METODI E MODELLI MATEMATICI PER L'AMBIENTE
Obiettivi formativi
Conoscenza e capacità di comprensione: acquisire conoscenza specialistica su metodi e modelli matematici per lo studio di fenomeni biloogi e antropici. Conoscenza e capacità di comprensione applicate: saper usare i modelli matematici per studuare un fenomeno e per fare predizioni, mediante l’uso di strumenti software. Competenze da sviluppare e Risultati di apprendimento attesi: Obiettivi specifici: acquisire conoscenze sui modelli di popolazione deterministici e probabilistici e strumenti statistici descrittivi e inferenziali utili per l'analisi ambientale; sviluppare la capacità di giudizio attraverso l’elaborazione di un tesina di analisi di dati reali o simulati.
Canale 1
DARIO BENEDETTO
Scheda docente
Programmi - Frequenza - Esami
Programma
diario delle lezioni su: http://brazil.mat.uniroma1.it/dario#didattica
Introduzione ai sistemi dinamici: equazioni alle differenze ed equazioni
differenziali.
Statistica descrittiva; frequenze assolute e relative, rappresentazioni
grafiche. Media e deviazione standard; mediane e percentili. Statistica
bivariata e multivariata. Correlazione, retta di regressione; componenti
principali. Regressione per leggi esponenziali e a potenza.
Richiami di probabilità. Indipendenza. Formula di Bayes, Legge dei grandi
numeri. Variabili aleatorie. Le principali distribuzioni di probabilità
nella modellistica.
Statistica inferenziale. Stima dei parametri di una distribuzione,
intervalli di confidenza.
Verifica di ipotesi. Introduzione ai vari test statistici.
Prerequisiti
Conoscenze di base del calcolo differenziale, della probabilita' e della statistica elementari,
fornite dai corsi del primo anno della laurea triennale di argomento scientifico.
Testi di riferimento
appunti del docente su
http://brazil.mat.uniroma1.it/dario/#didattica
Benedetto, Degli Esposti, Maffei: "Matematica per le scienze della vita",III edizione
G. Gaeta: "Modelli matematici in biologia", Springer
Whitlock, Schluter: Analisi statistica dei dati biologici, Zanichelli 2010
Iacus, Masarotto: "Laboratorio di statistica con R"
Frequenza
Consigliata.
Modalità di esame
L’esame mira a valutare l’apprendimento tramite una tesina scritta e una prova orale.
La tesina deve riguardare una esperienza di analisi dati o di simulazione, a scelta dello studente, e serve a verificare
l'acquisizione dei metodi matematici per la simulazione e/o l'analisi dati e i dei relativi strumenti informatici.
Può essere sostituita dallo svolgimento di esercizi.
La prova orale serve a verificare la comprensione dei modelli matematici e consiste in una discussione sugli argomenti più rilevanti.
Per conseguire un punteggio pare a 25/30, lo/la studente deve dimostrare di avere acquisito una buona conoscenza e competenza sugli
argomenti di base del corso.
Per conseguire un punteggio pari a 30/30 e lode, lo/la studente deve dimostrare di aver acquisito un'eccellente competenza e conoscenza di tutti gli argomenti trattati durante il corso.
Modalità di erogazione
Lezioni frontali 32 ore, esercitazioni in laboratorio 20 ore.
- Codice insegnamento1047954
- Anno accademico2024/2025
- CorsoMonitoraggio e Riqualificazione Ambientale
- CurriculumCurriculum unico
- Anno2º anno
- Semestre1º semestre
- SSDMAT/07
- CFU6
- Ambito disciplinareDiscipline agrarie, tecniche e gestionali