Applied statistics for mountain agri-environmental analyses
A.A. 2024/2025
Obiettivi formativi
To provide knowledge regarding the techniques, methods and tools for the collection, elaboration and interpretation of environmental data.
Risultati apprendimento attesi
The student will be able to plan the collection, elaboration and interpretation of environmental data using advanced statistic methodologies and techniques.
Periodo: Primo semestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento può essere seguito come corso singolo.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Primo semestre
Programma
LEZIONI
Opportunità e problemi connessi con un approccio quantitativo allo studio del'ecologia: pianificazione di un programma di ricerca, reverse planning, concetti di base di statistica.
Applicazione di metodi statistici multivariati ai dati ecologici: cluster analysis, analisi delle componenti principali, analisi della ridondanza e della correlazione canonica, analisi della varianza, regressione, cenni ai modelli lineari generalizzati.
Progettazione ed analisi degli esperimenti: determinazione della dimensione campionaria, metodi non parametrici, blocchi casualizzati.
Metodi di campionamento e censimento: introduzione alla teoria dei campioni, metodi di cattura marcatura e ricattura, transetti, indici di abbondanza.
ESERCITAZIONI
Introduzione al software statistico R ed al suo uso.
Statistiche descrittive e grafici con R.
Analisi dei cluster, analisi delle componenti principali, analisi della ridondanza con R.
Analisi della varianza con R.
Analisi della regressione con R.
Modelli lineari generalizzati con R.
Opportunità e problemi connessi con un approccio quantitativo allo studio del'ecologia: pianificazione di un programma di ricerca, reverse planning, concetti di base di statistica.
Applicazione di metodi statistici multivariati ai dati ecologici: cluster analysis, analisi delle componenti principali, analisi della ridondanza e della correlazione canonica, analisi della varianza, regressione, cenni ai modelli lineari generalizzati.
Progettazione ed analisi degli esperimenti: determinazione della dimensione campionaria, metodi non parametrici, blocchi casualizzati.
Metodi di campionamento e censimento: introduzione alla teoria dei campioni, metodi di cattura marcatura e ricattura, transetti, indici di abbondanza.
ESERCITAZIONI
Introduzione al software statistico R ed al suo uso.
Statistiche descrittive e grafici con R.
Analisi dei cluster, analisi delle componenti principali, analisi della ridondanza con R.
Analisi della varianza con R.
Analisi della regressione con R.
Modelli lineari generalizzati con R.
Prerequisiti
Si tratta di un corso avanzato che richiede conoscenze di base sia di ecologia sia di statistica. Le conoscenze base di ecologia si considerano acquisite dagli studenti (ma possono essere riprese brevemente dal docente, se necessario). Le conoscenze base di statistica vengono riprese durante la prima parte del corso.
Metodi didattici
Il corso utilizzerà diversi metodi e tecniche per raggiungere i suoi obiettivi didattici e formativi, in particolare potrà avvalersi di:
Lezioni frontali
Esercitazioni in cui vengono svolti esercizi sotto la guida del docente
Lavori individuali e/o di gruppo
Lezioni frontali
Esercitazioni in cui vengono svolti esercizi sotto la guida del docente
Lavori individuali e/o di gruppo
Materiale di riferimento
Eberhardt L.L A course in quantitative ecology (http://www.afsc.noaa.gov/nmml/library/resources/pdf/Quantitative_Ecology_Course.pdf)
Sutherland WJ (ed.), Ecological census techniques Cambridge University Press
Smith TM & Smith RL, Elementi di ecologia (6a ed.) Pearson
Kokko H Modelling for field biologists and other interesting people. Cambridge University Press
Montgomery D.C. Progettazione e analisi degli esperimenti. McGraw-Hill
Sutherland WJ (ed.), Ecological census techniques Cambridge University Press
Smith TM & Smith RL, Elementi di ecologia (6a ed.) Pearson
Kokko H Modelling for field biologists and other interesting people. Cambridge University Press
Montgomery D.C. Progettazione e analisi degli esperimenti. McGraw-Hill
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
Prova pratica al computer mirante a valutare la capacità dello studente di analizzare set di dati ecologici.
Prova orale (interrogazione) mirante a valutare la comprensione dei concetti chiave illustratati nelle lezioni. Verranno valutati: il livello di comprensione e conoscenza dei contenuti della materia, capacità di ragionamento critico, la qualità dell'esposizione, l'uso di un lessico specialistico.
Voto in trentesimi.
Prova orale (interrogazione) mirante a valutare la comprensione dei concetti chiave illustratati nelle lezioni. Verranno valutati: il livello di comprensione e conoscenza dei contenuti della materia, capacità di ragionamento critico, la qualità dell'esposizione, l'uso di un lessico specialistico.
Voto in trentesimi.
SECS-S/01 - STATISTICA - CFU: 6
Esercitazioni: 16 ore
Lezioni: 40 ore
Lezioni: 40 ore
Docente:
Ambrosini Roberto
Turni:
Turno
Docente:
Ambrosini RobertoSiti didattici
Docente/i
Ricevimento:
Martedì 10-12 tramite appuntamento via email da richiedere con qualche giorno di anticipo
6° piano torre C, via Celoria 26