Elaborazione Statistica dei Dati Sperimentali
Facoltà di Scienze MM FF e NN, Università Sannio
Introduzione al Corso
Giovanni Filatrella ([email protected])
G. Filatrella: Corso di Elaborazione Statistica dei Dati Sperimentali
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A chi è rivolto questo corso
• Studenti di Biotecnologie immatricolati nel
2004/2005 e quindi iscritti al primo anno;
• Studenti di Biotecnologie immatricolati nel
2003/2004 e quindi iscritti al secondo
anno;
• Studenti di Scienze Biologiche che hanno
inserito questo corso fra quelli “a scelta”.
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Durata del corso
• Studenti di Biotecnologie (4 crediti):
16 lezioni – 8 settimane
• Studenti di Scienze Biologiche (3 crediti):
12 lezioni – 6 settimane
• Vi potrebbero essere delle brevi
interruzioni del corso, che saranno
comunicate con tutto l’anticipo possibile
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Orari
Il corso:
• Lunedì: 11-13
• Mercoledì: 11-13
Ricevimento e tutoraggio:
• Lunedì: 14-16
• Mercoledì: 14-16
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Testi
• I testi base sono:
– “Elaborazione statistica dei dati sperimentali”
G. Filatrella e P. Romano, EdiSES
– “Introduzione all’elaborazione dei dati sperimentali”
Cesare Cametti e Antonio di Biasio, CISU
• Per gli esercizi:
"Statistica“
M.R. Spiegel, Collana "Shaum's", McGraw-Hill
Italia
• Un testo alternativo di teoria ed esercizi:
“Biostatistica”
W.W. Daniel, EdiSES
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Altri testi
• “Metodi statistici per la sperimentazione
biologica”, A. Camussi, F. Moeller, E. Ottaviano,
M. Sari Gorla, Zanichelli.
Un testo molto ampio orientato verso le applicazioni
biologiche
• “Laboratorio di Fisica: Statistica”, F. Barone, L.
Milano, G. Russo, EdiSES
Un manuale sintetico per l’elaborazioni di misure
soprattutto fisiche
• “Incertezza e probabilità”, R. Scozzafava,
Zanichelli
Una rigorosa introduzione alla teoria della probabilità
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Siti internet
Molti siti internet, ad esempio del prof.
Soliani
http://www.dsa.unipr.it/soliani/soliani.html
Con molto materiale gratis o disponibile alla casa
editrice UNI.NOVA di Parma (e-mail)
[email protected] (tel.) 0521/293315
(fax) 0521/503199
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Siti internet in inglese
Un testo dettagliatissimo disponibile gratis on-line:
C. M. Grinstead, J. Laurie Snell “Introduction to
Probability“
http://www.dartmouth.edu/~chance/teaching_aids
/books_articles/probability_book/book.html
Un corso on-line a Berkeley con molti dettagli ed
una buona presentazione on-line:
http://www.stat.Berkeley.EDU/users/stark/SticiG
ui
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Ulteriori informazioni
• Guida dello studente
• Sito per le lezioni e le news sul corso:
www.ecampus.unisannio.it
• E-mail: [email protected]
• Pagina web del docente:
www.sa.infn.it/giovanni.filatrella
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Il portale didattico
www.ecampus.unisannio.it
• Per accedere occorre registrarsi ed iscriversi al corso;
• Sono disponibili anche altri corsi nello stesso portale;
• Il sito è tenuto dal Prof. Ceccarelli e dai suoi
collaboratori;
• Materiale disponibile sul sito:
– Le trasparenze delle lezioni, nella versione ragionevolmente
aggiornata
– Gli esercizi assegnati agli esami
– Un’area per scambiare informazioni (mai usata finora)
– Una bacheca virtuale per gli avvisi (cambiamenti di orario delle
lezioni, calendario degli appelli)
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Scopo del corso
Acquisire i primi elementi per
l'elaborazione di dati provenienti da
misure soggette ad errori casuali
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Prerequisiti al corso
Il corso non ha esami propedeutici
MA
• Si ricorre spesso a manipolazioni
algebriche
• Il legame con il metodo sperimentale
(soprattutto della Fisica, ma anche della
Chimica e della Biologia) è rilevante
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Programma del corso
3
C
1. Statistica descrittiva
R
a)
Eventi deterministici e fenomeni aleatori. Definizione di frequenza di un evento casuale.
