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Coronavirus: aggiornamenti per la comunità universitaria / Coronavirus: updates for UniTo Community
Oggetto:
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Metodi e strumenti per l'analisi dei dati

Oggetto:

TOOLS AND METHODS IN DATA ANALYSIS

Oggetto:

Anno accademico 2021/2022

Codice dell'attività didattica
SAF0084
Docenti
Prof. Giampiero Lombardi (Affidamento interno)
Dr. Simone Ravetto Enri (Affidamento interno)
Corso di studi
[1707M21-002] SCIENZE ANIMALI - curr. Filiere zootecniche e qualità dei prodotti
Anno
1° anno
Periodo didattico
Primo semestre
Tipologia
B - Caratterizzante
Crediti/Valenza
6
SSD dell'attività didattica
AGR/02 - agronomia e coltivazioni erbacee
Modalità di erogazione
Mista/Blended
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Facoltativa
Tipologia d'esame
Scritto più orale obbligatorio
Prerequisiti

Conoscenze di matematica fornite nella scuola superiore e nell'ambito degli insegnamenti di matematica di base.
Conoscenze di base di utilizzo di fogli di calcolo relativamente i) alla parametrizzazione ed utilizzo di formule già implementate, ii) alla costruzione di tabelle ed ii) alla produzione di semplici grafici del tipo istogrammi ed a dispersione.

Basic knowledge of mathematics acquired during high school and during the course for getting the bachelor’s degree.
Students are required to have skills in the use of spreadsheets for i) parametrization of existing formulas, ii) creation of tables, and iii) creation of simple graphs (bar plots, scatter plots).
Propedeutico a

Insegnamento apicale, propedeutico alla professione.

This is an apical course, preparatory for the profession
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

L'obiettivo dell'insegnamento è quello di dotare il dottore magistrale delle competenze necessarie per applicare il metodo scientifico di indagine ed interpretare problemi complessi riferiti ai rapporti agricoltura-ambiente. Lo studente sarà quindi in grado di interpretare i risultati delle normali applicazioni statistiche riportate sulla stampa tecnica e tecnico scientifica e pianificare ed eseguire in autonomia le più comuni applicazioni di statistica univariata.

The subjects are included in the learning area of production and management.
Objective of the course is to provide graduated students with expertise aimed at applying the scientific method and interpreting complex problems referred to agro-environmental issues. The student will be able to design and execute statistical procedures normally applied on technical and scientific journals.

 

Oggetto:

Risultati dell'apprendimento attesi

Conoscenze e capacità di comprensione

Gli studenti saranno in grado di:

interpretare le analisi statistiche univariate che normalmente appaiono sulla stampa tecnica e tecnico scientifica;

comprendere i risultati degli esperimenti alla luce dei risultati stessi dell'analisi statistica.

Capacità di applicare conoscenze e comprensione

Gli studenti saranno in grado di:

gestire semplici database di dati derivandone le principali statistiche descrittive;

rappresentare i risultati delle analisi in tabelle e figure utilizzando un foglio elettronico;

eseguire i test statistici più utilizzati nell'ambito della statistica univariata;

progettare semplici disegni sperimentali.

Autonomia di giudizio

Gli studenti acquisiranno la capacità di giudicare i risultati di un esperimento autonomamente, partendo dai risultati del test statistico.

Abilità comunicative

Le discussioni in aula permetteranno di acquisire il corretto vocabolario per il commento dei risultati statistici.

Knowledge and understanding

Students will be able:

to interpret simple univariate statistics, normally appearing on technical and scientific journals.

To understand experimental results based on statistical evidence.

Applying knowledge and understanding

They will be also able to perform the same statistics by themselves using worksheets or statistical software and plan simple experimental designs.

Students will be able:

to manage simple databse deriving main descriptive statistics;

to represent results by means of tables and figures, using spreadsheet;

to perform the statistical test by of worksheets or statistical software;

to plan simple experimental designs.

Making judgements

Student will be able to judge experimental results based on statistical outputs

Communication skills

Students will acquire a proper vocabulary for describing statistical results.

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Modalità di insegnamento

L'insegnamento consiste di 60 ore di lezione frontale svolte davanti al PC, con immediata applicazione dei test visti nella parte teorica. Il docente si avvale di presentazioni in PowerPoint e di esercizi risolti a disposizione degli studenti attraverso la piattaforma Moodle. 
La frequenza è facoltativa, ma fortemente consigliata, e la prova finale sarà uguale per frequentanti e non.

The course consists of 60 hours of lectures carried out on PC working stations. PowerPoint presentations and already solved exercises, used during lessons, are available to students on Moodle platform.
Attendance to the course is not mandatory, but students are warmly request 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 una parte applicativa costituita da tre esercizi dove lo studente è tenuto a svolgere in autonomia esercizi davanti al PC, ed in una parte orale in cui lo studente deve dimostrare la conoscenza della parte teorica legata ai test visti a lezione.  La parte scritta deve essere sufficiente per accedere all'orale. Il voto finale dell'esame verrà espresso in trentesimi ed è costituito dalla media aritmetica del voto dello scritto e del voto dell'orale.

Final exam will consists of three exercises to be solved with the help of a PC and of a oral part to assess theoretical knowledge of the student. Practical part must be evaluated "sufficient" to have access to the oral part. The final grade will be the arithmetic mean of the evaluation of the practical part and of the evaluation of the oral part. It will be expressed on a scale of 30.

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Programma

Gli argomenti trattati rientrano nell'area di apprendimento della produzione e gestione. 

Programma dell'insegnamento:

Cenni su variabili continue, discrete e qualitative.

Applicazioni informatiche per il calcolo di indici di posizione e di dispersione.

Rappresentazioni grafiche di distribuzioni e leggi di probabilità.

Calcolo dei valori delle funzioni utilizzando software statistici.

Applicazioni informatiche a database relativamente all'inferenza statistica.

Il test statistico.

Errori di prima e di seconda specie.

Confronto fra due campioni.

Analisi della varianza a uno o più criteri di classificazione.

Analisi fattoriale, disegni sperimentali.

Trasformazioni dei dati con test per normalità.

Regressione lineare semplice.

Analisi della correlazione

Regressione lineare multipla

Introduzione al modello lineare misto.

The subjects are included in the learning area of production and management.

Course program:

Types of variables

Descriptive statistics: indices of position, variability and shape.

Probability distributions and representations.

Calculation of probability using statistical software

Application on inferential statistics

The statistical test

Samples comparison

First and second type errors

One way and multiple ways ANOVA

Factorial design

Data transformation for normality tests

Simple linear regression

Correlation analysis

Multiple linear regression

Introduction to LMM

Testi consigliati e bibliografia

Oggetto:

 Lamberto Soliani, 2015. Statistica di base. Edizione Piccin. Pagg. 677. ISBN:9788829927463

 Lamberto Soliani, 2015. Statistica di base. Edizione Piccin. Pagg. 677. ISBN:9788829927463



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Note

Le modalità di svolgimento dell'attività didattica potranno subire variazioni in base alle limitazioni imposte dalla crisi sanitaria in corso. In ogni caso è assicurata la modalità a distanza per tutto l'anno accademico.

The teaching and exam methods may vary due to limitations imposed by the current sanitary emergency. In any case, e-learning mode is ensured throughout the academic year.

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Ultimo aggiornamento: 02/03/2022 14:33
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