Biostatistica e bioinformatica
A.A. 2024/2025
Obiettivi formativi
Il corso si pone l'obiettivo di fornire agli allievi conoscenze di biostatistiche e di base della bioinformatica. Tali conoscenze risultano fondamentali per il disegno di studi sperimentali e per l'analisi dei dati, l'interpretazione statistica e quindi la valutazione di studi sperimentali.
Risultati apprendimento attesi
Alla fine del corso gli studenti avranno acquisito sufficiente conoscenza sui principali test e modelli statistici che vengono utilizzati in ambito biologico e saranno in grado di scegliere e utilizzare il modello più opportuno per svolgere delle indagini nel loro ambito di interesse.
Periodo: Secondo 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
Secondo semestre
Le lezioni si terranno sulla piattaforma Microsoft Teams, anche nelle lezioni previste in presenza, e potranno essere seguite sia in sincrono sulla base dell'orario del primo trimestre sia in asincrono perche' saranno registrate e lasciate a disposizione degli studenti sulla medesima piattaforma. Gli esami, qualora non possibile la presenza in aula, saranno eseguiti oralmente attraverso piattaforma Microsoft Teams.
Programma
Lezioni frontali (32 ore):
- Dati, variabili, distribuzioni, loro presentazione e sintesi (3 ore);
- Statistica descrittiva
- Indicatori di posizione e variabilità (4 ore);
- Test delle ipotesi nella statistica (3 ore);
- Statistica inferenziale
- Analisi delle frequenze, distribuzione χ2 e test statistico (3 ore);
- Analisi dei dati biologici distribuzione normale, distribuzione normale standardizzata, uso delle tavole di distribuzione normale (3 ore);
- La differenza tra medie di un campione e inferenza dei risultati nella popolazione, t-test (2 ore);
- Correlazione e test di assenza ti correlazione (1 ora);
- Risoluzione di sistemi di equazione con algebra matriciale - modelli lineari (3 ore)
- Regressione lineare e test delle ipotesi con ANOVA (4 ore);
- L'ANOVA attraverso l'utilizzo dei modelli lineari (6 ore);
Esercitazioni (32 ore):
Applicazione degli argomenti visti a lezione su dataset reali mediante l'utilizzo di Excel e RStudio.
- Dati, variabili, distribuzioni, loro presentazione e sintesi (3 ore);
- Statistica descrittiva
- Indicatori di posizione e variabilità (4 ore);
- Test delle ipotesi nella statistica (3 ore);
- Statistica inferenziale
- Analisi delle frequenze, distribuzione χ2 e test statistico (3 ore);
- Analisi dei dati biologici distribuzione normale, distribuzione normale standardizzata, uso delle tavole di distribuzione normale (3 ore);
- La differenza tra medie di un campione e inferenza dei risultati nella popolazione, t-test (2 ore);
- Correlazione e test di assenza ti correlazione (1 ora);
- Risoluzione di sistemi di equazione con algebra matriciale - modelli lineari (3 ore)
- Regressione lineare e test delle ipotesi con ANOVA (4 ore);
- L'ANOVA attraverso l'utilizzo dei modelli lineari (6 ore);
Esercitazioni (32 ore):
Applicazione degli argomenti visti a lezione su dataset reali mediante l'utilizzo di Excel e RStudio.
Prerequisiti
Nessun prerequisito
Metodi didattici
Il corso si basa su lezioni frontali e su esercitazioni al computer. Per le esercitazioni al computer sarà utilizzato Microsoft Excel ed R più software di public domain che permetta l'analisi statistica dei dati ed utili alla comprensione delle tematiche del corso.
Materiale di riferimento
-) Dispense fornite dal docente.
-) Ambiente di calcolo R "The R software for statistical computing" (https://www.r-project.org/) e Rstudio (https://www.rstudio.com/).
-) Ambiente di calcolo R "The R software for statistical computing" (https://www.r-project.org/) e Rstudio (https://www.rstudio.com/).
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
L'esame sarà articolato in 1 prova orale.
Breve descrizione delle modalità della prova:
Allo studente sarà chiesto di analizzare un set di dati che sarà fornito dal docente e nella discussione orale approfondire i risultati dell'analisi statistica effettuata con riferimento ad argomenti specifici del programma del corso.
Breve descrizione delle modalità della prova:
Allo studente sarà chiesto di analizzare un set di dati che sarà fornito dal docente e nella discussione orale approfondire i risultati dell'analisi statistica effettuata con riferimento ad argomenti specifici del programma del corso.
ING-INF/06 - BIOINGEGNERIA ELETTRONICA E INFORMATICA - CFU: 6
Esercitazioni: 32 ore
Lezioni: 32 ore
Lezioni: 32 ore
Docente:
Bagnato Alessandro
Turni:
Turno
Docente:
Bagnato AlessandroDocente/i
Ricevimento:
Ogni giorno su appuntamento
Ufficio, campus di Lodi