Anno Accademico 2019/2020
- Docente: Fabrizio Alboni
- Crediti formativi: 6
- SSD: SECS-S/01
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Bologna
- Corso: Laurea Magistrale in Scienze e gestione della natura (cod. 9257)
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine del corso, lo studente possiede conoscenze sui metodi statistici uni- e multivariati dedicati alla sperimentazione naturalistica. In particolare, lo studente è in grado di: - programmare esperimenti di biologia in campo e in laboratorio; - programmare campionamenti in natura; - elaborare dati sperimentali da rilevamenti in natura e laboratorio.
Contenuti
- Introduzione all’ambiente R.
- Data management. Creazione e gestione di variabili e di data frame. Importazione di dati.
- Rappresentazioni grafiche.
- Statistiche di sintesi, univariate e bivariate, per l'esplorazione dei dati.
- La matrice dei dati
- Tipi di variabili
- Classificazione e distribuzioni di frequenza
- Misure di tendenza centrale
- Misure di variabilità
- Richiami di inferenza statistica
- Probabilità
- Variabili casuali e loro distribuzioni
- Statistiche campionarie
- Stima di parametri
- Verifica di ipotesi
- Misure di associazione
- Modelli statistici
- Modello di regressione lineare
- Modelli lineari generalizzati
- Modelli additivi
- Classification/Regression Trees
- Introduzione a tecniche di analisi statistica multivariata
- Analisi delle componenti principali
- Analisi delle corrispondenze
- Cluster analysis
Testi/Bibliografia
Zuur, Ieno e Smith, Analyzing Ecological Data, Springer
Iacus S.M., Masarotto G. , Laboratorio di Statistica con R, McGraw-Hill
Zuur, Ieno, Meesters, A Beginner’s Guide to R, Springer
Lucidi forniti online sull'e-learning.
Ulteriore materiale bibliografico sarà indicato dal docente durante le lezioniMetodi didattici
Tutte le lezioni prevedono i seguenti passi:
a) spiegazione della teoria;
b) applicazione pratica dei metodi proposti con esempi ed esercizi ad hoc utilizzando il software R.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
L'accertamento dell'apprendimento è realizzato mediante una prova effettuata in laboratorio in cui lo studente deve mostrare di aver raggiunto i seguenti risultati:
- capacità di utilizzare il software R per l’analisi dei dati,
- conoscenza approfondita degli strumenti statistici utilizzati durante le lezioni,
- capacità di interpretare i risultati ottenuti mediante l’utilizzo di tali strumenti statistici.
Strumenti a supporto della didattica
Materiale didattico fornito dal docente
Software: R (http://www.r-project.org/) e RStudio (https://rstudio.com/)
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Fabrizio Alboni