STATISTICA

Obiettivi formativi

Obiettivi generali Al termine del corso lo studente deve poter utilizzare gli strumenti statistici di base, modelli statistici di base e media complessità nonché alcune tecniche di analisi multivariata con consapevolezza nell’ambito delle applicazioni biologiche ed ecologiche. Infatti alla base dell’esame si pone un lavoro applicativi su dati d’interesse dello studente. Inoltre si vuole rendere il discente capace di implementare le procedure statistiche tramite il software open source R. Obiettivi specifici Conoscenza e comprensione: Lo studente acquisirà le conoscenze dei principi base dell’approccio quantitativo allo studio di dati ecologici. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Lo studente acquisirà le capacità di capire e scegliere, tra le tecniche di base illustrate nel corso, quelle più opportune per l’analisi dei problemi scientifici che si troverà ad affrontare nel progetto finale su dati reali. Autonomia di giudizio: Lo studente durante tutto il corso parteciperà a lezioni di tipo pratico con l’uso del software open source R elaborando casi studi portati dal docente e specifici dello studente. Dovrà poi contribuire alla stesura ed elaborazione di una tesina in cui, collaborando con un ristretto gruppo di colleghi, esporrà un caso studio di sua scelta. Abilità comunicative: La costruzione e stesura dei lavori di gruppo, parte fondamentale dell’esame finale, prevedono interazione di gruppo, stesura di un testo chiaro e rigoroso da un punto di vista scientifico. In tal modo lo studente può sviluppare delle capacità comunicative anche in contesto statistico. Capacità di apprendimento: Lo studente acquisirà gli strumenti linguistici fondamentali per la comprensione delle metodiche statistiche più evolute. Il corso mira alla costruzione di un glossario e di un bagaglio di concetti che permettano allo studente di leggere e comprendere articoli scientifici che coinvolgano un massiccio uso delle tecniche statistiche sia di base che avanzate.

