Docente
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DELFINO Ines
(programma)
Metodo scientifico e progettazione degli esperimenti. Operazioni di misura. Risoluzione di uno strumento. Errori sperimentali in misure dirette ed indirette. Risultato di una misura.
Strumenti della statistica per l’analisi dei dati sperimentali. Richiami di concetti della statistica di base. Campionamento. Istogrammi di distribuzione dei dati sperimentali, curva limite. Probabilità. Densità di probabilità e distribuzione cumulativa. Distribuzioni di probabilità.
Verifica di ipotesi. Analisi della varianza. Test di ipotesi: ipotesi, interpretazione del p-value, tipi di errori, potenza. Test/comparazioni multiple. Intervalli di confidenza.
Regressione lineare e correlazione semplici. Covarianza e correlazione. Metodi numerici per l’analisi di dati da spettroscopie ottiche. Algoritmi per la riduzione del rumore.
Metodi di analisi multivariata. Analisi in componenti principali (PCA, Principal Component Analysis): definizioni, significato delle componenti principali e del peso. Cenni alla Partial Least Squares regression (PLS) ed alla Cluster Analisys.
Durante il corso saranno svolte esercitazioni pratiche durante le quali gli studenti potranno applicare quanto spiegato durante le lezioni teoriche ed analizzare dati sperimentali, relativi a tecniche ed applicazioni di interesse biotecnologico, utilizzando un apposito software.
(testi)
H.W. Daniel, "Biostatistica" Edises Editore; A.Camussi, F.Moeller, E.Ottaviano, M.SariGorla, "Metodi statistici per la sperimentazione biologica", Zanichelli Editore
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