ECTS - University of Pisa
Scheda programma d'esame
STATISTICS FOR AGRICULTURAL SCIENCE
GIUSEPPE CONTE
Academic year2020/21
CourseAGRICULTURAL SCIENCES
Code455GG
Credits3
PeriodSemester 2
LanguageItalian

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
STATISTICA APPLICATA ALLE SCIENZE AGRARIEAGR/17LEZIONI30
GIUSEPPE CONTE unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

Il corso si propone di offrire agli studenti, gli strumenti di base per una lettura quantitativa di fenomeni osservabili in campo scientifico.
Knowledge

The course aims to provide the students with the basic tools for a quantitative reading of observable phenomena in the scientific field.
Modalità di verifica delle conoscenze

Per l'accertamento delle conoscenze saranno svolte delle prove in itinere utilizzando esercizi. Inoltre saranno svolti periodici incontri tra il docente e gli studenti che si svolgeranno con lezioni di accertamento, finalizzate alla valutazione delle conoscenze acquisite.
Assessment criteria of knowledge

For the assessment of the knowledge will be carried out tests in itinere using exercises. In addition, periodic meetings will be held between the teacher and the students, which will take place with assessment lessons aimed at evaluating the acquired knowledge.
Capacità

Al termine del corso lo studente dovrà:

- acquisire una conoscenza dei concetti di base della metodologia statistica, sia per quanto riguarda la fase di raccolta che quella di analisi dei dati;

- essere in grado di realizzare analisi descrittive dei dati.

- scegliere il sistema di analisi statisitca più opportuno per lo studio statistico di un fenomeno applicativo nell'ambito delle scienze agrarie.
Skills

At the end of the course the student will have to:

- acquire a knowledge of the basic concepts of statistical methodology, both in the collection phase and in the data analysis;

- be able to perform descriptive data analysis.

- choose the most appropriate statistical analysis system for the statistical study of a phenomenon in the agriculture sciences.
Modalità di verifica delle capacità

Durante lo svolgimento del corso saranno effettuate lezioni di accertamento durante le quali lo studente dovrà dimostrare di avere acquisito le capacità di interpretazione del corretto approccio statistico da utilizzare per i diversi casi proposti.
Assessment criteria of skills

During the course assessment lessons will be carried out, during which the student must demonstrate that he has acquired the ability to interpret the correct statistical approach to be used for the different cases proposed.
Comportamenti

Capacità di scegliere il giusto test statistico per l'intrpretazione di un fenomeno
Behaviors

Ability to choose the right statistical test for the interpretation of a phenomenon
Modalità di verifica dei comportamenti

Durante le esercitazioni in aula, lo studente sarà chiamato ad interpretare un caso studio, individuando la soluzione ottimale tra i diversi test statistici.
Assessment criteria of behaviors

During the classroom exercises, the student will be asked to interpret a case study, identifying the optimal solution among the different statistical tests.
Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Concetti base di matematica
Prerequisites

Basic mathematics concepts
Indicazioni metodologiche
  • Le lezioni frontali si svolgono con l'ausilio di slides
  • saranno dedicate ore di esercitazioni in aula
  • sarà utilizzato il sito E-learning del CdS dove verrà messo a disposizione il materiale didattico utilizzato nelle lezioni frontali ma anche per comunicazioni di qualsiasi tipo con gli studenti
  • l'interazione tra docente e studenti avviene anche mediante ricevimenti, posta elettronica e mediante gli studenti consiglieri.
Teaching methods
  • The frontal lessons are held with the help of slides;
  • Moreover, will be dedicated hours of classroom exercises;
  • The CdS E-learning site is used where the didactic material used in the front lessons is also provided, but also for any kind of communication with the students;
  • The interaction between teacher and student is also done through receptions, e-mail and through counseling students.
Programma (contenuti dell'insegnamento)
  • Concetto di variabile e sue rappresentazioni: I fenomeni collettivi. Natura dei caratteri. Unita' statistiche, popolazione e campione. Raccolta e sistemazione dei dati. Matrici di dati e distribuzioni di frequenza. Concetto di variabile. Rappresentazioni grafiche (grafici cartesiani, istogrammi, diagrammi a torta.
  • Statistica descrittiva: Misure di posizione: moda, mediana, quantili e media aritmetica. Misure di diversita': campo di variazione, differenza interquantilica, variabilita' e concentrazione.
  • Calcolo della probabilità: proprietà, distribuzioni di probabilità, distribuzione binomiale, distribuzione di Poisson, distribuzione normale, distribuzione chi-quadro, distribuzione t-Student. Introduzione all'analisi bivariata: lo studio dell'associazione tra variabili, la tavola a doppia entrata, connessione, covarianza e correlazione lineare. Analisi di regressione lineare semplice.
  • Statistica inferenziale: campionamento, teorema del limite centrale, test intervallare, test d’ipotesi, il test chi-quadro, analisi della varianza a una via.
  • Analisi bivariata: covarianza, correlazione e regressione.
  • Applicazione della statistica alle scienze agrarie: Come impostare un campionamento, Concetto dei trattamenti, Concetto di unità sperimentale, Applicazioni pratiche

