Facoltà di Agraria

Corso di Laurea in Scienze e Tecnologie Alimentari

A.A. 2007-2008

Pagina aggiornata il 18 luglio 2008
Modulo di Statistica
del corso integrato "Matematica e Statistica", anno I

Aula A - lunedì dalle 14 alle 16


Prossimo appello A.A. 2007-2008 : 29 settembre 2008, ore 14

iscrizioni a agraria.unipr.it/cgi-bin/campusnet/home.pl
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appello 12 febbraio 2007

appello 26 febbraio 2007

appello 11 aprile 2007

appello 1 marzo 2006

appello 15 febbraio 2006

appelli A. A. 2004/05

Programma del corso 2005/06

 

Per l'A.A. 2007/2008 le sessioni d'esame sono state fissate con la seguente modalità:

- sessione anticipata : 28/01/08 - 29/02/08
- sessione estiva : 23/06/08 - 30/09/08
- sessione straordinaria: 01/02/09 - 28/02/09

I singoli esami potranno essere verbalizzati tutto l'anno, anche se fuori appello regolare, con la raccomandazione di autodisciplina, per evitare turbative alla frequenza delle lezioni


 Lucidi per il Primo Anno  ( richiede Adobe® Acrobat Reader )

(24 ore, 3 CFU - ott. 2007 - gen. 2008)

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___ Parte 1 - Generalità. Dati. Scale. Distribuzioni di frequenza. Misure di tendenza centrale. Misure di dispersione. Forma e curtosi (2,1 Mb)
 
___ Parte 2 - Concetto di probabilità. Concetto di casualità. Calcolo combinatorio per aggruppamenti semplici. Distribuzioni discrete: binomiale e poissoniana. Distribuzioni continue: curva gaussiana. Standardizzazione (1,1 Mb)
 
___ Parte 3 - Verifica delle ipotesi. Analisi di distribuzioni (osservate e attese) di frequenza. Test Chi-quadro. Tabelle 2x2. Tabelle 2xN e MxN. Correzione di Yates. Metodo esatto di Fisher. Scomposizione dei gdl col Chi-quadro. Test di omogeneità o indipendenza campionaria (2,2 Mb)


___ Parte 4 - Distribuzione t di Student. Test a una coda e a due code. Intervalli di confidenza (limiti fiduciali) di una media (con varianza nota e ignota). Confronto tra medie campionarie di campioni dipendenti. Confronto tra medie campionarie di campioni indipendenti. Dati appaiati. Cenni sulla scelta della dimensione del campione (1,4 Mb)

 
___ Parte 5 - Analisi della varianza (Anova) a un criterio di classificazione. Anova a blocchi randomizzati. Quadrati latini. Confronti Anova-"t" di Student. Dati mancanti. Efficienza relativa di un test (1,83 Mb)


___ Parte 6 - Regressione lineare e correlazione. Metodo dei minimi quadrati. Stima del coefficiente angolare e dell'intercetta. Codevianza. Residui. Test Anova su regressione. Coefficiente di determinazione r2 (2,24 Mb)
 
A causa dei recenti aggiornamenti di Adobe Acrobat Reader, sono possibili difetti di rappresentazione di simboli, soprattutto il simbolo di sommatoria ∑), formule e di alcuni grafici
 
  Tabella dei valori critici del Chi quadrato

  Tabelle dei valori critici del "t" di Student
  Tabelle dei valori critici dell' "F" di Fisher
  Tabelle dell'integrale di probabilità (integrali di Z)

   Esempi di domande nel questionario
Programma del corso di Statistica (50 ore, Vecchio Ordinamento)

Elementi di Statistica descrittiva
tipi di dati, scale, tabelle
rappresentazione grafica dei dati
misure di tendenza centrale, di dispersione, di forma (simmetria e curtosi)
trasformazioni dei dati

Calcolo combinatorio

aggruppamenti semplici (permutazioni, disposizioni, combinazioni)

Elementi di Statistica inferenziale univariata

ipotesi e verifica delle ipotesi
ipotesi nulla e ipotesi alternativa
concetti di rischio (o errore) in statistica
potenza-efficienza di un test
tavole dei valori critici

Distribuzioni statistiche: frequenze e confronti

distribuzioni discrete: binomiale, multinomiale, poissoniana, uniforme
distribuzione normale o gaussiana e suo utilizo
distribuzioni osservate e distribuzioni attese: chi quadrato
correzione di Yates
confronti tra distribuzione osservata e distribuzione attesa in piccoli campioni
confronto tra due distribuzioni osservate: tabelle 2x2, test di indipendenza
tabelle di contingenza m x n
metodo esatto di Fisher
partizioni dei gradi di libertà e residui in tabelle m x n
test di Kolmogorov-Smirnov per due campioni (confronto tra due distribuzioni in piccoli campioni)
test di omogeneità

Confronto tra medie di due campioni

confronto tra due medie
test t di Student per due campioni dipendenti (dati appaiati)
test t di Student per due campioni indipendenti (dati non appaiati)
intervallo di confidenza di una media con deviazione standard nota e ignota
intervallo di confidenza di una varianza
dimensioni del campione e bilanciamento di due campioni

Aanalisi della varianza (ANOVA)

ANOVA a un criterio di classificazione (campionamento completamente casuale)
confronto tra analisi della varianza con due trattamenti e test t per due campioni indipendenti
test per l'omogeneità delle varianze
componenti della varianza
ANOVA a due criteri di classificazione (blocchi randomizzati)
confronto tra analisi della varianza a due criteri di classificazione e test t per due campioni dipendenti
ANOVA a tre criteri di classificazione (quadrati latini)
dati mancanti

Regressione e correlazione

modelli di regressione
regressione lineare semplice
predittività dell'analisi della regressione
significatività della retta di regressione
limiti di confidenza: retta, intercetta, valori medi degli y attesi
coefficente di determinazione
confronto tra due o più rette di regressione
analisi dei residui

Test non parametrici per uno e per due campioni

Test per un campione

Test delle successioni per un campione (runs test, o test di Wald-Wolfowitz per la casualità di un campione)
Test dei segni per ranghi di Wilcoxon (o test t di Wilcoxon)

Test per due campioni dipendenti (o dati appaiati)

Test dei segni
Test t di Wilcoxon
Test di casualizzazione o di permutazione (per due campioni dipendenti)

Test per due campioni indipendenti

Test della mediana
Test U di Mann-Whitney (o test dell'ordine robusto dei ranghi)
Test di casualizzazione o di permutazione (per due campioni indipendenti)
Test dei ranghi equivalenti di Moses (Moses rank-like test) per le differenze nella dispersione o variabilità

Testi consigliati:

R.J. Freund e W.J. Wilson - Metodi statistici - Piccin, Padova

Camussi et al. - Analisi statistica per la sperimentazione biologica - Zanichelli, Bologna

Siegel S. e Castellan jr. N.J.- Statistica non parametrica - McGraw Hill