Al termine del corso gli studenti possederanno una conoscenza di base della struttura e del funzionamento di un personal computer; essere in grado di eseguire attività essenziali di (1) creazione e gestione di documenti, (2) presentazioni, (3) fogli elettronici, (4) database, (5) ricerche di dati e documenti in rete, nonchè di affrontare e risolvere un qualunque problema computazionale attraverso la rappresentazione di un algoritmo.
Il corso intende fornire elementi di base per la descrizione dei fenomeni biologici individuali e collettivi mediante indicatori sintetici, nonchè la capacità di individuare metodologie elementari di analisi di dati numerici
L'insegnamento si svolgerà attraverso lezioni frontali in aula sugli aspetti teorici. Si riserva la possibilità di svolgere in laboratorio la parte relativa alla programmazione e agli algoritmi.
Qualora l'insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza potranno essere introdotte le necessarie variazioni rispetto a quanto dichiarato in precedenza, al fine di rispettare il programma previsto e riportato nel syllabus.
Lezioni frontali con utilizzo di lavagna luminosa e lucidi
nessuno
Capacità di utilizzare operatori algebrici elementari,
Obbligatoria.
Obbligatoria per l'importanza delle informazioni originali fornite nel corso delle lezioni frontali
1. Tipi di dati: numerici, ordinali, nominali
2. Indicatori descrittivi sintetici: indicatori di tendenza centrale e di variabilità
3. Principi di calcolo delle probabilità
4. Teorema di Bayes
5. Leggi fondamentali di probabilità, Poisson, binomiale, gaussiana
6.. Test di ipotesi e loro significato
7. Principali test di ipotesi: t di Student, chi quadrato
8. Cenni sulla correlazione e regressione
BIOSTATISTICA
M. Pagano, K. Gavreau
Edizioni Idelson Gnocchi
In alternativa:
BIOSTATISTICA
Wayne W. Daniel, Chad L. Cross
Edizioni EdiSES
Copie delle diapositive utilizzate durante le lezioni.
lucidi utilizzati nel corso delle lezioni da consegnare al rappresentante degli studenti
INFORMATICA | ||
Argomenti | Riferimenti testi | |
1 | Introduzione all’informatica e ai suoi concetti base | Brian W. Kernighan, "Informatica Orientarsi nel labritinto digitale", EgeaEditore 2019 |
2 | Algoritmi e pensiero computazionale | Brian W. Kernighan, "Informatica Orientarsi nel labritinto digitale", EgeaEditore 2019 |
3 | Rappresentazione e codifica dell’informazione | Brian W. Kernighan, ''Informatica Orientarsi nel labritinto digitale'', EgeaEditore 2019 |
4 | Il ciclo di elaborazione dell'informazione | Brian W. Kernighan, ''Informatica Orientarsi nel labritinto digitale'', EgeaEditore 2019 |
5 | Video, pixel e codifica del colore | Brian W. Kernighan, ''Informatica Orientarsi nel labritinto digitale'', EgeaEditore 2019 |
6 | Logica di Boole e circuiti logici | Brian W. Kernighan, ''Informatica Orientarsi nel labritinto digitale'', EgeaEditore 2019 |
7 | Componenti fondamentali dell'elaboratore: CPU, Memoria Centrale, Bus | Brian W. Kernighan, ''Informatica Orientarsi nel labritinto digitale'', EgeaEditore 2019 |
8 | Memorie di massa: dischi rigidi e dischi ottici | Brian W. Kernighan, ''Informatica Orientarsi nel labritinto digitale'', EgeaEditore 2019 |
9 | Il sistema operativo e le sue principali funzioni | Brian W. Kernighan, ''Informatica Orientarsi nel labritinto digitale'', EgeaEditore 2019 |
10 | Introduzione e sviluppo di Fogli Elettronici | Materiale fornito dal docente |
11 | Introduzione e sviluppo di DataBase | Materiale fornito dal docente |
12 | Ricerca di informazioni mediche su Internet: criteri per formulare una ricerca efficace | Materiale fornito dal docente |
STATISTICA MEDICA | ||
Argomenti | Riferimenti testi | |
1 | Tipi di dati: numerici, ordinali, nominali | M. Pagano, K, Gavreau Biostatistica, Ed. Idelson Gnocchi |
2 | Indicatori descrittivi sintetici: indicatori di tendenza centrale e di variabilità | M. Pagano, K, Gavreau Biostatistica, Ed. Idelson Gnocchi |
3 | Principi di calcolo delle probabilità | M. Pagano K. Gavreau Biostatistica, Ed. Idelson Gnocchi |
4 | Teorema di Bayes | M. Pagano, K, Gavreau Biostatistica, Ed. Idelson Gnocchi + lucidi |
5 | Leggi elementari di probabilità, Poisson, binomiale, gaussiana | M. Pagano, K, Gavreau Biostatistica, Ed. Idelson Gnocchi + lucidi |
6 | Test di ipotesi e loro significato | M. Pagano, K, Gavreau Biostatistica, Ed. Idelson Gnocchi + lucidi |
7 | Principali test di ipotesi: t di Student e chi quadrato | M. Pagano, K, Gavreau Biostatistica, Ed. Idelson Gnocchi + lucidi |
8 | Cenni sulla correlazione e regressione | M. Pagano, K, Gavreau Biostatistica, Ed. Idelson Gnocchi + lucidi |
L'esame finale consiste di una (i) prova scritta; (ii) sviluppo di un progetto in laboratorio; e (iii) colloquio orale.
Nota: la verifica dell’apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le condizioni lo dovessero richiedere.
Test a risposta multipla con cumulo dei punteggi a ciascuna risposta. Non viene dato punteggio negativo a risposte non date o sbagliate
Sulla pagina del corso verranno messi a disposizione fac-simili della prova scritta e una serie di esercizi per la prova di laboratorio.
Lo studente deve sapere individuare in una serie numerica data quale indicatore richiesto é quello corretto tra quelli elencati
Deve sapere quale valore di probabilità in un esempio numerico dato é quello corretto tra quelli indicati
Deve sapere individuare quale legge di probabilità è quella giusta in un esempio numerico dato
Deve sapere quale test di ipotesi va applicato in un esempio dato