Università Roma Tre

Programma dettagliato:

- Significato della disciplina: analisi statistiche in biologia – Statistica descrittiva, inferenziale e predittiva - Misure di dispersione – Media e mediana – Distribuzioni di probabilità – Formulare ipotesi e testarle – Ipotesi nulla - Test a una e a due code – Test parametrici e non parametrici – t test e analoghi – Analisi delle frequenze - Analisi della varianza – Analisi della covarianza – Potere statistico - Correlazioni e regressioni – Generalized Linear Models - Modelli statistici avanzati in ecologia (modelli misti, model selection, testare l’efficacia di un modello) – Analisi multivariata (PCA, analisi discriminante) – Analisi delle matrici e test di Mantel – metodi di Monte Carlo (simulazioni, algoritmi)

- Introduzione al software statistico R – Tipi di variabili – Tecniche grafiche – Tecniche di analisi – Metodi avanzati in R (cicli, funzioni, randomizzazioni).

Dispense e script distribuiti durante le lezioni; File PDF delle lezioni svolte.

Principali libri di testo consigliati:
Gotelli & Allison. A Primer in Ecological Statistics, Sinauer Ass. Inc.
Crawley, M.J. (2007) The R Book. Wiley.

Software:
R Core Team (2014). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL http://www.R-project.org/.

Il ricevimento si effettua previo appuntamento via mail: marta.carboni@uniroma3.it