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Facoltà di Scienze Agrarie e Alimentari Università degli Studi di Milano
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Metodologia sperimentale agronomica
Codice: G5909-
Docente:  Marco Acutis
Anno di corso: 
Quadrimestre/semestre: 
CFU: 
Articolazione dei CFU: Lezioni frontali: 4
Esercitazioni in aula: 2
Obiettivi formativi:  Acquisire le conoscenze teoriche e pratiche per la progettazione, la gestione e l'elaborazione di prove sperimentali e di analisi campionarie. Acquisire capacità di utilizzo di software per l'elaborazione statistica. Acquisire capacità di lettura critica dei principali test statistici.
Competenze acquisite:  Uso del calcolatore per la gestione di dati. Uso di excel e di un package statistico per l'elaborazione di dati provenienti da prove sperimentali e indagini campionarie. Capacità di lettura e interpretazione dei risultati di analisi statistiche. Impostazione di un esperimento in campo o laboratorio.
Sintesi del programma:  Richiami di statistica di base. L'analisi dei dati qualitativi: tabelle di contingenza. Teoria dell'analisi della varianza e applicazioni: a una via, a più vie, il concetto di interazione, fattori fissi e casuali. Schemi sperimentali a blocchi randomizzati, a quadrato latino e a split-plot. Teoria della regressione e applicazioni: regressione lineare semplice e multipla, regressione curvilinea. Il dimensionamento degli esperimenti. Criteri di gestione degli esperimenti in campo e laboratorio.
Programma:  Statistica descrittiva e distribuzioni campionarie, test statistici: Richiami di statistica descrittiva: indici di tendenza centrale e di dispersione. Caratteristiche delle popolazioni e dei campioni (richiami alle principali distribuzioni di probabilità). Uso della distribuzione normale e della distribuzione normale standardizzata. La stima dei parametri ignoti di una popolazione partendo da campioni. Distorsione, efficienza e consistenza di uno stimatore. Il test statistico: concetti di ipotesi nulla, test bilaterali e unilaterali, livello di significatività, protettività, potenza, errori di I, II e III specie. I dati qualitativi: L'analisi dei dati di enumerazione ; il test x al quadrato e sue condizioni di validità. Rapporti tra x al quadrato e Z. Tecniche per i confronti tra proporzioni osservate e teoriche. Tecniche per i confronti tra proporzioni osservate. Tabelle di contingenza e relativi indici per dati nominali e ordinali. La correzione di Yates. Il test G del rapporto di verosimiglianza per piccoli campioni. Cenni ai modelli log-lineari e a tecniche più complesse di analisi di dati espressi come frequenze. Uso di programmi per le precedenti applicazioni. Test t e l'analisi della varianza. Limiti fiduciali di una media. Tecniche per i confronti tra medie campionarie: il caso di 2 campioni. Il test t. Il test t per dati appaiati. Il caso di più campioni: l'analisi della varianza. Prerequisiti e condizioni di applicabilità dell'ANOVA (test di normalità e di omogeneità delle varianze). La trasformazione dei dati. L'analisi della varianza fattoriale e l'interazione: anova a 2 e 3 vie, e relativa interpretazione dei risultati.L'analisi gerarchica della varianza. Modello a fattori fissi e modello a fattori casuali. Tecniche di confronto multiplo tra medie (contrasti e test post-hoc). Cenni a tecniche non parametriche di analisi della varianza. Uso di programmi per le precedenti applicazioni L'analisi della correlazione e della regressione: Il concetto di correlazione. Il coefficiente di correlazione e i relativi test statistici. L'analisi della regressione lineare. Il metodo dei minimi quadrati. Le assunzioni per la regressione e i relativi test. Il coefficiente di regressione e il suo errore standard. Test di significatività per coefficiente di regressione e intercetta. Intervalli fiduciali attorno alla retta di regressione. La regressione passante per l'origine. Il coefficiente di determinazione. L'analisi della regressione multipla. La scelta del modello ottimale (backward, forward e stepwise regression). Cenni a tecniche non parametriche per l'analisi della regressione e della correlazione. Uso di programmi per le precedenti applicazioni Schemi sperimentali e gestione in campo degli esperimenti. La gestione delle fonti di variazione non controllabili e la determinazione del numero di repliche necessario. Gli schemi sperimentali: a blocchi randomizzati, a quadrato latino, a split-plot, a strip-plot. Criteri per la loro scelta. Realizzazione pratica in campo degli schemi precedenti e al calcolatore, delle relative procedure di analisi statistica. Cenni di geostatistica: semivariogrammi e tecniche di interpolazione spaziale. Uso di programmi per le precedenti applicazioni. Introduzione all'analisi multivariata: Cenni all'analisi delle componenti principali, all'analisi discriminante all'analisi della varianza multivariata e alla Cluster analysis. Introduzione all'uso di programmi per le precedenti applicazioni. Esempi di interpretazione di risultati di queste analisi.
Prerequisiti:  Conoscenza della statistica descrittiva e delle tecniche di base di analisi dei dati Uso del foglio di calcolo Excel.
Propedeuticità:  Matematica Analisi statistica dei Dati Elementi di Informatica Applicata.
Materiale didattico:  Camussi A., Moller F.,Ottaviano E., SariGorla M., Metodi statistici per la sperimentazione biologica. Zanichelli. Snedecor G., Cochran W., Statistical methods, VIII ed., Iowa state University press. Freund R.J., Wilson W.J., Statistical methods. Academic press.1993 Lindman H. Analysis of variance in complex experimental design (testo di consultazione). W.H. Freeman, S. Francisco, 1974. L. Soliani. Manuale di statistica per la ricerca e la professione -statistica univariata e bivariata parametrica e non-parametrica per le discipline ambientali e biologiche (edizione aprile 2005). Disponibile gratuitamente su internet all?indirizzo http://www.dsa.unipr.it/soliani/soliani.html
Modalità d'esame e altre info:  Il test finale comprende una parte pratica al calcolatore, quesiti a risposta multipla e a risposta aperta e colloquio orale finale.
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Programma di Metodologia sperimentale agronomica (versione in pdf)
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