
- Sede
- VENEZIA
- Spazio Moodle
- Link allo spazio del corso
Inquadramento dell'insegnamento nel percorso del corso di studio
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.
Risultati di apprendimento attesi
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.
Prerequisiti
Contenuti
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 la validazione di un metodo chimico analitico per lo studio di una matrice ambientale.
Testi di riferimento
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 del libro da studiare e le slide relative al punto 5 del corso.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Durante l’esame non sono permessi libri o appunti.
Informazioni dettagliate sull’esame saranno fornite durante le prime lezioni del corso. Nella parte finale del corso si svolgeranno delle prove di esame simulate. Dettagliati elenchi di domande di difficoltà simile a quelle di esame saranno resi disponibili su moodle.
In caso di esami a distanza per determinate categorie di studenti/esse, rimanendo la modalità in presenza per tutti gl altri/le altre, la tipolgia di esame sarà orale.
Metodi didattici
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
c) seminari specialistici.