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Parte Teorica
Progettazione di un protocollo di Ricerca:
Background, tipologia delle variabili d’interesse, cenni sulla dimensione campionaria (Disegni sperimentali, Studi Osservazionali).
Statistica descrittiva:
Tabelle descrittive, cenni alle rappresentazioni grafiche dei dati.
Probabilità e variabili casuali:
Definizioni e proprietà fondamentali, teorema di Bayes, variabili casuali discrete e continue, v.c. Bernoulli, Binomiale, Uniforme, Esponenziale, Gaussiana.
Inferenza statistica:
Tecniche parametriche e tecniche non parametriche: scegliere i test in funzione della natura dei dati (campioni appaiati o indipendenti).
Regressione lineare e regressione logistica
R
Introduzione al software R e nozioni preliminari – I pacchetti in R – Importare ed esportare dati con R – Sintassi di base -Statistica descrittiva con R- Inferenza statistica con R- Curve ROC – Regressione lineare e regressione logistica con R
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