66106 - METODOLOGIA SPERIMENTALE ED ANALISI DEI DATI

Anno Accademico 2022/2023

  • Docente: Marco Bittelli
  • Crediti formativi: 5
  • SSD: AGR/02
  • Lingua di insegnamento: Italiano
  • Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
  • Campus: Bologna
  • Corso: Laurea Magistrale in Progettazione e gestione degli ecosistemi agro-territoriali, forestali e del paesaggio (cod. 8532)

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso lo studente è in grado di pianificare correttamente un esperimento agro-ambientale utilizzando schemi, serie temporali e spaziali di esperimenti. É inoltre in grado di interpretare statisticamente le relazioni tra i parametri misurati. Acquisisce le basi della modellistica applicabile nella pratica agraria. É in grado di valutare in autonomia la qualità ed efficacia dei risultati ottenuti, grazie all’adeguato utilizzo di strumenti e di tecniche operative basate su dati oggettivi, supportata dall’esperienza nel campo della statistica e dei GIS. Ha inoltre i mezzi per elaborare una propria opinione sui fenomeni studiati e può trasmettere la conoscenza acquisita ad altri.

Contenuti

Sezione 1. Linguaggio di programmazione R

Installare R e RStudio, Impostare una sessione di lavoro, Creare oggetti e funzioni di base su R. Riconoscere e creare le strutture di base, oggetti e funzioni, Creare vettori, matrici, array, liste, fattorie dataframe, Convertire oggetti in R, Usare gli operatori logici, Usare le istruzioni condizionali o strutture di controllo, Creare funzioni, Caricare files su R, Manipolare vettori, matrici, dataset. Gestire i valori mancanti, Gestire i dati duplicate, Manipolare le date, Utilizzare alcune funzioni per la statistica di base, Creare grafici semplici con le funzioni base, Creare grafici con ggplot2.

Sezione 2. Applicazioni statistiche.

Statistica di base, probabilità, distribuzioni di probabilità, statistica descrittiva, modelli lineari e non lineari, statistica inferenziale, test di ipotesi, analisi della varianza, statistica multivariata.

Testi/Bibliografia

Random Process Analysis with R (Bittelli, Olmi and Rosa)

Oxford University Press (ISBN: 9780198862512)

Appunti delle lezioni

Metodi didattici

Lezioni frontali

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Esame scritto

Strumenti a supporto della didattica

Esercitazioni al computer

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Marco Bittelli

SDGs

Sconfiggere la fame Acqua pulita e servizi igienico-sanitari Lotta contro il cambiamento climatico

L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.