21830231 - ENVIRONMENTAL STATISTICS

- Being able to choose the most appropriate statistical model for the analysis of environmental phenomena.

- Getting familiar with the statistical environment R for model estimation and goodness of fit evaluation.

- Being able to communicate efficiently the model output.


- Essere in grado di scegliere il più appropriato modello statistico per l’analisi di fenomeni ambientali.

- Familiarizzare con l’ambiente statistico R per la stima del modello e la valutazione della sua bontà di adattamento.

- Essere in grado di comunicare in modo efficace i risultati ottenuti.

scheda docente | materiale didattico

Programma

R-studio ed R: installazione e principali caratteristiche. La creazione di un project. Primi passi con R: operazioni elementari, statistiche descrittive, grafici. Richiami di inferenza statistica. Distribuzioni campionarie, intervalli di confidenza e test. Applicazioni ed esempi in R. Stima di massima verosimiglianza. Modelli lineari: stima dei parametri, selezione del modello e valutazione della bonta' di adattamento. Modelli lineari generalizzati: stima dei parametri, selezione del modello e valutazione della bonta' di adattamento. Modello di regressione logistica. Modello di regressione di Poisson.

Testi Adottati

Carsten Dormann (2020) Environmental Data Analysis: An introduction with Examples in R, Springer

Bibliografia Di Riferimento

Carsten Dormann (2020) Environmental Data Analysis: An introduction with Examples in R, Springer

Modalità Erogazione

La didattica è organizzata con lezioni frontali.

Modalità Frequenza

La frequenza non e' obbligatoria ma altamente consigliata

Modalità Valutazione

Elaborazione di una tesina e discussione.