Sono richieste conoscenze matematiche di base normalmente acquisite nella scuola secondaria di secondo grado. È inoltre richiesta familiarità con l'uso del personal computer.

L'insegnamento introduce i principi fondamentali della statistica descrittiva e inferenziale e le metodologie per il trattamento dei dati sperimentali. Lo studente apprenderà come organizzare, sintetizzare e rappresentare i dati, selezionare e applicare i test statistici appropriati e interpretarne correttamente i risultati. Le competenze acquisite consentiranno di affrontare problemi quantitativi nell'ambito delle scienze ambientali, biologiche ed ecologiche mediante l'utilizzo di strumenti statistici e informatici dedicati, quali R e RStudio.

- Conoscenze e comprensione:

Al termine dell'insegnamento lo studente conosce i principi fondamentali della statistica descrittiva, della probabilità e della statistica inferenziale. Comprende le metodologie necessarie per l'organizzazione, la sintesi, l'analisi e l'interpretazione di dati sperimentali, con particolare riferimento alle problematiche ambientali, biologiche ed ecologiche.

-Capacità di applicare conoscenze e comprensione:

Lo studente è in grado di raccogliere, organizzare e rappresentare dati sperimentali mediante tabelle e strumenti grafici, nonché di applicare le principali metodologie statistiche per l'analisi dei dati. È inoltre in grado di selezionare e utilizzare i test statistici più appropriati per la verifica di ipotesi scientifiche e di interpretarne correttamente i risultati.

- Autonomia di giudizio:

Lo studente sviluppa la capacità di valutare criticamente la qualità dei dati disponibili, l'adeguatezza delle metodologie statistiche impiegate e la validità delle conclusioni ottenute. È inoltre in grado di contestualizzare i risultati dell'analisi statistica nell'ambito di problematiche ecologiche, biologiche e ambientali.

- Abilità comunicative:

Lo studente acquisisce la capacità di presentare e discutere i risultati delle analisi statistiche in modo chiaro, rigoroso e sintetico, utilizzando correttamente tabelle, grafici e indicatori statistici. Attraverso esercitazioni individuali e di gruppo, sviluppa inoltre la capacità di comunicare dati e risultati a interlocutori specialisti e non specialisti.

- Capacità di apprendimento:

Lo studente acquisisce gli strumenti metodologici necessari per approfondire autonomamente argomenti di statistica applicata mediante la consultazione di testi specialistici, articoli scientifici e banche dati. Le competenze acquisite consentono di affrontare con autonomia successivi insegnamenti quantitativi e di aggiornare continuamente le proprie conoscenze nell'ambito dell'analisi dei dati sperimentali.

Lezioni frontali dedicate agli aspetti teorici della disciplina, integrate da esercitazioni pratiche in aula informatica finalizzate all'elaborazione e all'analisi di dati sperimentali mediante software statistici. Durante le attività didattiche verrà favorito il confronto con gli studenti attraverso la discussione di casi studio ed esempi applicativi in ambito ambientale, biologico ed ecologico.

L'esame orale consiste nella discussione di tre quesiti riguardanti gli argomenti del programma. La verifica della preparazione comprende inoltre l'analisi statistica di un insieme di dati sperimentali, finalizzata a valutare la capacità dello studente di descrivere i dati, selezionare le procedure statistiche appropriate, interpretare criticamente i risultati ottenuti e comunicarli in modo corretto. La valutazione finale è espressa in trentesimi con eventuale attribuzione della lode.

Gli appelli d'esame saranno programmati nel rispetto del calendario didattico approvato dal Dipartimento.

Orario di ricevimento:

previo appuntamento concordato tramite e-mail all'indirizzo: tiziana.siciliano@unisalento.it

L'insegnamento fornisce le conoscenze di base della statistica descrittiva, della probabilità e della statistica inferenziale necessarie per l'analisi e l'interpretazione di dati sperimentali in ambito ambientale, biologico ed ecologico.

Statistica descrittiva

Popolazione e campione; Variabili qualitative e quantitative; Scale di misura; Distribuzioni di frequenza; Rappresentazioni grafiche dei dati; Misure descrittive: indici di tendenza centrale, quartili e percentili; Diagrammi boxplot; Indici di dispersione; Indici di forma; Tabelle a doppia entrata; Correlazione; Regressione lineare; Metodo dei minimi quadrati.

Elementi di calcolo delle probabilità e statistica matematica

Spazi campionari ed eventi; Definizioni e proprietà della probabilità; Probabilità condizionata; Formula di Bayes; Variabili casuali discrete e continue; Principali distribuzioni di probabilità; Distribuzione campionaria della media con varianza nota e ignota; Distribuzione campionaria della varianza.

Statistica inferenziale

Stima puntuale e stima intervallare; Verifica delle ipotesi statistiche; Test per l'analisi delle frequenze; Test per un campione sulla tendenza centrale; Inferenza su una e due medie mediante il test t di Student; Test statistici non parametrici per uno o due campioni, indipendenti o appaiati; Analisi della varianza (ANOVA); Procedure di confronti multipli; Test non parametrici per più campioni; Inferenza nella regressione lineare: significatività del coefficiente angolare e dell'intercetta; Significatività del coefficiente di correlazione; Metodi non parametrici per correlazione e regressione; Cenni di statistica multivariata.

Attività pratiche

L'insegnamento prevede l'utilizzo del software R e dell'ambiente di sviluppo RStudio per l'organizzazione, l'analisi statistica e la rappresentazione grafica dei dati. Attraverso esercitazioni pratiche, gli studenti applicheranno le metodologie apprese all'analisi di dati sperimentali e a casi di studio in ambito ambientale, biologico ed ecologico.

• R. A. Johnson, Probabilità e Statistica per Ingegneria e Scienze, ed. Pearson
• A Camussi, F. Moller, E. Ottaviano, M. Sari Gorla, Metodi Statistici per la Sperimentazione Biologica, ed. Zanichelli