- Docente: Fedele Pasquale Greco
- Crediti formativi: 10
- SSD: SECS-S/01
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Moduli: Fedele Pasquale Greco (Modulo 1) Linda Altieri (Modulo 2)
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 1) Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 2)
- Campus: Bologna
- Corso: Laurea in Scienze statistiche (cod. 8054)
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine del corso lo studente conosce i principali metodi della statistica per l'ambiente, illustrati a partire dalla presentazione di alcuni casi di studio. In particolare, lo studente è in grado di: - analizzare dati ambientali caratterizzati da dipendenza spaziale e osservazioni ambientali estreme mediante l'uso di packages implementati nel software R
Contenuti
Modulo 1(FEDELE GRECO)
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
-Modelli per dati areali (SAR e CAR)
-Regressione lineare in un contesto spaziale
-Smoothing di mappe di mortalità
Analisi di dati geostatistici:
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.
Modulo 2 (LINDA ALTIERI)
Analisi di dati da processi di punto:
- Introduzione ai processi di punto
- Misure descrittive per processi di punto
- Test per casualità spaziale
- Studio dell’interazione tra dati di punto
- Modelli di Poisson omogenei
- Modelli di Poisson non omogenei
- Modelli di Gibbs
- Modelli di Cox
- Processi di punto marcati
- Valutazione di modelli per processi di punto
Testi/Bibliografia
- D. Posa S.De Iaco Geostatistica teoria ed applicazioni. Giappichelli Editore Torino, 2009.
Per la parte di analisi di dati da processo di punto
Illian J.B. et al (2008) Statistical Analysis and Modelling of Spatial Point Patterns
Diggle P.J. (2014) Statistical Analysis of Spatial and Spatio-Temporal Point Patterns. Third Edition
Metodi didattici
Lezioni in aula sulla parte teorica.
Esercitazioni in laboratorio informatico per l'apprendimento di alcuni packages 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
Prove Parziali
Prove di laboratorio: applicazione a casi di studio reali in laboratorio utilizzando il software R. Domande teoriche a risposta aperta.
Le prove parziali si svolgeranno alla fine dei due moduli (Parte I: Dati areali, Parte II: dati geostatistici e dati da processo di punto)
Il voto medio delle due prove parziali può essere confermato senza sostenere l’orale.
Prova Totale
Prove di laboratorio: applicazione a casi di studio reali in laboratorio utilizzando il software R. Domande teoriche a risposta aperta.
L’orale è obbligatorio per chi sostiene la prova totale.
Orario di ricevimento
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Consulta il sito web di Linda Altieri