  •  
Syllabus
  • Variable concept and its representations: Collective phenomena. Character nature. Stats, population and sample units. Collection and placement of data. Data Matrices and Frequency Distributions. Variable concept Graphic representations (Cartesian charts, histograms, pie charts).
  • Descriptive statistics: Position measures: mode, median, quantile, and arithmetic mean. Diversity measures: variation range, interquantile difference, variance and concentration.
  • Probability Calculation: properties, probability distributions, binomial distribution, Poisson distribution, normal distribution, chi-square distribution, t-Student distribution. Introduction to bivariate analysis: the study of the association between variables, the double entry table, connection, covariance and linear correlation. Simple linear regression analysis.
  • Inference statistics: sampling, central limit theorem, hypothesis test, chi-framework test, one-way variance analysis.
  • Bivariate analysis: covariance, correlation and regression.
  • Application of statistics to agricultural sciences: How to set up a sampling, Concept of treatments, Concept of experimental unit, Practical applications
Bibliografia e materiale didattico

Saranno messe a disposizione dello studente dispense utili per seguire il corso, con all’interno un eserciziario che consentirà allo studente di prepararsi alla prova scritta.

 

Si consiglia anche la consultazione di libri di statistica. 

Libro suggerito:

ELEMENTI DI STATISTICA DI BASE PER LE SCIENZE ZOOTECNICHE a cura di: GIUSEPPE CONTE, CORRADO DIMAURO, NICOLO’ PIETRO PAOLO MACCIOTTA editore:EDIZIONI FOTOLIBRI GUBBIO - EFG  
Bibliography

Teaching materials will be made available to the student to follow the course, with a number of excercises that will allow the student to prepare for the written test.

Moreover, the following book is suggested:

ELEMENTI DI STATISTICA DI BASE PER LE SCIENZE ZOOTECNICHE a cura di: GIUSEPPE CONTE, CORRADO DIMAURO, NICOLO’ PIETRO PAOLO MACCIOTTA editore:EDIZIONI FOTOLIBRI GUBBIO - EFG
Modalità d'esame

La prova di esame si articolerà in una prova scritta e in una prova orale (non obbligatoria), qualora lo studente lo ritenesse opportuno, per migliorare il suo voto.

Durante il corso, saranno svolte 3 prove in itinere: la prima riguarderà la statistica descrittiva, la seconda il calcolo delle probabilità, la terza la statistica inferenziale.

Superando positivamente tutte e tre le prove in itinere, lo studente avrà superato il corso senza dover fare la prova scritta finale. Eventualmente, lo studente potrà migliorare il voto con un colloquio orale.
Assessment methods

Examination will be a written test and an oral exam (optional) if the student considers it appropriate to support the next call.

 

During the course, 3 ongoing tests will be carried out: the first will concern the descriptive statistics, the second the probability calculations, the third the inferential statistics.

By positively passing all the three tests, the student will have passed the course without having to do the final written test. Eventually, the student can improve the grade with an oral interview.
Updated: 30/12/2020 18:08