- Oggetto:
- Oggetto:
Data management and research methodologies
- Oggetto:
Data management and research methodologies
- Oggetto:
Anno accademico 2024/2025
- Codice attività didattica
- SAF0073
- Docenti
- Ugo Ala (Affidamento interno)
Mario Giacobini (Affidamento interno)
Marco Pittarello (Affidamento interno) - Corso di studio
- [1707M21-001] SCIENZE ANIMALI - curr. Animal Nutrition and Feed Safety
- 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
-
Basic knowledge of mathematics acquired during high school and bachelor degree.
Conoscenze di matematica fornite nella scuola superiore e nell’ambito degli insegnamenti di matematica di base. - Propedeutico a
-
This course is preparatory for the profession.
Insegnamento propedeutico alla professione.
- Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
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.
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.
- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
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.
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.
- Oggetto:
Programma
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
Programma dell'insegnamento:
- 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
- Oggetto:
Modalità di insegnamento
The course consists in lectures in the classroom when the course topics will be discussed, with reference to scientific articles relevant in the field of animal nutrition. The theoretical lectures will be complemented by practical session on PC on data analysis using the R software.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.L'insegnamento consiste in lezioni in aula in cui verranno discussi gli argomenti del corso, con riferimento ad articoli scientifici rilevanti nel campo della nutrizione animale. Le lezioni saranno affiancate da esercitazioni su PC di analisi dati mediante l'utilizzo del software R. Tutto il materiale utilizzato durante le lezioni è disponibile per gli/le studenti/esse sulla piattaforma dell'insegnamento, oltre a delle videolezioni che ripercorreranno gli argomenti del programma didattico.
La frequenza all'insegnamento non è obbligatoria, ma gli/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.
Modalità di verifica dell'apprendimento
The final exam consists in the solution of a practical exircise with the R software, as seen during the practical hours of the course, followed by 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.
L'esame finale consiste in una prova pratica di analisi dati mediante l'utilizzo del software R così come visto durante le ore esercitative seguita da un colloquio per valutare le conoscenze teoriche dello/la studente/ssa e la sua capacità di disegnare un esperimento e interpretarne l'analisi statistica.
Testi consigliati e bibliografia
Statistics: The Art and Science of Learning from Data, 4th Edition
2017
Pearson
Alan Agresti, Christine A. Franklin, Bernhard Klingenberg
Note