D
b)
Scopi della statistica descrittiva. Tabelle di dati. Definizione di percentile. Distribuzioni di
frequenza. Lettura di un istogramma e sua realizzazione a partire dai dati grezzi.
I
c)
Indici di posizione (Moda, Mediana e Media) e misure di dispersione (Range, Range
Interquartile, Scarto Quadratico Medio).
T
2. Teoria della probabilità
I
a)
b)
c)
Definizione di probabilità. Teoria assiomatica della probabilità. Legge dei grandi numeri.
Probabilità condizionata. Eventi indipendenti. Variabili casuali.
Distribuzioni di probabilità. Valore aspettato e varianza. Esempi di distribuzioni di
probabilità discrete: Binomiale, Poisson.
Distribuzioni di probabilità continue. Densità di probabilità. Valore aspettato e varianza per
le distribuzioni continue. Distribuzione uniforme e di Gauss. Integrale gaussiano ed uso delle
tavole. Teorema del limite centrale e sue applicazioni.
S
C.
B
I
O
L.
3. Statistica inferenziale
a)
b)
c)
d)
Il principio di massima verosimiglianza.
Applicazione del principio di massima verosimiglianza alla determinazione dei parametri di
una distribuzione binomiale, di Poisson, e di Gauss.
Intervalli di confidenza.
Metodo dei minimi quadrati per la determinazione dei parametri di una relazione lineare.
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Verifiche
• L’esame scritto consiste nella risposta ad
una serie di domande su tabelle di dati e
nella successiva discussione dell’elaborato;
• Ulteriori informazioni al sito:
www.e-campus.unisannio.it
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Come studiare questo corso
• Individuare le definizioni fondamentali ed i
concetti di base. Concentrarsi su questi (pochi)
• Costruire la preparazione con ordine: è inutile
provare a studiare concetti avanzati se non si
padroneggiano quelli più elementari
• Porre l’accento sulle applicazioni e gli esercizi
• Usare i testi, le trasparenze e le lezioni con
giudizio: sono strumenti complementari e
ciascuno da solo incompleto
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Struttura del corso
3) Statistica inferenziale
2) Teoria della probabilità
1) Statistica descrittiva
Statistica descrittiva:
Come si rappresentano
i dati quando si conosce
“tutto”
Probabilità
Satistica Inferenziale:
Come si prevedono i dati
sconosciuti sulla base di
quelli conosciuti
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Quali dati vengono analizzati
con i metodi statistici
•
•
•
I dati soggetti a variabilità, per i quali
non esiste una risposta univoca a domande
tipo: quanto vale? Quanto misura?
Esempi:
a) La temperatura il 6 Ottobre
b) Il numero di figli per famiglia
c) L’altezza di un individuo
Ognuna di queste grandezze è però
misurabile
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Cos’è la statistica?
La statistica è la scienza di raccogliere ed
analizzare i dati sperimentali allo scopo di
trarre conclusioni e prendere decisioni.
Come fare?
1. Raccogliere i dati sperimentali
2. Ordinare i dati
3. Elaborare i dati con un procedimento appropriato per
trarne informazioni quantitative
Queste fasi hanno una terminologia propria:
• Statistica descrittiva: la raccolta dei dati
• Teoria della probabilità: l’analisi matematica dei
fenomeni casuali
• Statistica inferenziale:il procedimento di previsione
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Esistono applicazioni della
statistica in diversi settori
“Statistical thinking will one day be as necessary for efficient
citizenship as the ability to read and write.” H. G. Wells
• Economico 
•
•
•
•
•
Previsioni su sistemi in
evoluzione
Sociologico
Campioni rappresentativi
Biologico 
Estrema variabilità
Fisico
Effetti molto piccoli
Controllo di qualità Semplicità di
applicazione
….
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What the Experts Say
There are two kinds of statistics: the kind you look
up and the kind you make up
--Rex Stout (1886-1975), Death of a Doxy
There are three kinds of lies: lies, damned lies, and
statistics
--Mark Twain (1835-1910), American
novelist and humorist, Autobiography
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La
statistica
analizza
ciò che
non si
presenta
in maniera
sempre
identica
Gary
Larson
"You're new here, aincha, kid? Well,
on some days the sandwiches
contain a dead scorpion...Not every
day; but some days -- that's why it's
hell, kid."
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Buon lavoro!
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