BASIC Microcomputing and Biostatistics

1. Introduzione al computer. - Memoria del computer. -Elaborazione dati. -Controllo. - Tipi di computer. - Elaborazione batch e condivisione del tempo. - Quando non utilizzare il computer. -Problematica. - 2. Comprendere l'errore sperimentale e le medie. - Cifre significative. - Fonti di errore. - Errori di troncamento. - Propagazione degli errori. - Teorema di Eulero e Variazioni. - Interpretazione geometrica del teorema di Eulero. - Misure di Tendenza Centrale. - I mezzi dei mezzi. -Problematica. - 3. Comprendere la dispersione dei dati sperimentali. - La deviazione media. - La deviazione media indipendente dal segno. - Parametri di popolazione e statistiche campionarie. - La deviazione standard. - Deviazione standard relativa. - Dati raggruppati e distribuzioni di frequenza. - Distribuzioni di frequenza cumulative. - Applicazione: curva dose-risposta. - Raggruppamento di frequenza e rappresentazione pittorica di dati continui. - Quartili e percentili. - Asimmetria e curtosi. -Problematica. - 4. Capire la probabilità. - Probabilità simultanee e ugualmente accettabili. - Applicazione: Ereditarietà. - Il problema dell'urna: probabilità dipendenti. - Probabilità condizionali. - Teorema di Bayes. - Applicazione del Teorema di Bayes: Diagnosi. -Permutazioni. -Combinazioni. - Il coefficiente binomiale. -Problematica. - 5. Determinazione delle distribuzioni di probabilità. - Diagrammi ad albero. - Applicazione: Ereditarietà. - Punteggi modali e medi. - La distribuzione binomiale. - Effetto di p sulla distribuzione binomiale. - Occorrenze medie per gruppi di dati di n. - Applicazione: Valutazione di un nuovo trattamento. -Problematica. - 6. Utilizzo della distribuzione di Poisson. - Applicazione: Disintegrazione di nuclei radioattivi. - Varianza media e deviazione standard per la distribuzione di Poisson. -Computergrafica. -Problematica. - 7. Utilizzo della distribuzione normale. - Aree relative mediante computer grafica. - Normalizzazione della distribuzione gaussiana. - La varianza media e la deviazione standard della distribuzione gaussiana. - La deviazione normale standard z. - Integrazione con il computer. - Aree tabulate sotto la curva normale. - Le aree più comuni e i limiti su z. - Test a una e due code. -Problematica. - 8. Determinazione delle probabilità: come applicare il test del chi quadrato e il t-test dello studente. - Rilevamento del chi quadrato di una moneta distorta. - Gradi di libertà. - Il teorema del limite centrale. - Situazioni in cui la media della popolazione è nota ma non la sua deviazione standard. - Determinazione dei limiti di confidenza quando non sono noti parametri di popolazione. - Limiti di confidenza. - La differenza tra i mezzi. -Problematica. - 9. Trovare funzioni lineari: il principio dei minimi quadrati. - Funzioni lineari. - Minimi quadrati: trattamento di funzioni lineari passanti per l'origine. - Il coefficiente di correlazione. -Applicazioni. - Minimi quadrati con due parametri di minimizzazione. - Equazioni simultanee. - Soluzione di equazioni simultanee secondo la regola di Cramer. - Il determinante dei coefficienti. - Regola di Cramer. - Soluzione delle equazioni normali per l'adattamento di curve lineari secondo la regola di Cramer. -Problematica. - 10. Adattamento di curve non lineari. - Legge di Boyle. - Decadimento esponenziale. - Cinetica di reazione del secondo ordine. - Reazioni catalizzate da enzimi. - Crescita illimitata della popolazione. - Crescita demografica limitata. - Funzioni quasi lineari. -Problematica. - 11. Risoluzione di equazioni simultanee. - Equazioni simultanee in forma matriciale. - Algebra matriciale. - Equazioni simultanee per inversione di matrici. - Analisi simultanea. - Regressione multipla. - Trattamento dei minimi quadrati della regressione multipla. -Problematica. - Risposte ai problemi. Lingua: Inglese