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Oggetto:
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Data management and research methodologies

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Data management and research methodologies

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Anno accademico 2022/2023

Codice attività didattica
SAF0073
Docenti
Prof. Ugo Ala (Affidamento interno)
Prof. Mario Giacobini (Affidamento interno)
Corso di studio
[1707M21-001] SCIENZE ANIMALI - curr. Animal Nutrition and Feed Safety
Anno
2° anno
Periodo
Primo semestre
Tipologia
B - Caratterizzante
Crediti/Valenza
6
SSD attività didattica
INF/01 - informatica
Erogazione
Convenzionale
Lingua
Inglese
Frequenza
Facoltativa
Tipologia esame
Orale
Prerequisiti

Conoscenze di matematica fornite nella scuola superiore e nell’ambito degli insegnamenti di matematica di base.
Conoscenze di base sull'utilizzo di fogli elettronici relativamente alla parametrizzazione e all'utilizzo di formule già implementate, alla costruzione di tabelle ed alla produzione di semplici grafici quali quelli a dispersione e istogrammi.

Basic knowledge of mathematics acquired during high school and bachelor degree.
Students are required to possess skills in the use of spreadsheets for the parametrization of existing formulas and the creation of tables and simple graphs (bar plots, scatter plots).

Propedeutico a

Insegnamento propedeutico alla professione.

This course is preparatory for the profession.
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Sommario insegnamento

Oggetto:

Obiettivi formativi

L'obiettivo formativo dell'insegnamento è coerente con quelli del Corso di Studi dal momento che fornisce conoscenze e competenze essenziali nell'area gestionale e di sostenibilità, con particolare riferimento all'acquisizione di una buona padronanza del metodo scientifico di indagine. L'obiettivo dell'insegnamento è quello di dotare il/la dottore/ssa magistrale delle competenze necessarie per applicare il metodo scientifico di indagine e interpretare problemi complessi riferiti agli aspetti della nutrizione animale. Lo/a studente/ssa sarà quindi in grado di pianificare ed eseguire le più comuni applicazioni di statistica univariata riportate nella letteratura tecnica e tecnico scientifica.

The main goal is coherent with the goals of the Degree since it provides the fundamental knolwedge and competences necessary in the area of management and sustainability, in particular in the acquisition of a good mastery of the scientific method of investigation. Aim of the course is to provide graduated students with expertise targetted at applying the scientific method and interpreting complex problems referred to animal nutrition issues. The student will be able to design and execute statistical procedures normally applied in the technical and scientific literature.

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Risultati dell'apprendimento attesi

Conoscenze e capacità di comprensione. Gli/le studenti/esse saranno in grado di: apprendere nozioni di base di statistica inferenziale, padroneggiare i concetti di ipotesi, distribuzione e inferenza; interpretare semplici statistiche univariate, che normalmente appaiono nella letteratura tecnica e scientifica; comprendere i risultati sperimentali basati su prove statistiche.

Capacità di applicare conoscenze e comprensione.Gli/le studenti/esse saranno anche in grado di applicare in autonomia gli approcci studiati pianificando semplici progetti sperimentali e defininendo l’analisi statistica utile per studiare il fenomeno in esame.

Autonomia di giudizio. Gli/le studenti/esse devono acquisire una buona confidenza nella scelta del disegno sperimentale più adatto allo studio del fenomeno in esame. Una volta condotta l'analisi statistica dei dati raccolti, gli/le studenti/esse devono mostrare una buona autonomia nel discutere i risultati sperimentali sulla base di risultati statistici.

Abilità comunicative. Gli/le studenti/esse acquisiranno un vocabolario tecnico scientifico adeguato per la descrizione dei risultati statistici.

Capacità di apprendimento. Le conoscenze acquisite offrono la base per analizzare in modo indipendente i dati e per un futuro apprendimento di modelli statistici avanzati.

 

Knowledge and understanding. Students will be able: to learn basic notions of inferential statistics, mastering the concepts of hypothesis, distribution, and inference; to interpret simple univariate statistics, normally appearing in the technical and scientific literature; to understand experimental results based on statistical evidence.

