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a Ciclo Unico
Scuola di Agraria e Medicina Veterinaria
SUSTAINABLE AGRICULTURE - AGRICOLTURA SOSTENIBILE
Insegnamento
ADVANCED STATISTICS
AVP5073737, A.A. 2017/18

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2017/18

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
SUSTAINABLE AGRICULTURE - AGRICOLTURA SOSTENIBILE
AV2293, ordinamento 2016/17, A.A. 2017/18
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Curriculum SUSTAINABLE AGRICULTURE [001LE]
Crediti formativi 8.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese ADVANCED STATISTICS
Sito della struttura didattica http://www.agrariamedicinaveterinaria.unipd.it
Dipartimento di riferimento Dipartimento Agronomia Animali Alimenti Risorse Naturali e Ambiente (DAFNAE)
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione INGLESE
Sede LEGNARO (PD)

Docenti
Responsabile ANTONIO BERTI AGR/02

Mutuazioni
Codice Insegnamento Responsabile Corso
AVP5073737 ADVANCED STATISTICS ANTONIO BERTI AV2293

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative AGR/02 8.0

Modalità di erogazione
Periodo di erogazione Primo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Organizzazione della didattica
Tipo ore Crediti Ore di
Corso
Ore Studio
Individuale
Turni
ESERCITAZIONE 3.0 24 51.0 Nessun turno
LEZIONE 5.0 40 85.0 Nessun turno

Calendario
Inizio attività didattiche 02/10/2017
Fine attività didattiche 19/01/2018

Syllabus
Prerequisiti: Basic statistical knowledge (frequency distributions, representation of data, parametric test for mean comparison, linear regression)
Conoscenze e abilita' da acquisire: The class is aimed to give to students the knowledge on planning and analysis of agricultural experiments and for environmental monitoring.
The class will focus on the selection of experimental layouts, on the analysis of continuous and discrete variables, the assumptions of parametric tests and the applicability of non parametric approaches.
Modalita' di esame: The final evaluation will be by means of written exam and by means of the preparation and exposition of a group work
Criteri di valutazione: The evaluation of the student will be based on the comprehension of the addressed topics and on the base of the concepts and methodologies learnt during the class. The ability of the student of using such aspects in an independent way will also be taken into account.
Contenuti: Planning and analysis of complex experiments, factorial ANOVA and concept of interaction between factors
- Variability of measurements: type of data, constraints in the application of factors
- Time and space variability
- Review of ANOVA concept and factorial ANOVA
- Interaction between factors, examples of first- and higher- order interactions
- Experimental plans: completely randomised, randomized blocks, latin squares, split-plot and split-block
- Assumptions of ANOVA and test of assumptions, transformation of data
- Non parametric tests for between groups comparisons and for relationship between variables. Analysis of categorical data
- Analysis of continuous variables, linear and non linear models, multiple linear regression, evaluation of fitting of non-liner models
- Comparison between different models, measure of the relative quality of a statistical model
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: The course will be done in classroom with theoretical lectures and practical exercises in computer room
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: The material used for the course will be made available to students through the Moodle platform of the School at
https://elearning.unipd.it/scuolaamv/login/index.php
Testi di riferimento: