77093 - ENVIRONMENTAL STATISTICS

Conoscenze e abilità da conseguire

By the end of the course, the student has gained basic knowledge about the role of statistical methods for analysing environmental phenomena, mainly from a spatial perspective. The student is led through the fundamentals of the three branches of spatial statistics: areal, geostatistical and point process data are considered, from both a descriptive and modelling point of view. The student is able to apply the statistical methods by using specific R packages.

Contenuti

Il seguente elenco dei contenuti è indicativo e potrà essere modificato in itinere a seconda del ritmo di lavoro della platea degli studenti frequentanti.

1) Analisi di dati areali

Misure descrittive della correlazione spaziale globale per dati areali. Misure descrittive della correlazione locale per dati areali (LISA). Test di correlazione spaziale globale e locale. Regressione lineare in un contesto spaziale. Smoothing di mappe di mortalità.

2) Analisi di dati da processi di punto

Introduzione ai processi di punto. Misure descrittive per processi di punto. Test per casualità spaziale e studio dell’interazione tra dati di punto. Modelli di Poisson omogenei e non omogenei. Valutazione di modelli per processi di punto.

3) Analisi di dati geostatistici (in base al tempo rimanente)

Il ruolo della statistica nell'analisi dei fenomeni ambientali. Geostatistica: metodi di statistica descrittiva per serie spaziali e spazio-temporali; processi stocastici spaziali; momenti di un processo stocastico spaziale, variogramma e covariogramma; il modello lineare spaziale; modelli teorici per il variogramma; stima del variogramma; kriging.

 

Testi/Bibliografia

Bivand R.S., Pebesma E., Gómez-Rubio V. (2013) Applied Spatial Data Analysis with R. Springer.

A. Baddeley, Analysing spatial point patterns in R. Downloadable at https://research.csiro.au/software/r-workshop-notes/

Nota: i testi di riferimento sono suggerimenti per approfondimenti, ulteriori esercizi, necessità di chiarimenti. Non è obbligatorio utilizzare questi testi.

Metodi didattici

Lezioni in aula con il supporto di slides per la parte teorica.

Esercitazioni in laboratorio informatico con R ed Rstudio per l'apprendimento di alcuni pacchetti e per l'analisi di casi di studio.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

La prova d'esame ha lo scopo di verificare il raggiungimento dei seguenti obiettivi didattici:

• Conoscenza approfondita degli strumenti illustrati durante le lezioni
• Capacità di analizzare criticamente insiemi di dati rilevati nello spazio
• Capacità di utilizzare il software R per lo studio di fenomeni rilevati nello spazio

L’esame consiste in una prova in laboratorio della durata di due ore. Durante la prova, lo studente deve rispondere ad alcune domande teoriche, più alcune domande pratiche che vengono svolte con l’aiuto del software R. Al termine della prova, lo studente deve consegnare un foglio per le domande teoriche e uno script di R per le domande pratiche.

Strumenti a supporto della didattica

Tutto il materiale didattico sarà disponibile in anticipo su Virtuale: slides, slides annotate durante la lezione, esercizi, soluzioni e simulazioni d’esame.

Lezioni in Laboratorio Informatico con utilizzo di R ed Rstudio.

Libri di testo (facoltativi) per esercizi aggiuntivi.

Reperibilità della docente nei ricevimenti e via mail.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Linda Altieri