Scheda programma d'esame
BIOSTATISTICS
GAETANO VALENZA
Academic year2018/19
CourseBIOMEDICAL ENGINEERING
Code130PP
Credits6
PeriodSemester 2
LanguageItalian

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
BIOSTATISTICAING-INF/06LEZIONI60
GAETANO VALENZA unimap
Obiettivi di apprendimento
Conoscenze

Lo studente apprenderà le basi della teoria delle probabilità e inferenza statistica

Modalità di verifica delle conoscenze

esercitazioni pratiche e risoluzione di problemi reali

 

Capacità

Lo studente sarà in grado di applicare opportune metodologie di analisi statistiche per applicazioni biomedicali

 

Modalità di verifica delle capacità

Risoluzione di problemi pratici: esercitazioni

 

Comportamenti

Gli studenti acquisiranno opportune accuratezza e precisione nello svolgere attività di pianificazione, raccolta e analisi di dati sperimentali

 

Modalità di verifica dei comportamenti

Mediante prova orale

 

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

-Analisi Matematica

-Algebra Lineare

- Teoria dei Segnali

 

Corequisiti

N/A

Prerequisiti per studi successivi

N/A

Indicazioni metodologiche

Il corso fornisce le basi matematiche per l'applicazione di metodi di statistica descrittiva e inferenziale in biomedicina.

 

Programma (contenuti dell'insegnamento)

1. Introduzione al calcolo delle probabilità e sistemi stocastici [pdf]

2. Teoria della Probabilità [zip]

3. Variabili aleatorie discrete e continue [zip] [Tabelle]

4. Stima puntuale e statistiche descrittive di campioni statistici [zip]

5. Variabili aleatorie multivariate, somme di variabili aleatorie e teoremi limite associati [zip]

6. Stima intervallare, statistica inferenziale e verifica di ipotesi [zip]

7. Test di non-Gaussianità e Test chi-quadro [zip] [Tabelle SW-KS]

8. Inferenza mediante metodi non-parametrici [zip]

9. Analisi di Regressione [zip]

10. Valutazione di riconoscitori: sensitività, specificità, curve ROC, matrici di confusione [zip]

11. Cenni di processi stocastici [zip]

12. Cenni di analisi multivariata (Analisi delle componenti principali) [zip]

Approfondimento: Neuroimaging mediante Risonanza Magnetica funzionale (fMRI) e Statistiche associate [pdf]

Bibliografia e materiale didattico

- Appunti di lezioni ed esercitazioni, temi d'esame svolti

- Larry Wasserman. All of statistics: a concise course in statistical inference. Springer Science & Business Media, 2013.

- Online Handbook: “Fondamenti di Statistica applicata all’analisi e alla gestione dell’ambiente” [pdf]

- Sheldon M. Ross, Introduzione alla Statistica, 2nd Ed., Editore: Maggioli Editore, Milano, Anno edizione: 2014

- Maurizio Verri, Probabilità  & Statistica. 600 esercizi d'esame risolti, Editore: Esculapio-Bologna, 2017

- Brani Vidakovic, Statistics for Bioengineering Sciences, Editore: Springer, 2011

- Stanton A. Glantz, Statistica per Discipline Biomediche 6/ed, McGraw Hill Education, 2007.

Indicazioni per non frequentanti

N/A

Modalità d'esame

La verifica si articola in una prova scritta ed una orale.

Gli studenti possono presentarsi alla prova scritta con le [tabelle] e [formulario] (senza ulteriori note su questi), consegnadoli insieme all'elaborato.

Vincoli:

- Prova scritta: Non oltre 4 consegne per A.A. (bonus soluzione)

- Prova orale: Deve essere sostenuta nella stessa sessione d’esame dello scritto

Stage e tirocini

N/A

Altri riferimenti web

- Online Handbook: “Fondamenti di Statistica applicata all’analisi e alla gestione dell’ambiente” [pdf]

 

Updated: 16/07/2018 12:14