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Tommaso MINERVA
Professore Ordinario
Dip.to Chirurgico, medico,odontoiatrico sede RE
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Insegnamento: Statistica
Digital education (D.M.270/04) (Offerta formativa 2023)
Obiettivi formativi
Il corso di statistica introduce i concetti disciplinari di base e sviluppa le prime competenze relative al pensiero quantitativo, all'analisi descrittiva dei dati osservati e al calcolo probabilistico e all'analisi inferenziale.
Per una più completa comprensione degli obiettivi formativi, si rimanda alla lettura dei risultati di apprendimento attesi a seguito dello svolgimento del presente percorso formativo.
Prerequisiti
- Abilità matematiche da maturità tecnica o scientifica;
- Capacità di utilizzare software di calcolo e semplici applicativi (foglio elettronico e word-processor).
I pre-requisiti dovranno essere autonomamente acquisiti dagli studenti. Il docente metterà comunque a disposizione delle risorse online.
Lo studente dovrà possedere un computer (preferibilmente portatile da utilizzare in aula) su cui installare i software necessari e su cui seguire le videolezioni e le attività didattiche online.
Programma del corso
Modulo I - Teoria ed esercizi (4 CFU)
Il modulo introduce gli elementi di base della statistica descrittiva e i primi elementi della statistica inferenziale.
Il corso avrà un approccio ‘pratico’ in cui gli elementi applicativi saranno prevalenti rispetto a quelli formali. Particolare enfasi verrà posta sulla capacità di risolvere brevi esercizi e interpretare dati e risultati.
Gli argomenti trattati saranno:
Le basi della statistica
- Elementi di statistica descrittiva;
- Rappresentazione dei dati in tabelle e grafici;
- Calcolo e rappresentazione di indicatori di sintesi (posizione e variabilità).
Elementi di statistica descrittiva bivariata
- Analisi di coppie di fenomeni qualitativi: indipendenza, connessione e associazione;
- Analisi di coppie di fenomeni quantitativi: dipendenza e correlazione lineare.
Elementi di Inferenza Statistica:
- Probabilità e Variabili Casuali;
- Distribuzioni di probabilità discrete;
- Distribuzioni probabilità continue;
- Campionamento e distribuzioni campionarie;
- Stime e stimatori su una singola popolazione;
- Verifica di ipotesi su una singola popolazione;
- Intervalli di confidenza.
A completamento del modulo potranno essere trattati i seguenti argomenti:
Test statistici sulla bontà di adattamento e tabelle di contingenza
Analisi della varianza
(nel caso in cui i precedenti argomenti venissero trattati saranno ritenuti parte integrante del programma d’esame del corso)
Modulo II - Laboratorio di Statistica con R (2 CFU)
L’ambiente R
Import/Export di dati
Statistica Descrittiva con R
Grafici con R
Metodi didattici
Il corso verrà erogato in modalità Blended e in lingua italiana.
Un insieme di lezioni verranno erogate in modalità di videolezione e durante le sessioni d’aula verranno proposte anche esercitazioni, discussioni di casi e approfondimenti.
La valutazione tenderà a misurare le conoscenze e le competenze acquisite.
Tutte le videolezioni saranno disponibili prima dell’erogazione del modulo di riferimento e tutte le sessioni d’aula saranno trasmesse in streaming, registrate e pubblicate entro 48 ore all’interno dell’area Dolly del corso.
N. Lezioni in Presenza / Sincrone
12 (pari a 1/3 delle ore di didattica erogativa)
Didattica erogativa on-line
12 ore in videolezioni registrate dal docente o dal tutor
(il numero di ore si riferisce a una quantificazione della somma della durata dei vari video. Dal punto di vista della didattica assistita equivalgono a 24 ore)
- in aggiunta: tutorial e riferimenti a risorse formative esterne.
Didattica interattiva on-line
Il corso prevederà diversi forum sia di relazione tra studenti e docente e tutor sia tematici su alcuni moduli e argomenti del corso.
Per ogni modulo potranno essere assegnati dei compiti (assignment) che gli studenti possono completare e consegnare.
Ogni settimana il docente o il tutor terranno una videoconferenza interattiva di approfondimento o esercitazioni per un totale di 12 sessioni in videoconferenza.
La sessione in videoconferenza è parte integrante del corso e tratterà prevalentemente aspetti tecnico-pratici dell’utilizzo di ambienti software o di risoluzione di esercizi.
Testi di riferimento
Paul Newbold - William Carlson - Betty Thorne, Statistica, 2. Edizione, Pearson Editore
Dispense e manuali Open Access forniti dal docente per il modulo II
Verifica dell'apprendimento
Durante il corso verranno proposte delle esercitazioni che saranno obbligatorie per poter accedere all’esame finale.
Le esercitazioni potranno prevedere solo una valutazione formativa a campione.
Per poter accedere all’esercitazione successiva sarà necessario aver consegnato quelle precedenti.
L’esame finale verrà svolto in due parti:
1a parte: test a risposta multipla;
2a parte: 5 esercizi da svolgere in aula.
Il Test a risposta multipla prevede 30 domande con 4 opzioni di risposta possibile avendo a disposizione 40 minuti di tempo. Per ogni risposta corretta si acquisisce un punto mentre per ogni risposta sbagliata si ottiene una penalizzazione di 0,25 punti. Il punteggio complessivo viene poi trasformato in una valutazione su una scala decimale (da 1 a 10) in modo proporzionale.
Per gli esercizi potrà essere richiesto l’utilizzo di R e il tempo a disposizione verrà definito in funzione della complessità della prova.
La prova è unica e indivisibile. Alla prima parte vengono assegnati 10 punti e alla seconda parte 20 punti. il voto finale deriva semplicemente dalla somma dei punteggi acquisiti in ciascuna delle due.
Tuttavia alla seconda parte (ESERCIZI) si potrà accedere avendo acquisito almeno un punteggio di 6/10 nella prima.
Per lo svolgimento degli esercizi si potrà chiedere di utilizzare un foglio elettronico o R.
Gli studenti che avranno acquisito un punteggio complessivo di 29/30 o 30/30 possono chiedere una integrazione orale per il miglioramento della valutazione o il conseguimento della lode.
Risultati attesi
Al termine del corso lo studente sarà in grado di:
CONOSCENZA E CAPACITA' DI COMPRENSIONE
- descrivere i principi della statistica descrittiva
- descrivere proprietà e principi della statistica inferenziale
CONOSCENZA E CAPACITA' DI COMPRENSIONE APPLICATE
- effettuare una analisi statistica descrittiva dei dati
- effettuare semplici valutazioni quantitative di stime di parametri statistici e della loro significatività
ABILITA' COMUNICATIVE
- discutere una analisi statistica descrittiva dei dati
AUTONOMIA DI GIUDIZIO
- identificare le procedure di analisi idonee da utilizzare in situazioni predeterminate
CAPACITA’ DI APPRENDIMENTO
- applicare quanto appreso in situazioni in cui sia necessario effettuare semplici analisi statistiche descrittive o valutazioni quantitative di stime di parametri