Vai al contenuto principale
Se prosegui nella navigazione del sito, ne accetti le politiche:
  • Condizioni di utilizzo e trattamento dei dati
Prosegui
x
e-Learning - UNIMIB
  • Home
  • Calendario
  • My Media
  • Altro
Ascolta questa pagina con ReadSpeaker
Italiano ‎(it)‎
English ‎(en)‎ Italiano ‎(it)‎
Ospite
 Login
e-Learning - UNIMIB
Home Calendario My Media
Percorso della pagina
  1. Area Medica, Chirurgica e dei Servizi Clinici
  2. Corso di Laurea Magistrale
  3. Biotecnologie Mediche [F0902D - F0901D]
  4. Insegnamenti
  5. A.A. 2023-2024
  6. 1° anno
  1. Biostatistica (blended)
  2. Introduzione
Unità didattica Titolo del corso
Biostatistica (blended)
Codice identificativo del corso
2324-1-F0901D043-F0901D086M
Descrizione del corso SYLLABUS

Blocchi

Torna a Analisi dei Dati

Syllabus del corso

  • Italiano ‎(it)‎
  • English ‎(en)‎
Esporta

Obiettivi

Acquisizione delle conoscenze di base dei principali di strumenti statistico-metodologici della statistica descrittiva e inferenziale per la programmazione degli esperimenti, l’analisi dei dati, le peculiarità del dato di laboratorio.

Lo studente sarà in grado di: comprendere aspetti basilari del disegno dello studio, implementare autonomamente analisi statistiche di base, leggere con spirito critico la letteratura scientifica che presenti analisi statistiche descrittive e inferenziali.

Contenuti sintetici

Il modulo si propone di contribuire alla formazione di un biotecnologo medico che sia in grado di:

  • comprendere i principi del disegno sperimentale in medicina e biologia
  • conoscere le principali tecniche di analisi statistica descrittiva ed inferenziale dei dati
  • cogliere le peculiarità del dato di laboratorio
  • utilizzare un software per l’elaborazione dei dati (facoltativo)

Programma esteso

Il modulo si articola come segue:

  • Basi di calcolo delle probabilità
  • Intervallo di confidenza sul parametro p probabilità di un evento (proporzione)
  • Tabelle di frequenza e grafici
  • Indicatori di ordine di grandezza e dispersione
  • Distribuzione Gaussiana (per approssimare l'andamento di un istogramma)
  • Stima di massima verosimiglianza
  • Intervallo di confidenza sul parametro mu
  • Verifica di ipotesi su p
  • Utilizzo della distribuzione Gaussiana per la costruzione degli intervalli di confidenza

Prerequisiti

Nessuno.

Modalità didattica

Lezioni tradizionali, Quiz on-line, video clip.

Materiale didattico

  • SULLIVAN, Michael. Fondamenti di statistica. Pearson, 2011.
  • Slides

Periodo di erogazione dell'insegnamento

Primo semestre.

Modalità di verifica del profitto e valutazione

Prova scritta

  • L'esame scritto avviene su piattaforma esamionline di ateneo in laboratorio
  • 10 domande nella forma di quiz con 4/5 risposte oppure risposta calcolata
  • 30 minuti
  • 3 punti per ogni domanda

Orario di ricevimento

Da definire con lo studente via email.

Esporta

Aims

Basic knowledge of the most important statistical-methodological tools of the descriptive and inferential statistics for: design of experiments, data collection and analysis, the complexities of lab data.

The student will be able to: understand the main concepts of study design, implement statistical analysis, read the scientific literature presenting descriptive and inferential statistic results.

Contents

The goal of the course is to contribute to the education of the medical biotechnologist in order to be able to:

  • understand the principles of the experimental design in medicine and biology
  • understand the most important statistical techniques for data analysis
  • understand the specificities of the lab data
  • use a software for data analysis (additional)

Detailed program

The module is organized as follows:

  • Basics of probability calculation
  • Confidence interval on the parameter p probability of an event (proportion)
  • Frequency tables and graphs
  • Order of magnitude and dispersion indicators
  • Gaussian Distribution (to approximate the trend of a histogram)
  • Maximum likelihood estimation
  • Confidence interval on the mu parameter
  • Hypothesis testing on p
  • Use of the Gaussian distribution to construct confidence intervals

Prerequisites

None.

Teaching form

Standard classes, on-line quiz, video clip.

Textbook and teaching resource

  • SULLIVAN, Michael. Fondamenti di statistica. Pearson, 2011.
  • Slides

Semester

First semester.

Assessment method

Written test

  • The written exam takes place on the university's esamionline platform in the laboratory
  • 10 questions with 4/5 answers of a calculation reguired
  • 30 minutes
  • 3 points scored for each question

Office hours

To be defined with the student by email contact.

Entra

Scheda del corso

Settore disciplinare
MED/01
CFU
3
Periodo
Primo Semestre
Tipo di attività
Obbligatorio a scelta
Ore
32
Tipologia CdS
Laurea Magistrale
Lingua
Italiano

Staff

    Docente

  • LA
    Laura Antolini

Metodi di iscrizione

Iscrizione manuale
Iscrizione spontanea (Studente)

Ospite (Login)
Politiche
Ottieni l'app mobile
Powered by Moodle
© 2025 Università degli Studi di Milano-Bicocca
  • Privacy
  • Accessibilità
  • Statistiche