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| Corso | SCIENZE E TECNOLOGIE ALIMENTARI |
| Curriculum | Curriculum unico |
| Orientamento | UNICO |
| Anno Accademico | 2018/2019 |
| Crediti | 5 |
| Settore Scientifico Disciplinare | |
| Anno | Primo anno |
| Unità temporale | Primo semestre |
| Ore aula | 50 |
| Attività formativa | Ulteriori attività formative (art.10, comma 5, lettera d) |
| Docente | ROSA DI SANZO |
| Obiettivi | L’obiettivo del laboratorio è di fornire conoscenze avanzate per la corretta esecuzione di un’analisi statistica relativa a dati propri della sperimentazione nel campo delle Tecnologie Alimentari. Attraverso l’impiego di tecniche di analisi multivariata, l’allievo viene messo nella condizione di identificare ed applicare la metodologia maggiormente appropriata per la tipologia di dati a disposizione. Sono inoltre approfondite le principali metodologie per il trattamento numerico dei dati derivanti dalle strumentazioni analitiche, finalizzate alla loro corretta gestione, elaborazione e presentazione. Le attività di lezione frontale sono integrate da esaurienti esercitazioni pratiche sulle principali tematiche del laboratorio. |
| Programma | Concetti statistici di base: popolazione e campione, serie statistiche, distribuzioni, intervalli di confidenza. Statistica descrittiva ed inferenziale: confronto delle medie, correlazione, regressione, outliers. Esercitazioni: impiego, mediante esempi applicativi relativi alle tecnologie alimentari, di software applicativi per l'esecuzione di test statistici descrittivi, confronto fra medie, correlazioni e regressioni. Concetti di base dell'analisi multivariata dei dati: standardizzazione delle variabili. Analisi statistica multivariata: analisi delle componenti principali (PCA), analisi cluster e dendrogrammi. Esercitazioni: impiego, mediante esempi applicativi relativi alle tecnologie alimentari, di software applicativi per l'esecuzione di test statistici multivariati e della relativa rappresentazione grafica. Introduzione al Data Mining: processo di estrazione della conoscenza. Tecniche applicative di data mining: preparazione e valutazione del data set. Esercitazioni: applicazione di tecniche basilari di data mining mediante software statistico e specializzato alle tecnologie alimentari ed alla scienza del comportamento del consumatore. |
| Testi docente | Bibliografia di riferimento: Lamberto Solani, Statistica di Base, Piccinin Nuova Libraria spa; Vijay Gupta, SPSS for Beginners, VJBooks Inc Altro materiale didattico: Materiale didattico reso disponibile dal docente durante il corso |
| Erogazione tradizionale | Sì |
| Erogazione a distanza | No |
| Frequenza obbligatoria | No |
| Valutazione prova scritta | No |
| Valutazione prova orale | Sì |
| Valutazione test attitudinale | No |
| Valutazione progetto | No |
| Valutazione tirocinio | No |
| Valutazione in itinere | No |
| Prova pratica | Sì |
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