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Oggetto:
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Modelli matematici e Biometria A (modulo Biometria)

Codice attività didattica
MFN0810A
Docenti
Luigi Bollani
Prof. Cristina Giacoma
Crediti/Valenza
4
SSD attività didattica
BIO/05 - zoologia
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Lezioni facoltative e esercitazioni obbligatorie
Tipologia esame
Scritto
Tipologia unità didattica
modulo
Oggetto:

Sommario del corso

Oggetto:

Programma


Statistica descrittiva e principi di statistica inferenziale. I test per la bonta' dell'adattamento: chi-quadrato, Kolmogorov-Smirnov test, test binomiale.
Confronto tra due campioni. Test F- FISHER di omoscedasticità. Test parametrici: t-student per campioni indipendenti e appaiati. Test non parametrici per campioni indipendenti (Mann-Whitney) e appaiati (Wilcoxon).
Analisi della Varianza ad una via. Fattori fissi e random. Verifica delle assunzioni di normalità e omoscedasticità. Test non parametrici (Kruskal-Wallis)
Test di indipendenza tra variabili. Coefficienti di correlazione (Pearson e Spearman). Analisi della regressione lineare semplice. Verifica delle assunzioni di normalità e omoscedasticità dei residui.


The Biometry module consists of four subunits. Each subunit integrates the theory of statistics with the practice of statistics through a collection of case studies, that allow students to learn and apply the statistical tests to real biological problems using statistical software. Unit 1: Introduction to biometry. Descriptive statistics: Indicators of position, dispersion and shape. Inferential statistics: null and alternative hypotheses. One-tailed and two-tailed tests. Type I and Type II statistical errors. The power of a statistical test. Main type of distribution functions: normal, t-student, poisson and binomial distributions. Computation of confidence intervals. Goodness-of-fit tests: chi-square, Kolmogorov-Smirnov test, binomial test. Unit 2: Comparison between two samples. F-FISHER test for homoscedasticity of samples. Parametric tests: t-student for dependent and independent samples. Non parametric tests for independent samples (Mann-Whitney) and paired samples (Wilcoxon). Unit 3. The Analysis of Variance. Fixed and random factors. Non-parametric ANOVA (Kruskal-Wallis). Post-hoc tests. Unit 4. Tests for between-variable independency. Correlation coefficients (Pearson’s R e Spearman’s r). Analysis of covariance. Verification of the normality and homoscedasticity assumptions. Data transformation.


Il modulo fornisce le basi per un corretto impiego dei metodi statistici nella ricerca biologica. In particolare, esso si propone di insegnare la logica ed i principi della statistica inferenziale, di comprendere il significato di incertezza ed errore nella descrizione dei fenomeni naturali e di come sia possibile controllarne gli effetti attraverso il corretto impiego delle tecniche di statistica parametrica e non parametrica.
            

Grafen & Hails. 2002, Modern statistics for the life science. Oxford University Press .
Soliani L. Manuale di statistica per la ricerca e la professione. Scaricabile online al sito: http://www.dsa.unipr.it/soliani/soliani.html
Crawley 2005. Statistic: an introduction using R. Wiley & Sons.


Esame scritto.


La frequenza alle lezioni non è obbligatoria; la frequenza alle attività di esercitazione relative ai singoli insegnamenti è fortemente consigliata in misura di almeno il 70% delle ore svolte.

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    Ultimo aggiornamento: 17/12/2010 16:58
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