1) Dispense di statistica fornite dal docente (file pdf).

2) M.C. Whitlock, D. Schluter

Analisi statistica dei dati biologici

Zanichelli

3) W. Daniel

Biostatistica

EdiSES

4) M.R. Spiegel

Probabilità e statistica

Collana Schaum, McGraw Hill

5) A. Scarelli

Appunti di modelli e metodi in probabilità e statistica

Sette Città, 2008

Statistica

1) Lorenzetti F., Ceccarelli S., Veronesi F.

Genetica agraria

Patron, 2002

2) Snustad P.D., Simmons M.J.

Principi di genetica

Edises, 2007

3) Russell P.J.

Genetica, Fondamenti

Edises, 2007

4) Griffiths A.J.F. e altri

Genetica. Principi di analisi formale.

Zanichelli, 2006

5) Barcaccia G., Falcinelli M.

Genetica e genomica

Vol. I: Genetica generale

Vol. II: Miglioramento genetico

Liguori, 2008, 2006

Genetica

Usare 1 e 2 o 3

per la genetica

molecolare

=

+

Statistica:

- pianificazione esperimento

- raccolta di dati numerici

- presentazione

- elaborazione

- inferenza (estrapolazione)

1) misurare

2) ordinare

3) classificare

Variabili

Variabili statistiche:

casuali (stocastiche,

random, aleatorie)

- qualitative (variabilità discreta)

- quantitative (variabilità continua)

Variabili qualitative:

- Alberi di ciascuna specie in un bosco

- Piante sane e malate

- Elettori di diversi partiti

- Individui con capelli neri, castani, biondi

- Piante con fiori rossi e bianchi

Variabili quantitative:

- Altezza delle piante

- Diametro del tronco

- Peso specifico del legno

- Velocità di crescita

- Efficienza fotosintetica

- Sviluppo dell’apparato radicale

Statisticadescrittiva

inferenziale

Popolazione: universo statistico (insieme, totalità di elementi in esame)

Campione rappresentativo: sottoinsieme casuale della popolazione

Popolazione Campione

Metodo deduttivo

(calcolo probabilità)

Metodo induttivo

(o inferenziale)

Parametri

statistici Stimatori

Errore di

campionamento

Campionamento,

raccolta dati

Stimatore

corretto o

distorto

Stima dei parametri di

una popolazione

Campionamento

casuale di singoli alberi

Campionamento

casuale di parcelle

Distribuzioni di frequenza: raggruppamento dei dati in classi di frequenza

Tabelle

- Frequenze assolute: numero di elementi in ciascuna classe

- Frequenze relative: numero di elementi in ciascuna classe diviso il totale

di elementi

Presentazione grafica: istogrammi, poligoni di frequenza, grafici a torta, ecc.

Variabile qualitativa

Variabile

quantitativa

Classi di frequenza

Percentuali

Curva normale o gaussiana

Variabile quantitativa: distribuzione continua

Curva normale o gaussiana

Ordinate: frequenze o probabilità

Ascisse: variabile

2

2

2

)(

22

1)(

X

eXf

Equazione della curva

12

1 2

2

2

)(

2

dXe

X

Integrale: calcola l’area delimitata dalla curva normale

1) Indici di tendenza centrale:

1) Media

2) Moda

3) Mediana

Parametri statistici della popolazione

1) Media

2) Moda

3) Mediana

Curva normale

Media aritmetica

Altre medie: geometrica, ponderata, armonica

Moda e mediana

2) Indici di dispersione

2) Indici di dispersione:

(stima della variabilità)

1) Intervallo di variazione

(X massimo – X minimo)

2) Varianza

3) Deviazione standard

4) Coefficiente di

variazione

Parametri statistici della popolazione

Varianza

Popolazione Campione

N

X 22 )(

Deviazione standard 2ss 2

Coefficiente variazione

CV

X

sCV

parametri della popolazione ,, 2

stimatori (del campione) dei parametri della popolazionessX ,, 2

1

)( 22

n

XXs

n-1= gradi di libertà

1) Media

2) Moda

3) Mediana

Curva normale

Asimmetria (skewness)

Simmetrica

Media=mediana=moda

Asimmetria positiva

(coda a destra)

Media>mediana>moda

Asimmetria negativa

(coda a sinistra)

Media<mediana<moda

Curva normale

Curtosi

Leptocurtica

Mesocurtica

Platicurtica

Media uguale

Varianza diversa