APPLIED STATISTICS FOR BIOLOGY AND BIOTECHNOLOGY
- Anno accademico
- 2024/2025 Programmi anni precedenti
- Titolo corso in inglese
- APPLIED STATISTICS FOR BIOLOGY AND BIOTECHNOLOGY
- Codice insegnamento
- CM1302 (AF:442713 AR:286737)
- Modalità
- Blended (in presenza e online)
- Crediti formativi universitari
- 6
- Livello laurea
- Laurea magistrale (DM270)
- Settore scientifico disciplinare
- SECS-S/01
- Periodo
- I Semestre
- Anno corso
- 2
- Spazio Moodle
- Link allo spazio del corso
Inquadramento dell'insegnamento nel percorso del corso di studio
L'obiettivo dell’insegnamento è fornire conoscenze di statistica descrittiva, calcolo delle probabilità e statistica inferenziale, nonché abilità nell’utilizzo di programmi specifici per l'analisi dei dati e la comunicazione delle informazioni ricavate.
Alla fine del corso, lo studente sarà in grado di individuare ed applicare i modelli e le metodologie di analisi più adatti al contesto di interesse; inoltre saprà interpretare e comunicare i risultati ottenuti, con l'obiettivo di guidare le scelte più adeguate.
Risultati di apprendimento attesi
-conoscere i principali strumenti per la rappresentazione grafica e la sintesi delle caratteristiche fondamentali di un insieme di dati
-conoscere i concetti di base del calcolo delle probabilità e le principali distribuzioni di probabilità utili per l'inferenza
-conoscere le metodologie di base dell'inferenza statistica
2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione:
-saper utilizzare programmi specifici per l'analisi dei dati e per la comunicazione dei risultati
-saper utilizzare la terminologia adeguata in tutti i processi di applicazione e comunicazione delle conoscenze acquisite
3. Capacità di giudizio:
-saper contestualizzare le conoscenze acquisite, individuando i modelli e i metodi più adeguati alla situazione di interesse
4. Abilità comunicative:
-saper presentare in modo chiaro ed esaustivo i risultati ottenuti da un'analisi statistica, sia in forma scritta che orale
-sapere interagire con i pari e con il docente, in modo critico e rispettoso, in presenza e sul forum dell’aula virtuale
5. Capacità di apprendimento:
-saper utilizzare ed integrare informazioni provenienti da appunti, libri, slide e sessioni pratiche di laboratorio
-saper valutare la propria preparazione utilizzando quiz ed esercizi di autovalutazione assegnati durante il corso
Prerequisiti
Contenuti
probabilità elementare e alle principali distribuzioni di probabilità. L'ultima parte del corso riguarda metodi inferenziali per la verifica di ipotesi e la previsione. Le lezioni teoriche sono motivate da esempi e applicazioni a problemi di interesse nell’ambito delle scienze della conservazione e del restauro e delle biotecnologie. Viene introdotto anche l'utilizzo del programma R (http://cran.r-project.org/ ) per l'analisi dei dati.
Ripasso di statistica descrittiva: popolazione e campione; tipi di variabili; rappresentazioni grafiche e indici sintetici per variabili quantitative e qualitative; relazione fra due variabili qualitative e statistica Chi-quadrato; relazione fra due variabili quantitative, correlazione e regressione.
Campionamento e disegno degli esperimenti: metodi di campionamento, trattamenti, replicazioni, randomizzazione e blocchi.
Probabilità: spazio campionario, eventi e probabilità; indipendenza; variabili aleatorie discrete e continue; le principali distribuzioni di probabilità.
Inferenza: distribuzioni campionarie; stima della media e della varianza di una popolazione; intervalli di confidenza; verifica di ipotesi e p-value. Regressione e analisi della varianza.
Testi di riferimento
-Robinson and White (2016) Elementary Statistics with R. Disponibile al link http://homerhanumat.github.io/elemStats/
Modalità di verifica dell'apprendimento
Le attività e i compiti assegnati durante il corso consistono nella discussione di alcuni argomenti, nella soluzione di quiz ed esercizi in Moodle e in classe e in lavori da svolgere individualmente o in gruppo.
L'esame finale consiste in una discussione orale degli argomenti svolti durante il corso.
Per quanto riguarda la gradazione dei voti (come i voti saranno attribuiti):
1. Voti nella fascia da 18 a 22 saranno attribuiti in presenza di:
-discreta capacità di utilizzare gli strumenti acquisiti per l'analisi dei dati
-sufficiente capacità di contestualizzare le conoscenze acquisite, individuando i modelli e i metodi più adeguati alla situazione di interesse
-limitata capacità di interpretare criticamente i risultati ottenuti
-sufficienti abilità comunicative, con utilizzo di formule e terminologia adeguate
2. Voti nella fascia da 22 a 26 saranno attribuiti in presenza di:
-buona capacità di utilizzare gli strumenti acquisiti per l'analisi dei dati
-discreta capacità di contestualizzare le conoscenze acquisite, individuando i modelli e i metodi più adeguati alla situazione di interesse
-sufficiente capacità di interpretare criticamente i risultati ottenuti
-discrete abilità comunicative, con utilizzo di formule e terminologia adeguate
3. Voti nella fascia da 26 a 30 saranno attribuiti in presenza di:
-ottima capacità di utilizzare gli strumenti acquisiti per l'analisi dei dati
-buona o ottima capacità di contestualizzare le conoscenze acquisite, individuando i modelli e i metodi più adeguati alla situazione di interesse
-buona capacità di interpretare criticamente i risultati ottenuti
-buone o ottime abilità comunicative, con utilizzo di formule e terminologia adeguate
4. La lode sarà attribuita a studenti nella fascia 3. che abbiano partecipato con continuità e interesse alle attività proposte in itinere.
Modalità di esame
Metodi didattici
Lingua di insegnamento
Altre informazioni
Solo per studenti del corso di studi in SCIENCE AND TECHNOLOGY OF BIO AND NANOMATERIALS: Per accedere alla prova di esame bisogna aver frequentato almeno l'80% delle lezioni.