Università Roma Tre

Programma dell'insegnamento
Il corso si propone di fornire allo studente le conoscenze di base (Competenze culturali) e gli strumenti (competenze metodologiche) statistici, matematici e informatici necessari per:
- condurre un esperimento,
- trattare, elaborare e sintetizzare dati sperimentali,
- valutare l'incertezza e intervalli di confidenza dei risultati di un'osservazione,
- valutare i parametri statistici di una popolazione a partire da un campione (inferenza),
- confrontare quantitativamente dati e modelli mediante test di reiezione delle ipotesi.

Programma dettagliato
1. Strumenti di un foglio elettronico (EXCEL, CALC) per la sintesi e la presentazione di dati sperimentali e il calcolo statistico.
a. costruzione di tabelle,
b. funzioni, funzioni in forma di matrice,
c. istogrammi e diagrammi a Barre,
d. grafici a dispersione.
2. Sintesi statistica:
a. i principali indici statistici per un set di dati anche in forma aggregata,
b. distribuzioni di frequenza per un set di dati,
c. istogrammi di frequenze,
d. presentare la relazione tra grandezze usando grafici a dispersione,
e. valutare la relazione lineare tra grandezze valutandone la correlazione e/o i parametri della regressione lineare.
3. Calcolo delle probabilità:
a. definizioni di probabilità di un evento e simbolismo per il calcolo delle probabilità,
b. eventi dipendenti/indipendenti, compatibili/incompatibili,
c. probabilità di eventi: and, or e probabilità condizionate,
d. teorema di Bayes,
e. distribuzioni di probabilità modello (binomiale, uniforme, Gauss).
4. Valutazione delle incertezze sperimentali
a. l’incertezza su grandezze sperimentali (dati, frequenze degli istogrammi, etc..)
b. incertezze sui parametri di rette di regressione,
c. l’incertezza sulla correlazione lineare
d. valutare le incertezze di misura su grandezze derivate
5. Inferenza statistica
a. Calcolare e interpretare gli intervalli di confidenza per: valori medi, distribuzioni, correlazione lineare, parametri della regressione lineare,
b. test di reiezione delle ipotesi (Z, T, e chi^2),
c. test chi^2 per tabelle di contingenza o distribuzioni,
d. Calcolare un p-value per un test di ipotesi,
e. Costruire e/o interpretare correttamente un test di screening (teorema di Bayes)

M. C. WHITLOCK, D. SCHLUTER - ANALISI STATISTICA DEI DATI BIOLOGICI, ZANICHELLI.
IL TESTO È INTEGRATO CON LE NOTE E GLI ESERCIZI DISPONIBILI SUI SITI WEB:
https://sites.google.com/a/personale.uniroma3.it/meneghini-did/statistica

Programma dell'insegnamento
Il corso si propone di fornire allo studente le conoscenze di base (Competenze culturali) e gli strumenti (competenze metodologiche) statistici, matematici e informatici necessari per:
- condurre un esperimento,
- trattare, elaborare e sintetizzare dati sperimentali,
- valutare l'incertezza e intervalli di confidenza dei risultati di un'osservazione,
- valutare i parametri statistici di una popolazione a partire da un campione (inferenza),
- confrontare quantitativamente dati e modelli mediante test di reiezione delle ipotesi.

Programma dettagliato
1. Strumenti di un foglio elettronico (EXCEL, CALC) per la sintesi e la presentazione di dati sperimentali e il calcolo statistico.
a. costruzione di tabelle,
b. funzioni, funzioni in forma di matrice,
c. istogrammi e diagrammi a Barre,
d. grafici a dispersione.
2. Sintesi statistica:
a. i principali indici statistici per un set di dati anche in forma aggregata,
b. distribuzioni di frequenza per un set di dati,
c. istogrammi di frequenze,
d. presentare la relazione tra grandezze usando grafici a dispersione,
e. valutare la relazione lineare tra grandezze valutandone la correlazione e/o i parametri della regressione lineare.
3. Calcolo delle probabilità:
a. definizioni di probabilità di un evento e simbolismo per il calcolo delle probabilità,
b. eventi dipendenti/indipendenti, compatibili/incompatibili,
c. probabilità di eventi: and, or e probabilità condizionate,
d. teorema di Bayes,
e. distribuzioni di probabilità modello (binomiale, uniforme, Gauss).
4. Valutazione delle incertezze sperimentali
a. l’incertezza su grandezze sperimentali (dati, frequenze degli istogrammi, etc..)
b. incertezze sui parametri di rette di regressione,
c. l’incertezza sulla correlazione lineare
d. valutare le incertezze di misura su grandezze derivate
5. Inferenza statistica
a. Calcolare e interpretare gli intervalli di confidenza per: valori medi, distribuzioni, correlazione lineare, parametri della regressione lineare,
b. test di reiezione delle ipotesi (Z, T, e chi^2),
c. test chi^2 per tabelle di contingenza o distribuzioni,
d. Calcolare un p-value per un test di ipotesi,
e. Costruire e/o interpretare correttamente un test di screening (teorema di Bayes)

M. C. WHITLOCK, D. SCHLUTER - ANALISI STATISTICA DEI DATI BIOLOGICI, ZANICHELLI.
IL TESTO È INTEGRATO CON LE NOTE E GLI ESERCIZI DISPONIBILI SUI SITI WEB:
https://sites.google.com/a/personale.uniroma3.it/meneghini-did/statistica