Canale 1
GIOVANNA JONA LASINIO Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
Introduzione – elementi di statistica di base (media, varianza, indici di posizione, distribuzioni di frequenza). Grafici e statistiche riassuntive.Distribuzioni di probabilità: la distribuzione normale e sua rilevanza nella modellizzazione dei dati biologici.Distribuzioni di probabilità: la distribuzione t di Student.Il test t: principi del test, test t a due campioni con varianze uguali, test t a due campioni con varianze diverse. Test t per misure accoppiate. Test del chi-quadro: quando usarlo e quando non usarlo, uso del test come verifica della bontà di adattamento, uso del test nelle tabelle a doppia entrataAnalisi della varianza: cenni teorici, distribuzione F di Fisher-Snedecor, relazioni tra t ed F.Elementi di disegno degli esperimenti per l’analisi della varianza- disegni fattoriali – disegni fattoriali a due fattori – disegni fattoriali a più di due fattoriRegressione lineare e correlazione: la correlazione di Pearson, indici di Kendal e Spearman il modello lineare con una variabile indipendente.Regressione multipla e introduzione ai modelli lineari generalizzati.Introduzione alle tecniche di analisi multivariata: analisi in componenti principali e delle corrispondenze.
Prerequisiti
Conoscenza di base della statistica descrittiva. E' gradita la conoscenza delle operazioni con le matrici.
Testi di riferimento
1. Lucidi e appunti del corso (disponibili online su http://elearning2.uniroma1.it/course/view.php?id=2211 previa iscrizione elearning della sapienza) van Emden H. Statistics for terrified biologists Blackwell Publishing, UK CAST http://cast.massey.ac.nz/collection_public.html Zuur, Ieno & Smith (2007) Analysing Ecological data. Springer
Modalità insegnamento
Le lezioni si svolgono come stabilisce la governance sapienza. Tutte le lezioni prevedono una prima parte di teoria e una seconda parte dedicata all'apprendimento del software R e all'applicazione di quanto illustrato nella prima parte attraverso il software.
Frequenza
Sul sito del corso (https://elearning.uniroma1.it/course/view.php?id=2211) è disponibile molto materiale per chi non possa frequentare. Per l'anno 2021/2022 sono disponibili anche le registrazioni delle lezioni su richiesta di accesso al teams del corso Anche le registrazioni del corso 2022/2023 sono disponibili su richiesta.
Modalità di esame
La classe viene divisa in gruppi di lavoro. Ciascun gruppo deve sviluppare un report su dati reali. Quando il report è approvato dall'insegnate si può accedere all'orale.
Bibliografia
van Emden H. Statistics for terrified biologists Blackwell Publishing, UK CAST http://cast.massey.ac.nz/collection_public.html Zuur, Ieno & Smith (2007) Analysing Ecological data. Springer
Modalità di erogazione
Le lezioni si svolgono come stabilisce la governance sapienza. Tutte le lezioni prevedono una prima parte di teoria e una seconda parte dedicata all'apprendimento del software R e all'applicazione di quanto illustrato nella prima parte attraverso il software.
GIOVANNA JONA LASINIO Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
Introduzione – elementi di statistica di base (media, varianza, indici di posizione, distribuzioni di frequenza). Grafici e statistiche riassuntive.Distribuzioni di probabilità: la distribuzione normale e sua rilevanza nella modellizzazione dei dati biologici.Distribuzioni di probabilità: la distribuzione t di Student.Il test t: principi del test, test t a due campioni con varianze uguali, test t a due campioni con varianze diverse. Test t per misure accoppiate. Test del chi-quadro: quando usarlo e quando non usarlo, uso del test come verifica della bontà di adattamento, uso del test nelle tabelle a doppia entrataAnalisi della varianza: cenni teorici, distribuzione F di Fisher-Snedecor, relazioni tra t ed F.Elementi di disegno degli esperimenti per l’analisi della varianza- disegni fattoriali – disegni fattoriali a due fattori – disegni fattoriali a più di due fattoriRegressione lineare e correlazione: la correlazione di Pearson, indici di Kendal e Spearman il modello lineare con una variabile indipendente.Regressione multipla e introduzione ai modelli lineari generalizzati.Introduzione alle tecniche di analisi multivariata: analisi in componenti principali e delle corrispondenze.
Prerequisiti
Conoscenza di base della statistica descrittiva. E' gradita la conoscenza delle operazioni con le matrici.
Testi di riferimento
1. Lucidi e appunti del corso (disponibili online su http://elearning2.uniroma1.it/course/view.php?id=2211 previa iscrizione elearning della sapienza) van Emden H. Statistics for terrified biologists Blackwell Publishing, UK CAST http://cast.massey.ac.nz/collection_public.html Zuur, Ieno & Smith (2007) Analysing Ecological data. Springer
Modalità insegnamento
Le lezioni si svolgono come stabilisce la governance sapienza. Tutte le lezioni prevedono una prima parte di teoria e una seconda parte dedicata all'apprendimento del software R e all'applicazione di quanto illustrato nella prima parte attraverso il software.
Frequenza
Sul sito del corso (https://elearning.uniroma1.it/course/view.php?id=2211) è disponibile molto materiale per chi non possa frequentare. Per l'anno 2021/2022 sono disponibili anche le registrazioni delle lezioni su richiesta di accesso al teams del corso Anche le registrazioni del corso 2022/2023 sono disponibili su richiesta.
Modalità di esame
La classe viene divisa in gruppi di lavoro. Ciascun gruppo deve sviluppare un report su dati reali. Quando il report è approvato dall'insegnate si può accedere all'orale.
Bibliografia
van Emden H. Statistics for terrified biologists Blackwell Publishing, UK CAST http://cast.massey.ac.nz/collection_public.html Zuur, Ieno & Smith (2007) Analysing Ecological data. Springer
Modalità di erogazione
Le lezioni si svolgono come stabilisce la governance sapienza. Tutte le lezioni prevedono una prima parte di teoria e una seconda parte dedicata all'apprendimento del software R e all'applicazione di quanto illustrato nella prima parte attraverso il software.
  • Codice insegnamento1041626
  • Anno accademico2024/2025
  • CorsoEcobiologia
  • CurriculumBiologia degli ecosistemi e della conservazione
  • Anno1º anno
  • Semestre1º semestre
  • SSDSECS-S/02
  • CFU9
  • Ambito disciplinareDiscipline del settore biomedico