Conoscenze informatiche e statistiche
A.A. 2024/2025
Obiettivi formativi
Acquisire le conoscenze di statistica descrittiva e inferenziale essenziali per l'organizzazione dei dati e la descrizione di sistemi complessi, nonché per la valutazione di sperimentazioni in ambito agrario. Acquisire le abilità informatiche necessarie per la gestione di matrici di dati tramite fogli di calcolo, utilizzo di formule e applicazione di test statistici. Acquisire le abilità informatiche necessarie per la rappresentazione sinottica e grafica dei dati. Utilizzo di motori di ricerca per analisi sistematiche di fonti bibliografiche. Conoscenza delle nozioni fondamentali dell'analisi statistica multivariata (chemiometria).
Risultati apprendimento attesi
Descrivere i sistemi in esame mediante i principali indicatori statistici. Analizzare i dati medianti i principali test statistici per la valutazione e il confronto oggettivo dei dati. Utilizzare software applicativi per la gestione, l'elaborazione statistica, l'archiviazione dei dati e la loro rappresentazione grafica. Capacità di utilizzare motori di ricerca per analisi sistematiche di fonti bibliografiche. Conoscenza delle basi dell'analisi multivariata dei dati.
Periodo: Primo semestre
Modalità di valutazione: Giudizio di approvazione
Giudizio di valutazione: superato/non superato
Corso singolo
Questo insegnamento può essere seguito come corso singolo.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Primo semestre
Programma
Introduzione alla statistica
- Definizione di statistica descrittiva e inferenziale
- Concetti di: popolazione, campione, variabile
- Variabili statistiche qualitative (nominali e ordinali) e quantitative (discrete e continue)
Ricerca bibliografica
- Utilizzo di motori di ricerca per analisi sistematiche di fonti bibliografiche
- Analisi e gestione della bibliografia individuata
Raccolta e gestione dati
- Strutture e caratteristiche generali dei principali fogli di calcolo e programmi di presentazione
- Modalità di selezione e applicazione dei fogli di calcolo (MS Excel) e dei programmi di presentazione (MS PowerPoint)
- Inserimento dei dati in Excel e calcolo variabili derivate
- Funzioni di base dei fogli di calcolo; modalità di importazione ed esportazione dati
- Applicazione delle principali funzioni (MS Excel)
- Criteri di scelta delle rappresentazioni grafiche
Analisi del campione
- Minimi/massimi; media/moda/mediana; differenze tra le medie
- Frequenza; percentuali
- Deviazione standard
- Distribuzione e quartili
- Correlazione
- Regressione
- Individuazione outliers
- Test t Student
- Test del Chi quadro
- Test F, analisi della varianza
- Probabilità; distribuzione normale
- Analisi multivariata dei dati, concetti base. Analisi delle componenti principali (PCA).
- Definizione di statistica descrittiva e inferenziale
- Concetti di: popolazione, campione, variabile
- Variabili statistiche qualitative (nominali e ordinali) e quantitative (discrete e continue)
Ricerca bibliografica
- Utilizzo di motori di ricerca per analisi sistematiche di fonti bibliografiche
- Analisi e gestione della bibliografia individuata
Raccolta e gestione dati
- Strutture e caratteristiche generali dei principali fogli di calcolo e programmi di presentazione
- Modalità di selezione e applicazione dei fogli di calcolo (MS Excel) e dei programmi di presentazione (MS PowerPoint)
- Inserimento dei dati in Excel e calcolo variabili derivate
- Funzioni di base dei fogli di calcolo; modalità di importazione ed esportazione dati
- Applicazione delle principali funzioni (MS Excel)
- Criteri di scelta delle rappresentazioni grafiche
Analisi del campione
- Minimi/massimi; media/moda/mediana; differenze tra le medie
- Frequenza; percentuali
- Deviazione standard
- Distribuzione e quartili
- Correlazione
- Regressione
- Individuazione outliers
- Test t Student
- Test del Chi quadro
- Test F, analisi della varianza
- Probabilità; distribuzione normale
- Analisi multivariata dei dati, concetti base. Analisi delle componenti principali (PCA).
Prerequisiti
L'insegnamento richiede buone conoscenze di base di matematica
Metodi didattici
L'insegnamento prevede lezioni frontali in aula di teoria e di applicazioni pratiche mediante software di gestione ed elaborazione dati (Microsoft Excel) e presentazione (Microsoft PowerPoint).
Materiale di riferimento
Slide e Appunti delle lezioni.
Introduzione alla Statistica, di M. K. Pelosi e T. M. Sandifer, ed. McGraw-Hill, 2009
Introduzione alla Statistica, di M. K. Pelosi e T. M. Sandifer, ed. McGraw-Hill, 2009
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
L'esame è costituito da una prova scritta della durata di 60 minuti composta da 10 domande a risposta chiusa e una risposta aperta. Per ciascuna risposta corretta verrà assegnato il seguente punteggio: 2,5 punti per le domande a risposta chiusa; da 1 a 5 per la domanda a risposta aperta. La somma dei punteggi fornirà il punteggio totale conseguito dal candidato. Votazione finale: approvato (voto ≥ 18/30) o non approvato (voto < 18/30).
Studentesse e studenti con DSA o disabilità sono pregate/i di contattare via mail il docente almeno15 giorni prima della data di esame prevista per concordare le eventuali misure individualizzate. Nella mail indirizzata al docente è necessario mettere in CC i rispettivi Servizi di Ateneo: [email protected] (per studenti con DSA) o [email protected] (per studenti con disabilità).
Studentesse e studenti con DSA o disabilità sono pregate/i di contattare via mail il docente almeno15 giorni prima della data di esame prevista per concordare le eventuali misure individualizzate. Nella mail indirizzata al docente è necessario mettere in CC i rispettivi Servizi di Ateneo: [email protected] (per studenti con DSA) o [email protected] (per studenti con disabilità).
Siti didattici
Docente/i
Ricevimento:
su appuntamento
Dipartimento di Scienze Agrarie e Ambientali - via Celoria 2, Milano