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a Ciclo Unico
Scuola di Scienze
BIOLOGIA EVOLUZIONISTICA
Insegnamento
STATISTICA APPLICATA PER LA BIOLOGIA EVOLUZIONISTICA
SCP8084940, A.A. 2019/20

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2019/20

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
BIOLOGIA EVOLUZIONISTICA
SC1179, ordinamento 2018/19, A.A. 2019/20
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Crediti formativi 6.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese APPLIED STATISTICS FOR EVOLUTIONARY BIOLOGY
Sito della struttura didattica http://biologia.scienze.unipd.it/2019/laurea_magistrale_biologiaevoluzionistica
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Biologia
Obbligo di frequenza
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile GUIDO MASAROTTO SECS-S/01
Altri docenti MAURO AGOSTINO ZORDAN BIO/18

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative SECS-S/01 2.0
CARATTERIZZANTE Discipline del settore biomedico SECS-S/02 2.0
CARATTERIZZANTE Discipline del settore biomolecolare BIO/18 2.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Primo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
ESERCITAZIONE 2.0 32 18.0
LEZIONE 4.0 32 68.0

Calendario
Inizio attività didattiche 30/09/2019
Fine attività didattiche 18/01/2020
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2018

Syllabus
Prerequisiti: Lo stile è informale e saranno usate solo un minimo di notazioni matematiche. L'unico prerequisito reale è l'algebra elementare. Un precedente insegnamento (elementare) di statistica è comunque consigliato.
Conoscenze e abilita' da acquisire: - Capacità di condurre alcune analisi statistiche ampiamente utilizzate e di interpretarne i risultati;
- Capacità di comprendere criticamente i principali metodi statistici utilizzati nella letteratura biologica.
Modalita' di esame: Esame scritto.
Criteri di valutazione: La valutazione si baserà sulla comprensione dei concetti principali e sulla capacità di applicarli autonomamente.
Contenuti: - Idee di base. Dal problema di ricerca al modello probabilistico. Campionamento, Studi osservazionali e sperimentali. Test statistici: ipotesi, interpretazione del p-value, tipi di errori, potenza. Il problema dei test/comparazioni multiple. Intervalli di confidenza.
- Metodi elementari. Inferenza su una proporzione e confronto di due proporzioni. t di Student ad uno e due campioni e per dati appaiati. Inferenza in grandi campioni. Metodi non parametrici: i tests di Wilcoxon (uno e due campioni) e di Kruskall-Wallis. Il coefficiente di correlazione.
- Metodi avanzati. Analisi della varianza ad una e due vie. Regressione: modello lineare e logistico. Esplorazione di dati multivariati: componenti principali e analisi dei gruppi.
- Introduzione a R, un ambiente open source per il calcolo e la grafica statistica. Elementi di programmazione in R. Utilizzo di R per l'analisi di dati biologici.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Il corso enfatizza le idee alla base dei metodi presentati e l'interpretazione dei risultati e non la formulazione matematica o le tecniche di calcolo. Numerosi esempi reali, in ambito biologico ed ambientale, sono usati per motivare e illustrare i vari metodi e modelli. Un congruo numero di lezioni sarà svolte in laboratorio informatico utilizzando R (http://www.r-project.org).
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: - Slides delle lezioni e altro materiale didattico messo a disposizione in rete.
- I libri di testo saranno indicati nelle prime lezioni sulla base della preparazione pregressa degli studenti.
Testi di riferimento:
  • M. C. Whitlock, D. Schluter, Analisi statistica dei dati biologici. --: Zanichelli, 2010. Cerca nel catalogo
  • B. Shahbaba, Biostatistics with R. An Introduction to Statistics Through Biological Data.. --: Springer, 2012. Cerca nel catalogo