- Docente: Simone Giannerini
- Crediti formativi: 6
- SSD: SECS-S/01
- Lingua di insegnamento: Inglese
- Moduli: Simone Giannerini (Modulo 1) Simone Giannerini (Modulo 2)
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 1) Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 2)
- Campus: Bologna
- Corso: Laurea in Genomics (cod. 9211)
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Orario delle lezioni (Modulo 1)
dal 07/03/2024 al 03/06/2024
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Orario delle lezioni (Modulo 2)
dal 10/04/2024 al 09/05/2024
Conoscenze e abilità da conseguire
Il corso copre gli aspetti fondamentali della teoria della probabilità e dei principi della inferenza statistica. Al termine del corso è in grado di: i) analizzare in modo rigoroso i dati statistici, ii) gestire e riassumere tali dati; iii) visualizzare e comprendere le relazioni tra i dati; iv) applicare gli strumenti appropriati della teoria della probabilità e della inferenza statistica per ottenere informazioni utili. v) testare ipotesi e fare predizioni.
Contenuti
-- Probability Theory
- Fundamentals of probability
- Random variables and probability distributions
- Functions of a random variable
- Bivariate random variables
- Convergence of random variables and limit theorems
-- Statistics
- Fundamentals of statistics
- Point estimation
- Interval estimation
- Hypothesis testing
-- Modern and reproducible data analysis with R and knitr
- Introduction to R
- Introduction to knitr
Testi/Bibliografia
-- Main textbook
- Ross, S. Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists. 6th Ed. 2020, Academic press, ISBN: 9780128243466.
-- Probability and mathematical statistics
- Casella, G., Berger, R.L., Statistical Inference, 2nd ed. 2002, Thomson Learning (Cengage), ISBN: 9780534243128.
- J. Shao, Mathematical Statistics, 2nd ed., 2003, Springer. ISBN 978-1-4419-2978-5.
- K. Knight, Mathematical Statistics, 1999, CRC press.
- Lavine, M., Introduction to Statistical Thought. 2013. http://people.math.umass.edu/~ lavine/Book/book.html
-- R and knitr
- P. Dalgaard, Introductory Statistics with R, 2008, Springer, ISBN 978-0-387-79053-4.
- Y. Xie, Dynamic Documents with R and knitr https://yihui.name/knitr/, 2nd Ed., 2015, Chapman & Hall/CRC.
- Y. Xie, R Markdown: The Definitive Guide: Authoring Books and Technical Documents with R Markdown .
Metodi didattici
- Lectures.
- Classes.
- Computer science lab sessions.
All students must attend Module 1, 2 on Health and Safety online
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
A two-hour written examination composed of
- Exercises.
- Theoretical questions.
Strumenti a supporto della didattica
The following material will be provided:
- Slides of the lectures.
- Solved exercises.
- Mock exam.
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Simone Giannerini
SDGs
L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.