Archaeological Materials Science - Scienza dei Materiali Archeologici

- Statistica descrittiva 1: media, moda e mediana. Esempi di calcolo e differenze tra i momenti. Uso dei fogli di calcolo di MS Excel per le elaborazioni. - Statistica descrittiva 2: analisi della variabilità dei dati intorno alla media e alla mediana. Presentazione e uso di software open source per l'analisi statistica. - Statistica descrittiva 3: Calcolo della varianza, della deviazione standard, dell'errore standard, del coefficiente di variazione. Valutazione delle diverse fluttuazioni intorno alla media. - Introduzione al concetto di normalità dei dati. Curva gaussiana e suo uso nell'analisi statistica. Normalizzazione dei dati. Trasformazione dei dati ai fini della normalizzazione. - Analisi della varianza ANOVA ad una via. Confronto fra medie. Introduzione ai concetti e all'uso dell'ANOVA. Esempi di calcolo della ANOVA. - Introduzione all'ANOVA a due vie e presentazione di esempi di calcolo. Test di Neumann-Keuls, Bonferroni, di Tukey. - Analisi di correlazione. Significato di r e di r^2. Concetto di modello statistico. Introduzione alla regressione lineare. Calcolo dei coefficienti della regressione lineare e loro significato. - Applicazione dei modelli regressivi lineari a fini predittivi. Uso di "large database". Applicazione dell'analisi di regressione lineare mediante l'uso di software open source. - Analisi di regressione lineare multipla. Valutazione della significatività statistica dei coefficienti e del modello statistico. Applicazioni. - Approcci e metodi di analisi statistica in archeologia. Analisi spaziale, Seriazione, Diversità di raggruppamento.

Utilizzo di base di uno o più sistemi operativi comuni (Windows / MacOS / Linux) Utilizzo di applicazioni per la gestione di fogli di calcolo (Excel / OpenOffice Calc / LibreOffice Calc) Concetti di base di matematica, algebra e geometria analitica

Testo di riferimento: Carlson, D.L. Quantitative methods in Archaeology using R. Cambridge University Press, 2017. 455 pp. Slides utilizzate dal docente durante le lezioni e fornite agli studenti Materiale per le esercitazioni pratiche fornito dal docente

È necessaria la frequentazione delle lezioni in presenza Per lo svolgimento delle attività pratiche sarà necessario utilizzare un laptop con sistema operativo Windows, MacOS o Linux

L'esame orale consisterà in una valutazione della capacità di analisi di un data set di esempio. I concetti erogati durante il corso verranno applicati ad un dataset fornito dal docente, e verrà effettuata la correzione degli errori di analisi e di valutazione. Oltre all'analisi del dataset, potranno essere poste alcune domande teoriche relative ai concetti erogati durante il corso.

Classroom lessons will be complemented by practical activities, consisting of the statistical analysis of example data sets. For data processing the "JASP" software will be used (downloadable for free from the official website, or alternatively provided by the teacher).