Domande d'esame VERIFICATO
Esame Informatica e statistica
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Il documento illustra applicazioni pratiche del linguaggio R per il calcolo statistico in ambito biotecnologico, includendo la manipolazione di dataset come iris e Titanic tramite funzioni apply, matrici e data.frame. Vengono approfonditi concetti fondamentali quali intervalli di confidenza, test di ipotesi (t-test, ANOVA, Mann-Whitney, Fisher), correlazione di Pearson e simulazioni per distribuzioni discrete e continue. L'analisi copre anche l'interpretazione corretta dei p-value, degli errori tipo I e II, delle odds ratio e della dispersione dei dati attraverso deviazioni standard e percentili in contesti osservazionali e sperimentali.
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- Il documento illustra operazioni fondamentali in R per il calcolo statistico, inclusa la creazione di matrici e vettori da dati numerici o casuali, l'uso della funzione apply per medie su dataset come iris, simulazioni di lanci di dado e monete, nonché calcoli di probabilità condizionate e frequenze relative.
- Vengono approfonditi i concetti di inferenza statistica con il calcolo degli intervalli di confidenza al 95% per distribuzioni normali utilizzando la tavola t o Z, l'integrazione numerica della distribuzione normale, la determinazione dell'errore campionario e l'analisi dei valori attesi e delle deviazioni standard per variabili discrete.
- La trattazione include test di ipotesi specifici come il test esatto binomiale, il test di Fisher per l'analisi degli errori tipo I e II, il confronto della forza della correlazione di Pearson, l'interpretazione dei p-value per decidere sul rifiuto dell'ipotesi nulla e il calcolo della statistica F per l'ANOVA ad una via.
- Si esaminano tecniche di manipolazione dati come l'ordinamento di oggetti, l'intersezione di vettori, la somma di frequenze percentuali in data.frame, la normalizzazione di dataset (es. Titanic) e la costruzione di matrici unendo righe specifiche o creando data.frame da vettori e matrici.
- Vengono discussi aspetti metodologici quali la classificazione degli studi osservazionali vs sperimentali, la scelta appropriata del test U di Mann-Whitney per dati non normali, l'identificazione delle variabili esplicativa e continua (es. pioggia annua) e l'analisi dell'interpretazione errata degli odds ratio.
- L'ultima parte copre il confronto della dispersione statistica tramite deviazione standard, l'esecuzione di t-test a due code per singoli campioni o gruppi, la generazione di intervalli di confidenza post-test, il calcolo del grado di libertà in simulazioni e la correzione delle frequenze relative nei grafici a torta.
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