L’obiettivo del laboratorio è di fornire le conoscenze di base necessarie per l’apprendimento ed il proficuo utilizzo dei principali strumenti per l'analisi statistica descrittiva ed inferenziale, finalizzandoli alle pratiche di acquisizione, gestione ed elaborazione dei dati sperimentali. Vengono inoltre fornite conoscenze di base sull’impiego dei principali software di analisi statistica. Le attività di lezione frontale sono integrate da esaurienti esercitazioni pratiche sulle principali tematiche del laboratorio.
RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI:
Conoscenza e capacità di comprensione
- Acquisizione di specifiche competenze teoriche e operative.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
- Acquisizione di specifiche competenze applicative.
Autonomia di giudizio
- Capacità di scegliere autonomamente e correttamente lo strumento informatico più appropriato in relazione alle necessità specifiche di elaborazione statistica dei dati sperimentali.
Abilità comunicative
- Comunicazione scritta e informatica; elaborazione e presentazione di dati statistici sperimentali; capacità di lavorare in gruppo; trasmissione e divulgazione dell'informazione.
Capacità d’apprendimento
- Capacità di sviluppare e approfondire ulteriori specifiche competenze, con riferimento all'impiego di adeguati metodi statistici.
Nessuno
Erogazione di lezioni frontali, svolgimento di esercitazioni pratiche e numeriche.
Prova pratica informatica.
Materiale didattico reso disponibile dal docente durante il corso.
Filatrella, Romano - Elaborazione statistica dei dati sperimentali con elementi di laboratorio - EdiSES Edizioni
Ieva, Masci, Paganoni - Laboratorio di statistica con R (2a edizione) - Pearson ed.
Concetti statistici di base: popolazione e campione, serie statistiche, distribuzioni, intervalli di confidenza. (4 ore)
Statistica descrittiva ed inferenziale: confronto delle medie, correlazione, regressione, outliers. (4 ore)
Esercitazioni: impiego, mediante esempi applicativi relativi alle tecnologie alimentari, di software applicativi per l'esecuzione di test statistici descrittivi, confronto fra medie, correlazioni e regressioni. (4 ore)
Concetti di base dell'analisi multivariata dei dati: standardizzazione delle variabili. (4 ore)
Analisi statistica multivariata: analisi delle componenti principali (PCA), analisi cluster e dendrogrammi. (4 ore)
Esercitazioni: impiego, mediante esempi applicativi relativi alle tecnologie alimentari, di software applicativi per l'esecuzione di test statistici multivariati e della relativa rappresentazione grafica. (4 ore)
