- Area Economico-Statistica
- Corso di Laurea Magistrale
- Biostatistica [F8205B - F8203B]
- Insegnamenti
- A.A. 2025-2026
- 1° anno
- Introduzione all'Inferenza in Biostatistica
- Introduzione
Syllabus del corso
Obiettivi formativi
L'obiettivo dell'insegnamento è fornire allo studente le basi dell'inferenza statistica, da applicare in ambito biomedico.
I concetti statistici saranno proposti da un punto di vista formale e verranno illustrati utilizzando esempi ed esercizi.
Il corso si rivolge a laureati di formazione non statistica.
Conoscenza e comprensione
Questo insegnamento fornirà conoscenze e capacità di comprensione relativamente a:
- elementi di statistica descrittiva
- concetto di probabilità
- concetto di variabile aleatoria discreta e continua
- concetto di stima campionaria e di variabilità di una stima
- concetto di intervallo di confidenza
- concetto di verifica statistica di un’ipotesi e di test statistico
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Alla fine dell'insegnamento gli studenti avranno gli strumenti di base per poter seguire gli altri insegnamenti del corso di laurea magistrale in Biostatistica.
Contenuti sintetici
- Richiamo agli elementi di statistica descrittiva
- Probabilità, distribuzioni e variabili casuali
- Stima campionaria e variabilità di una stima
- Intervalli di confidenza
- Test di significatività
Programma esteso
1. Prima Parte
- 1.1 Perché studiare la biostatistica?
- 1.2 Descrizione grafica dei dati
- 1.3 Descrizione numerica dei dati
- 1.4 Probabilità
- 1.5 Variabili aleatorie discrete e distribuzioni di probabilità
- 1.6 Variabili aleatorie continue e distribuzioni di probabilità
- 1.7 Campionamento e distribuzioni campionarie
2. Seconda Parte
- 2.1 Stima puntuale e stima intervallare
- 2.2 Intervalli di confidenza per una singola popolazione
- 2.3 Intervalli di confidenza per il confronto tra due popolazioni
- 2.4 Verifica di ipotesi statistiche
- 2.5 Test per una singola popolazione
- 2.6 Test per il confronto tra due popolazioni
- 2.7 Ulteriori test per specifici problemi di verifica
Prerequisiti
Nessuno
Metodi didattici
21 lezioni (teoria ed esempi) da 2 ore svolte in modalità erogativa in presenza.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Durata: 2 ore
Tipologia: Esame scritto, con orale facoltativo su richiesta dello studente o dei docenti. L'esame consiste in domande teoriche e di ragionamento e nello svolgimento di esercizi. L'orale si svolgerà in presenza contestualmente alla visione compiti. Alla prova orale si accede solo con il superamento dello scritto (voto >=18). L’orale potrà confermare, aumentare o diminuire il voto ottenuto nella prova scritta.
Materiale: Non è consentita la consultazione di materiale personale. Le tavole del libro saranno fornite dai docenti. È invece consentito l’uso della calcolatrice, che deve essere portata da casa
Testi di riferimento
Testo di riferimento del corso:
1. Statistica 9/Ed. (c) 2021 Pearson Italia - Paul Newbold
Altri libri utili:
1. Principles of Biostatistics, M Pagano and K. Gauvreau. Third Edition, CRC press
2. An Introduction to Medical Statistics, M Bland. Fourth Edition. Oxford
3. The Art of Statistics: How to Learn from Data - David Spiegelhalter
Periodo di erogazione dell'insegnamento
Semestre I, Ciclo I
Lingua di insegnamento
Le lezioni saranno svolte in italiano
Sustainable Development Goals
Learning objectives
Aim of the course is to introduce students to the principles of statistical inference, with applications in the biomedical field.
Statistical concepts will be introduced from a formal perspective and illustrated through examples and exercises.
The course is addressed to students with no previous background in statistics.
Knowledge and Comprehension
This course will provide knowledge and understanding skills related to:
- elements of descriptive statistics
- concept of probability
- concept of discrete and continuous random variables
- concept of sample estimation and variability of an estimate
- concept of confidence intervals
- concept of statistical tests
Applying Knowledge and Understanding
By the end of the course, students will be prepared to take the other classes within the Master’s Degree in Biostatistics.
Contents
- Descriptive statistics
- Introduction to Probability, statistical distributions and random variables
- Sample estimation and variability of an estimate
- Confidence Intervals
- Statistical testing
Detailed program
1. First Part
- 1.1 Why Study Biostatistics?
- 1.2 Graphical Data Presentation
- 1.3 Numerical Data Description
- 1.4 Probability
- 1.5 Discrete Random Variables and Probability Distributions
- 1.6 Continuous Random Variables and Probability Distributions
- 1.7 Sampling and Sampling Distributions
2. Second Part
- 2.1 Point Estimation and Interval estimation
- 2.2 Confidence intervals for a single population
- 2.3 Confidence intervals for comparing two populations
- 2.4 Statistical Hypothesis Testing
- 2.5 Tests for a Single Population
- 2.6 Tests for Comparing Two Populations
- 2.7 Additional Tests
Prerequisites
None
Teaching methods
21 2-hour lessons (theory and examples) held in direct-teaching mode and carried out in presence.
Assessment methods
Duration: 2 hours
Type: Written exam, with an optional oral exam, upon request by the student or by the instructors. The exam includes theoretical and reasoning questions and practical exercises. The oral exam will take place in person and access to the oral exam is granted only if the written exam is passed (>=18). The oral exam may confirm or modify the written exam grade.
Material: Consultation of personal material is not allowed. Statistical tables from the textbook will be provided by the instructors. The use of a calculator is permitted and must be brought from home.
Textbooks and Reading Materials
Main Textbook:
1. Statistica 9/Ed. (c) 2021 Pearson Italia - Paul Newbold
Other useful readings:
1. Principles of Biostatistics, M Pagano and K. Gauvreau. Third Edition, CRC press
2. An Introduction to Medical Statistics, M Bland. Fourth Edition. Oxford
3. The Art of Statistics: How to Learn from Data - David Spiegelhalter
Semester
Semester I, Period I
Teaching language
Lectures will be in italian
Sustainable Development Goals
Scheda del corso
Staff
-
Claudio Giovanni Borroni
-
Marta Ponzano