Questo corso si prefigge di insegnare un metodo di approccio ai dati sperimentali corretto dal punto di vista statistico. Verranno fornite le basi di matematica e statistica necessarie per esprimere correttamente i dati sperimentali e per pianificare gli esperimenti. In particolare il corso si prefigge di fornire gli strumenti per analizzare e processare i dati numerici e per valutare l'applicabilità di metodi statistici. Alla fine del corso, gli studenti saranno in grado di scegliere ad applicare un modello statistico a risultati sperimentali reali e di stabilirne la bontà.
Prerequisiti
É necessario possedere conoscenze di chimica analitica, algebra lineare e analisi matematica.
Metodi didattici
Il corso si articola in una parte di lezioni frontali teoriche in modalità preregistrata e di esercitazioni pratiche con utilizzo di PC portatile e software idonei a risolvere gli argomenti affrontati. Nelle lezioni frontali, verranno affrontate spiegazioni teoriche dei modelli statistici, i quali saranno poi applicati per affrontare casi studio realistici, durante le esercitazioni. Sono previsti focus group.
Verifica Apprendimento
La verifica delle conoscenze avviene attraverso una prova scritta che consiste nella risoluzione di esercizi numerici aventi grado di difficoltà simile a quelli risolti insieme al docente. Sarà richiesto l'uso del PC personale e dei software introdotti nelle esercitazioni. Gli studenti dovranno inoltre dimostrare di padroneggiare l'approccio statistico impiegato nella risoluzione degli esercizi e il lessico adeguato, commentando brevemente per iscritto la procedura di risoluzione che ritengono idonea e motivandola (es. quale test è stato usato e perché). E’ concesso l'uso di appunti e dispense.
Testi
1) P. R. Bevongton, Data Reduction and Error Analysis for the Physical Sciences. Ulteriori letture: 2) J. N. Miller, J. C. Miller, Statistics and Chemometrics for Analytical Chemistry 3) P. C. Meier,R. E. Zünd, Statistical Methods in Analytical Chemistry
Contenuti
Il corso consiste di 6 CFU (36 ore). I contenuti trattati sono i seguenti: Introduzione alla statistica descrittiva. Tipi di errori (random e sistematici), caratterizzazione e loro trattamento. Propagazione dell'errore. Teoria delle probabilità. Funzioni di distribuzioni di frequenza. Momenti della distribuzione. Funzione generatrice dei momenti. Test di ipotesi parametrici e non parametrici (test F, test Z, analisi della varianza ecc). Correlazione, regressione lineare, univariata e multivariata (cenni). Disegno sperimentale DoE. Cenni di componenti principali (PCA) e loro applicazioni. Esercizi di applicazione dei casi statistici affrontati nella teoria, facendo uso di software e fogli di calcolo idonei per il trattamento statistico del dato.
