Istituzioni di Matematica e Statistica (Farmacia)
AA 2015/2016
Scheda insegnamento
Mutuato da
Moduli
Obiettivi e risultati
Il corso si propone di fornire agli studenti i metodi fondamentali per l’analisi statistica di risultati sperimentali.
The course aims to provide students with the basic methods for the statistical analysis of experimental results.
Gli studenti devono acquisire la conoscenza dei metodi di base per l'analisi statistica di dati sperimentali e la capacità di applicarli alla risoluzione di semplici problemi.
Lezioni ed esercitazioni
L’esame e' solo scritto e dura 2 ore. Per maggiori informazioni si puo' fare riferimento al portale moodle: http://elearning.moodle2.unito.it/dstf/ dove e' presente il materiale didattico e anche una simulazione di prova d'esame. Durante l'esame gli studenti possono solo portare una calcolatrice, il formulario e la tabella delle distribuzioni (materiale presente sulla pagina web moodle del corso). Gli argomenti della prova scritta sono i seguenti: (i) Esercizi di Statistica inferenziale per un totale (indicativamente) di 23 punti. (ii) Esercizio di Probabilita' (indicativamente, 5 punti). (iii) Domanda di teoria su quanto e' stato svolto a lezione (indicativamente, 2 punti).
Programma
Statistica descrittiva: classificazione dei dati,
sintesi e rappresentazione dei dati mediante tabelle, istogrammi, poligoni di
frequenza, diagrammi. Misure di posizionamento e di dispersione.
Probabilità: definizione di probabilità, principio
della somma e del prodotto di probabilità. Teorema di Bayes. Distribuzioni teoriche: binomiale, di Poisson e
normale.
Campionamento e inferenza statistica: distribuzione
campionaria della media. Inferenza sulla
media per mezzo dell’intervallo di confidenza e del test di ipotesi.
Distribuzione t di Student. Confronto fra due o più medie. Inferenza sulle
proporzioni. Tabelle di contingenza e test Chi-quadrato.
Correlazione e regressione: covarianza e coefficiente
di correlazione. Inferenza sul coefficiente di correlazione.
Cenno ai coefficienti della retta di regressione e alla valutazione del
modello lineare.
Numerical Descriptive Statistics: categorical and quantitative data, graphical representation of frequency distributions by histograms, polygons and diagrams . Descriptors of central tendency and dispersion.
Probability: the definition of probability, the probability of a union of events, the multiplication rule for conditional probabilities. Bayes theorem. Discrete distributions: the binomial and Poisson distribution. The normal distribution.
Sampling and statistical inference: sampling distribution of the mean, inference on the mean by hypothesis testing and confidence intervals. The t distribution. Inferences for two or more means. Inference on proportions: contingency table and Chi-square test.
Correlation and Regression: the correlation coefficient, inference on the correlation coefficient, linear regression. Sketch of parameters of the least-squares line and regression diagnostics.
Testi consigliati
Slides del corso
M. Garetto, Statistica, Quaderno del Dipartimento di Matematica di Torino n. 13 (2002)
V. Demichelis, A. Ziggioto, Lezioni di Biostatistica, Quaderni Didattici del Dipartimento di Matematica n. 36 e 37 (2006)
Altre referenze per consultazione
B. Rosner, Fundamentals of Biostatistics - 7th edition, Brooks/Cole Publishing, 2010.
M. Pagano e K. Gauvreau, Biostatistica, Idelson-Gnocchi, Napoli, 2003.
G. Crasta, Elementi di Biostatistica, La Dotta, 2014 .
G. Norman e D. Streiner, Biostatistica, Casa Editrice Ambrosiana, 2015.
Nota
- Il programma del corso e' molto simile a quello dell'anno precedente. Tutto il materiale didattico di Istituzioni di Matematica e Statistica (A.A. 2014/15) e' presente in http://www.farmacia-dstf.unito.it/do/storicocorsi.pl/Show?_id=24db_1415} (cartella: materiale didattico)
- E'attiva la pagina moodle
http://elearning.moodle2.unito.it/dstf/course/index.php?categoryid=3
di volta in volta verranno aggiunte le slides delle lezioni e delle esercitazioni
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