Basic statistics and experimental design

Statistica descrittiva e distribuzioni campionarie, test statistici. Indici di tendenza centrale e di dispersione. Caratteristiche delle popolazioni e dei campioni (richiami alle principali distribuzioni di probabilità). La stima dei parametri ignoti di una popolazione partendo da campioni. Distorsione, efficienza e consistenza di uno stimatore. Il test statistico: concetti di ipotesi nulla, test bilaterali e unilaterali, livello di significatività, protettività, potenza, errori di I, II e III specie. Limiti fiduciali di una media. Tecniche per i confronti tra medie campionarie: l'analisi della varianza. Prerequisiti e condizioni di applicabilità dell'ANOVA (test di normalità e di omogeneità delle varianze). La trasformazione dei dati. L'analisi della varianza fattoriale e l'interazione: anova a 2 e 3 vie, e relativa interpretazione dei risultati. Tecniche di confronto multiplo tra medie (contrasti e test post-hoc). Cenni a tecniche non parametriche di analisi della varianza. L'analisi della correlazione e della regressione: Il concetto di correlazione. Il coefficiente di correlazione e i relativi test statistici. L'analisi della regressione lineare. Il metodo dei minimi quadrati. Le assunzioni per la regressione e i relativi test. Il coefficiente di regressione e il suo errore standard. Test di significatività per coefficiente di regressione e intercetta. Intervalli fiduciali attorno alla retta di regressione. La regressione passante per l'origine. Il coefficiente di determinazione. L'analisi della regressione multipla. La scelta del modello ottimale (backward, forward e stepwise regression). Cenni a tecniche non parametriche per l'analisi della correlazione. Schemi sperimentali e gestione in campo degli esperimenti. Gli schemi sperimentali a blocchi randomizzati: realizzazione pratica in campo e al calcolatore, e relative procedure di analisi statistica.