ID:
A001121
Durata (ore):
48
CFU:
6
Url:
BIOLOGIA ED ECOLOGIA DELL'AMBIENTE MARINO COSTIERO/MARINE PRODUCTION Anno: 2
Anno:
2023
Dati Generali
Periodo di attività
Secondo Semestre (24/02/2024 - 31/05/2024)
Syllabus
Obiettivi Formativi
Obiettivo di questo corso è quello di introdurre i principali strumenti matematici, sia analitici che numerici, utili al trattamento dei dati sperimentali (con particolare riguardo a statistica descrittiva, analisi univariata e multivariate dei dati) e dalla modellizzazione di fenomeni che emergono tipicamente nell'ambito della biologia e dell’ecologia.
Prerequisiti
Conoscenze di base di matematica: sistemi lineari, equazioni algebriche ed equazioni differenziali.
Metodi didattici
Il corso è strutturato in lezioni teoriche frontali ed esercitazioni. Le lezioni si svolgono in aula su lavagna (classica o multimediale). Si prevedono sia esercitazioni svolte dal docente che guidate svotle dagli studenti. Alcuni seminari, tenuti dallo stesso docente, mirano ad illustrare argomenti di ricerca connessi con le tematiche trattate nel corso.
Verifica Apprendimento
La modalità di verifica dell’apprendimento si compone di una prova scritta (obbligatoria), la redazione di una tesina (facoltativa) ed una prova orale (facoltativa).La prova scritta verte sulle prime due parti del programma e prevede la risoluzione completa di n.2 esercizi. Il tempo assegnato per la prova scritta è di 2 ore. Gli argomenti e le difficoltà degli esercizi corrispondono al programma svolto e ai testi di riferimento indicati. Il voto massimo attribuito alla prova scritta è pari a 27/30. La prova scritta si ritiene superata se la valutazione complessiva non è inferiore a 18/30. Superata la prova scritta, essa ha validità per tutto l’anno accademico, entro il quale dovrà essere sostenuta l’eventuale prova orale.Relativamente alla terza parte del programma, si prevede la redazione (facoltativa) di una tesina avente ad oggetto lo studio delle configurazioni di equilibrio e relativa analisi di stabilità lineare per un modello di interesse in biomatematica. Per la redazione della tesina vengono assegnati fino a 3 punti.La prova orale è incentrata sugli argomenti trattati durante il corso (definizioni, esempi rilevanti, applicazioni, collegamenti tra i vari argomenti). Essa ha il duplice scopo di verificare il livello di conoscenza e di comprensione dei contenuti del corso e di valtuare l’autonomia di giudizio, la capacità di apprendimento, l’abilità comunicativa, le proprietà di linguaggio scientifico e, quindi, di valutare le facoltà logico-deduttive acquisite dalla studente. Il voto finale è espresso in trentesimi e tiene conto della valutazione ottenuta durante la prova scritta, dell’eventuale redazione della tesina e dell’eventuale esito della prova orale. Durante lo svolgimento del corso sono previste due prove scritte in itinere. Il superamento delle prove in itinere implica l’esonero dalla prova scritta. Ciascuna prova prevede la risoluzione completa di 2 esercizi ed il tempo assegnato è di 2 ore. Tali prove si svolgono, rispettivamente, a metà e a 2/3 del periodo delle lezioni (in date concordate con gli studenti). La prima prova in itinere prevede lo svolgimento di esercizi sugli argomenti di statistica descrittiva; la seconda prova verte sulla cluster analysis. Il voto massimo attribuito a ciascuna prova in itinere è pari a 27/30. La prova scritta si ritiene superata se la media delle due prove in itinere risulta non inferiore a 18/30. Durante le prove scritte è possibile utilizzare una calcolatrice e consultare dei formulari.
Testi
S.M. Ross, Introductory Statistics, Academic Press (2005).
B. Abu-Jamous, R. Fa, A.K. Nandi, Integrative Cluster Analysis in Bioinformatics, Wiley & Sons (2015)
R.W. Shonkwiler, J. Herold. Mathematical biology, an introduction with Maple and Matlab. Springer (2009).
J. Murray, Mathematical Biology, Springer (2002).
William J. Palm III, Introduction to MATLAB for Engineers, Third Edition, The McGraw-Hill Companies, Inc. (2010)
B. Abu-Jamous, R. Fa, A.K. Nandi, Integrative Cluster Analysis in Bioinformatics, Wiley & Sons (2015)
R.W. Shonkwiler, J. Herold. Mathematical biology, an introduction with Maple and Matlab. Springer (2009).
J. Murray, Mathematical Biology, Springer (2002).
William J. Palm III, Introduction to MATLAB for Engineers, Third Edition, The McGraw-Hill Companies, Inc. (2010)
Contenuti
Il corso è suddiviso in tre parti.
Parte Prima: elementi di statistica descrittiva utili all'analisi di dati sperimentali. Dati grezzi e raggruppati. Frequenze assolute, relative, percentuali e cumulate. Costruzione di tabelle di distribuzione di frequenze. Rappresentazioni grafiche distribuzioni di frequenza. Indici statistici di posizione, dispersione, simmetria, precisione, curtosi, per dati grezzi e raggruppati. Analisi di regressione lineare e non.
Parte Seconda: Cluster analysis finalizzata alla classificazione dei dati sperimentali in gruppi omogenei. Indici di distanza per dati qualitativi e quantitativi. Tecniche aggregative e divisive di clustering. Costruzione dendrogrammi.
Parte Terza: Modelli matematici per la biologia e l'ecologia. Leggi di bilancio. Modelli di epidemie e dinamiche di popolazioni, con particolare riferimento a specifiche leggi di crescita (esponenziale, logistica, Allee, Richards, Bertalanffy). Modelli preda-predatore. Determinazione equilibri ed analisi di stabilità lineare.
Parte Prima: elementi di statistica descrittiva utili all'analisi di dati sperimentali. Dati grezzi e raggruppati. Frequenze assolute, relative, percentuali e cumulate. Costruzione di tabelle di distribuzione di frequenze. Rappresentazioni grafiche distribuzioni di frequenza. Indici statistici di posizione, dispersione, simmetria, precisione, curtosi, per dati grezzi e raggruppati. Analisi di regressione lineare e non.
Parte Seconda: Cluster analysis finalizzata alla classificazione dei dati sperimentali in gruppi omogenei. Indici di distanza per dati qualitativi e quantitativi. Tecniche aggregative e divisive di clustering. Costruzione dendrogrammi.
Parte Terza: Modelli matematici per la biologia e l'ecologia. Leggi di bilancio. Modelli di epidemie e dinamiche di popolazioni, con particolare riferimento a specifiche leggi di crescita (esponenziale, logistica, Allee, Richards, Bertalanffy). Modelli preda-predatore. Determinazione equilibri ed analisi di stabilità lineare.
Lingua Insegnamento
INGLESE
Corsi
Corsi
BIOLOGIA ED ECOLOGIA DELL'AMBIENTE MARINO COSTIERO
Laurea Magistrale
2 anni
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Persone
Persone
Professori/esse Associati/e
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