Scienze e Didattica dei Sistemi Naturali - Sciences and Teaching of Natural Systems

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.

Conoscenza di base della statistica descrittiva. E' gradita la conoscenza delle operazioni con le matrici.

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

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.

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.

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.

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

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.

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.

Conoscenza di base della statistica descrittiva. E' gradita la conoscenza delle operazioni con le matrici.

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

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.

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.

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.

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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.