Statistica applicata e gestione dei dati ambientali
Programma dell'insegnamento di Statistica applicata e gestione dei dati ambientali - Corso di laurea magistrale in Scienze e tecnologie per l'ambiente e il territorio (2012/13)
Docente
prof.ssa Laura Rizzi laura.rizzi@uniud.it http://www.dies.uniud.it/rizzi.html
Crediti
6 CFU
Attività formativa prevista
Lezioni (h): 45
Esercitazioni (h): 15
Seminari (h): 0
Studio individuale previsto (h): 90
Totale ore: 150
Esercitazioni (h): 15
Seminari (h): 0
Studio individuale previsto (h): 90
Totale ore: 150
Finalità
Il corso si propone di approfondire le problematiche legate agli strumenti statistici maggiormente utilizzati in ambito sperimentale. Particolare rilievo sarà dato agli aspetti di carattere applicativo, alternando, nel corso delle lezioni, momenti di carattere teorico ed esercitazioni.
Programma
- Richiami di inferenza statistica
Stima puntuale e per intervallo
Test delle ipotesi: errori di primo e secondo tipo
Livello di significatività e potenza del test - Il modello di regressione lineare
Relazioni tra variabili: covarianza e correlazione
Regressione semplice: assunzioni e stima dei parametri.
Test sui parametri e misure della bontà di adattamento.
L’analisi dei residui per la diagnostica.
Regressione multipla.
Uso delle variabili dummy.
Test e selezione delle variabili.
Violazione assunzioni classiche sugli errori: multicollinearità, eteroschedasticità e autocorrelazione - Serie storiche ambientali
Definizione di serie storica: approccio classico e stocastico
Principali modelli per serie storiche - Metodi geostatistici
Stima di valori in punti non misurati: triangular irregular network, natural neighbour, inverse distance weighting, kriging.
Stima di valori mancanti in serie storiche: regressioni, reti neurali, generatori di dati. - Metodi Monte Carlo
Generazione di numeri casuali. Metodi bootstrap. - Analisi multivariata
Analisi in componenti principali: costruzione delle componenti, scelta del numero di componenti, interpretazione dei risultati.
Analisi dei gruppi: metodi gerarchici e non gerarchici, algoritmi divisivi e agglomerativi, misure di similarità e dissimilarità. Distanze. Determinazione del numero dei gruppi.
Esercitazioni
Esercitazioni presso il laboratorio di informatica. E’ previsto l’uso di Excel e di R per la gestione dei dati e l’analisi statistica.
Bibliografia
- F. M. Stefanini, Introduzione alla Statistica applicata con esempi in R, Pearson Education,2007.
- Camcamussi A., Möller F., Ottaviano E., Sari Gorla M., Metodi statistici per la sperimentazione biologica, Zanichelli, Bologna, 1995 (2° ed.).
Modalità d'esame
Prova orale finale.
Orario e luogo di ricevimento
Da definire.
Indirizzi
Prof.ssa Laura Rizzi
Dipartimento di Scienze Economiche Statistiche
Via Tomadini 30/A
Tel. 0432 249586
Dipartimento di Scienze Economiche Statistiche
Via Tomadini 30/A
Tel. 0432 249586
fax 0432 249595
Dott. Giovanni Fonseca
Dipartimento di Scienze Economiche Statistiche
Via Tomadini 30/A
Tel. 0432 249589
fax 0432 249595