a1 statistica descrittiva (5)
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1) Dispense di statistica fornite dal docente (file pdf).
2) M.C. Whitlock, D. Schluter
Analisi statistica dei dati biologici
Zanichelli
3) W. Daniel
Biostatistica
EdiSES
4) M.R. Spiegel
Probabilità e statistica
Collana Schaum, McGraw Hill
5) A. Scarelli
Appunti di modelli e metodi in probabilità e statistica
Sette Città, 2008
Statistica
1) Lorenzetti F., Ceccarelli S., Veronesi F.
Genetica agraria
Patron, 2002
2) Snustad P.D., Simmons M.J.
Principi di genetica
Edises, 2007
3) Russell P.J.
Genetica, Fondamenti
Edises, 2007
4) Griffiths A.J.F. e altri
Genetica. Principi di analisi formale.
Zanichelli, 2006
5) Barcaccia G., Falcinelli M.
Genetica e genomica
Vol. I: Genetica generale
Vol. II: Miglioramento genetico
Liguori, 2008, 2006
Genetica
Usare 1 e 2 o 3
per la genetica
molecolare
=
+
Statistica:
- pianificazione esperimento
- raccolta di dati numerici
- presentazione
- elaborazione
- inferenza (estrapolazione)
1) misurare
2) ordinare
3) classificare
Variabili
Variabili statistiche:
casuali (stocastiche,
random, aleatorie)
- qualitative (variabilità discreta)
- quantitative (variabilità continua)
Variabili qualitative:
- Alberi di ciascuna specie in un bosco
- Piante sane e malate
- Elettori di diversi partiti
- Individui con capelli neri, castani, biondi
- Piante con fiori rossi e bianchi
Variabili quantitative:
- Altezza delle piante
- Diametro del tronco
- Peso specifico del legno
- Velocità di crescita
- Efficienza fotosintetica
- Sviluppo dell’apparato radicale
Statisticadescrittiva
inferenziale
Popolazione: universo statistico (insieme, totalità di elementi in esame)
Campione rappresentativo: sottoinsieme casuale della popolazione
Popolazione Campione
Metodo deduttivo
(calcolo probabilità)
Metodo induttivo
(o inferenziale)
Parametri
statistici Stimatori
Errore di
campionamento
Campionamento,
raccolta dati
Stimatore
corretto o
distorto
Stima dei parametri di
una popolazione
Campionamento
casuale di singoli alberi
Campionamento
casuale di parcelle
Distribuzioni di frequenza: raggruppamento dei dati in classi di frequenza
Tabelle
- Frequenze assolute: numero di elementi in ciascuna classe
- Frequenze relative: numero di elementi in ciascuna classe diviso il totale
di elementi
Presentazione grafica: istogrammi, poligoni di frequenza, grafici a torta, ecc.
Variabile qualitativa
Variabile
quantitativa
Classi di frequenza
Percentuali
Curva normale o gaussiana
Variabile quantitativa: distribuzione continua
Curva normale o gaussiana
Ordinate: frequenze o probabilità
Ascisse: variabile
2
2
2
)(
22
1)(
X
eXf
Equazione della curva
12
1 2
2
2
)(
2
dXe
X
Integrale: calcola l’area delimitata dalla curva normale
1) Indici di tendenza centrale:
1) Media
2) Moda
3) Mediana
Parametri statistici della popolazione
1) Media
2) Moda
3) Mediana
Curva normale
Media aritmetica
Altre medie: geometrica, ponderata, armonica
Moda e mediana
2) Indici di dispersione
2) Indici di dispersione:
(stima della variabilità)
1) Intervallo di variazione
(X massimo – X minimo)
2) Varianza
3) Deviazione standard
4) Coefficiente di
variazione
Parametri statistici della popolazione
Varianza
Popolazione Campione
N
X 22 )(
Deviazione standard 2ss 2
Coefficiente variazione
CV
X
sCV
parametri della popolazione ,, 2
stimatori (del campione) dei parametri della popolazionessX ,, 2
1
)( 22
n
XXs
n-1= gradi di libertà
1) Media
2) Moda
3) Mediana
Curva normale
Asimmetria (skewness)
Simmetrica
Media=mediana=moda
Asimmetria positiva
(coda a destra)
Media>mediana>moda
Asimmetria negativa
(coda a sinistra)
Media<mediana<moda
Curva normale
Curtosi
Leptocurtica
Mesocurtica
Platicurtica
Media uguale
Varianza diversa