Applying knowledge and understanding. They will be also able to apply these statical approaches independently planning simple experimental designs and drawing the statistical framework useful to study the phenomenon under investigation.

Making judgements. Students must gain a good confidence in selecting the experimental design more suitable to study the phenomenon under investigation. Once conducted the statistical analysis of the data collected, students must show a good autonomy in discussing experimental results based on statistical outputs.

Communication skills. Students will acquire a proper technical and scientific vocabulary for describing statistical results.

Learning skills. The acquired knowledge offers the basis to independently analyse data and for a future learning of advanced statistical approaches.

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Programma

Programma del corso:

  • tipi di variabili
  • statistica descrittiva: indici di posizione e variabilità
  • distribuzioni e rappresentazioni di probabilità
  • disegno sperimentale
  • teorema del limite centrale
  • stima di parametri
  • test a confutazione di ipotesi
  • confronto di campioni dipendenti e indipendenti
  • analisi di correlazione
  • errore di primo e secondo tipo
  • ANOVA a una via
  • ANOVA a più vie
  • regressione lineare
  • regressione logistica e non lineare
  • introduzione ai modelli lineare misti

Course syllabus:

  • types of variables
  • descriptive statistics: position indeces and variability
  • probability distributions and representations
  • experimental design
  • central limit theorem
  • parameter estimation
  • hypothesis testing
  • independent and dependent samples comparison
  • correlation analysis
  • first and second type errors
  • one way ANOVA 
  • multiple ways ANOVA
  • linear regression
  • logistic and non linear regression
  • introduction to linear mixed models
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Modalità di insegnamento

Il corso consiste in lezioni in aula in cui verranno discussi gli argomenti del corso, con riferimento ad articoli scientifici rilevanti nel campo della nutrizione animale. Tutto il materiale utilizzato durante le lezioni è disponibile per gli/le studenti/esse sulla piattaforma del corso, oltre a delle videolezioni che ripercorreranno gli argomenti del programma didattico.
La frequenza al corso non è obbligatoria, magli/le studenti/esse sono calorosamente invitati a partecipare. L'esame finale non sarà differenziato tra studenti/esse che hanno frequentato e quelli che non lo hanno fatto.

The course consists in lectures in the classroom in live streaming when the course topics will be discussed, with reference to scientific articles relevant in the field of animal nutrition. All didactical material used during lessons is available to students on the course platform. Moreover, recorded videolectures on the main topics of the course will be available.
Attendance to the course is not mandatory, but students are warmly invited to attend. The final exam will not be differentiated between students that have attended and those that have not.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

L'esame finale consiste in un colloquio per valutare le conoscenze teoriche dello/la studente/ssa e la sua capacità di disegnare un esperimento e intepretarne l'analisi statistica. Inoltre lo/a studente/ssa dovrà presentare e discutere uno degli articoli scientifici considerati durante il corso, che gli/le verrà assegnato almeno due giorni prima della data del colloquio.

The final exam consists in an interview to evaluate the theoretical knowledge of the student and his/her ability to draw an experimental design and to interpret its statistical analysis.Moreover, the student will have to present and discuss one of the scientific articles presented during the course. This article will be assigned to the student at least two days before the exam.

Testi consigliati e bibliografia



Oggetto:
Libro
Titolo:  
Statistics: The Art and Science of Learning from Data, 4th Edition
Anno pubblicazione:  
2017
Editore:  
Pearson
Autore:  
Alan Agresti, Christine A. Franklin, Bernhard Klingenberg
ISBN  
Obbligatorio:  
No


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Note

Le modalità di svolgimento dell'attività didattica e di verifica dell'apprendimento potranno subire variazioni in base alle limitazioni imposte dalla crisi sanitaria.

According to the Covid-19 emergency situation, slight changes in the teaching and examination mode may occur. 

 

 

Registrazione
  • Aperta
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    Ultimo aggiornamento: 26/09/2022 11:26
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