Biostatistica e bioinformatica
A.A. 2024/2025
Learning objectives
Il corso si pone l'obiettivo di fornire agli allievi conoscenze di biostatistiche e di base della bioinformatica. Tali conoscenze risultano fondamentali per il disegno di studi sperimentali e per l'analisi dei dati, l'interpretazione statistica e quindi la valutazione di studi sperimentali.
Expected learning outcomes
Alla fine del corso gli studenti avranno acquisito sufficiente conoscenza sui principali test e modelli statistici che vengono utilizzati in ambito biologico e saranno in grado di scegliere e utilizzare il modello più opportuno per svolgere delle indagini nel loro ambito di interesse.
Periodo: Primo semestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento può essere seguito come corso singolo.
Course syllabus and organization
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Primo semestre
Le lezioni si terranno sulla piattaforma Microsoft Teams, anche nelle lezioni previste in presenza, e potranno essere seguite sia in sincrono sulla base dell'orario del primo trimestre sia in asincrono perche' saranno registrate e lasciate a disposizione degli studenti sulla medesima piattaforma. Gli esami, qualora non possibile la presenza in aula, saranno eseguiti oralmente attraverso piattaforma Microsoft Teams.
Programma
Lezioni frontali (32 ore):
- Dati, variabili, distribuzioni, loro presentazione e sintesi (3 ore);
- Statistica descrittiva
- Indicatori di posizione e variabilità (4 ore);
- Test delle ipotesi nella statistica (3 ore);
- Statistica inferenziale
- Analisi delle frequenze, distribuzione χ2 e test statistico (3 ore);
- Analisi dei dati biologici distribuzione normale, distribuzione normale standardizzata, uso delle tavole di distribuzione normale (3 ore);
- La differenza tra medie di un campione e inferenza dei risultati nella popolazione, t-test (2 ore);
- Correlazione e test di assenza ti correlazione (1 ora);
- Risoluzione di sistemi di equazione con algebra matriciale - modelli lineari (3 ore)
- Regressione lineare e test delle ipotesi con ANOVA (4 ore);
- L'ANOVA attraverso l'utilizzo dei modelli lineari (6 ore);
Esercitazioni (32 ore):
Applicazione degli argomenti visti a lezione su dataset reali mediante l'utilizzo di Excel e RStudio.
- Dati, variabili, distribuzioni, loro presentazione e sintesi (3 ore);
- Statistica descrittiva
- Indicatori di posizione e variabilità (4 ore);
- Test delle ipotesi nella statistica (3 ore);
- Statistica inferenziale
- Analisi delle frequenze, distribuzione χ2 e test statistico (3 ore);
- Analisi dei dati biologici distribuzione normale, distribuzione normale standardizzata, uso delle tavole di distribuzione normale (3 ore);
- La differenza tra medie di un campione e inferenza dei risultati nella popolazione, t-test (2 ore);
- Correlazione e test di assenza ti correlazione (1 ora);
- Risoluzione di sistemi di equazione con algebra matriciale - modelli lineari (3 ore)
- Regressione lineare e test delle ipotesi con ANOVA (4 ore);
- L'ANOVA attraverso l'utilizzo dei modelli lineari (6 ore);
Esercitazioni (32 ore):
Applicazione degli argomenti visti a lezione su dataset reali mediante l'utilizzo di Excel e RStudio.
Prerequisiti
Nessun prerequisito
Metodi didattici
Il corso si basa su lezioni frontali e su esercitazioni al computer. Per le esercitazioni al computer sarà utilizzato Microsoft Excel ed R più software di public domain che permetta l'analisi statistica dei dati ed utili alla comprensione delle tematiche del corso.
Materiale di riferimento
-) Dispense fornite dal docente.
-) Ambiente di calcolo R "The R software for statistical computing" (https://www.r-project.org/) e Rstudio (https://www.rstudio.com/).
-) Ambiente di calcolo R "The R software for statistical computing" (https://www.r-project.org/) e Rstudio (https://www.rstudio.com/).
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
L'esame sarà articolato in 1 prova orale.
Breve descrizione delle modalità della prova:
Allo studente sarà chiesto di analizzare un set di dati che sarà fornito dal docente e nella discussione orale approfondire i risultati dell'analisi statistica effettuata con riferimento ad argomenti specifici del programma del corso.
Breve descrizione delle modalità della prova:
Allo studente sarà chiesto di analizzare un set di dati che sarà fornito dal docente e nella discussione orale approfondire i risultati dell'analisi statistica effettuata con riferimento ad argomenti specifici del programma del corso.
ING-INF/06 - BIOINGEGNERIA ELETTRONICA E INFORMATICA - CFU: 6
Esercitazioni: 32 ore
Lezioni: 32 ore
Lezioni: 32 ore
Docenti:
Bagnato Alessandro, Bernini Francesca
Educational website(s)
Professor(s)
Ricevimento:
Ogni giorno su appuntamento
Ufficio, campus di Lodi