Medicina e Chirurgia | STATISTICA MEDICA E INFORMATICA

cod. 1060100004

STATISTICA MEDICA E INFORMATICA

	1060100004
	DIPARTIMENTO DI MEDICINA, CHIRURGIA E ODONTOIATRIA "SCUOLA MEDICA SALERNITANA"
	CORSO DI LAUREA MAGISTRALE A CICLO UNICO DI 6 ANNI
	MEDICINA E CHIRURGIA
	2016/2017

PERCORSO COMUNE

	OBBLIGATORIO
	ANNO CORSO 1
	ANNO ORDINAMENTO 2016
	SECONDO SEMESTRE

MODULI

	SSD	CFU	ORE	ATTIVITÀ	TIPO DI ATTIVITÁ FORMATIVA
1	STATISTICA MEDICA E INFORMATICA - MOD STATISTICA MEDICA
	MED/01	4	48	LEZIONE	CARATTERIZZANTE
2	STATISTICA MEDICA E INFORMATICA - MOD INFORMATICA
	ING-INF/06	2	24	LEZIONE	BASE

DOCENTI

	FABRIZIO BARONE1 T Curriculum
	FABRIZIO ESPOSITO2 Curriculum

	Obiettivi
	LO STUDENTE ACQUISIRÀ LA CONOSCENZA DELLE PRINCIPALI TEMATICHE DI STATISTICA MEDICA E INFORMATICA DI INTERESSE PER IL CORSO DI LAUREA. IN PARTICOLARE ACQUISIRÀ CONOSCENZE DEI PRINCIPALI MODELLI E TEOREMI DI STATISTICA MEDICA E INFORMATICA, IN CONNESSIONE CON LE IPOTESI SU CUI TALI MODELLI E TEOREMI SONO FONDATI, COMPRENDENDONE, QUINDI, IN MODO CRITICO, ANCHE LIMITI DI VALIDITÀ ED APPLICABILITÀ IN CONTESTI REALI (CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE). LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI APPLICARE CORRETTAMENTE I MODELLI E TEOREMI DI STATISTICA MEDICA E INFORMATICA ALLA DESCRIZIONE QUALITATIVA E QUANTITATIVA DI CASI REALI ANCHE E, SOPRATTUTTO, NEI CONTESTI INTERDISCIPLINARI DI INTERESSE PER IL CORSO DI STUDI, MEDIANTE VERIFICA DELLE IPOTESI E CONDIZIONI SU CUI TALI MODELLI SONO FONDATI. LO STUDENTE SARÀ, INOLTRE, IN GRADO DI VALUTARE ANCHE LA QUALITÀ DEI RISULTATI ATTESI SIA IN RELAZIONE ALLE INTRINSECHE APPROSSIMAZIONI DEI MODELLI E TEOREMI STATISTICI ADOTTATI SIA IN RELAZIONE AGLI ERRORI DI MISURA (CONOSCENZE APPLICATE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE). LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI INTEGRARE LE CONOSCENZE NECESSARIE E GESTIRE LA COMPLESSITÀ DELLE INFORMAZIONI NELL’ACQUISIZIONE E NELL’APPLICAZIONE DELLE CONOSCENZE DI STATISTICA MEDICA E INFORMATICA, NONCHÉ DI FORMULARE GIUDIZI ED IPOTESI DI LAVORO, ANCHE SULLA BASE DI INFORMAZIONI LIMITATE O INCOMPLETE, E SUGLI EFFETTI E RESPONSABILITÀ LEGATE ALL’APPLICAZIONE PRATICA DELLE CONOSCENZE (AUTONOMIA DI GIUDIZIO). LO STUDENTE ACQUISIRÀ CAPACITÀ DI ESPORRE LE TEMATICHE DI STATISTICA MEDICA E INFORMATICA TRATTATE NEL CORSO CON PROPRIETÀ E SEMPLICITÀ DI LINGUAGGIO, FINALIZZATA ANCHE AD UNA CHIARA ED EFFICACE TRASMISSIONE DEI CONTENUTI E DEI RISULTATI IN CONTESTI INTERDISCIPLINARI, IN PRESENZA DI INTERLOCUTORI NON ESPERTI NEL SETTORE (COMUNICAZIONE). LO STUDENTE ACQUISIRÀ CAPACITÀ DI AMPLIARE ED APPROFONDIRE LE TEMATICHE DI STATISTICA MEDICA E INFORMATICA E LE SUE APPLICAZIONI INTERDISCIPLINARI IN MODO AUTONOMO (CAPACITÀ DI APPRENDERE).

LO STUDENTE ACQUISIRÀ LA CONOSCENZA DELLE PRINCIPALI TEMATICHE DI STATISTICA MEDICA E INFORMATICA DI INTERESSE PER IL CORSO DI LAUREA. IN PARTICOLARE ACQUISIRÀ CONOSCENZE DEI PRINCIPALI MODELLI E TEOREMI DI STATISTICA MEDICA E INFORMATICA, IN CONNESSIONE CON LE IPOTESI SU CUI TALI MODELLI E TEOREMI SONO FONDATI, COMPRENDENDONE, QUINDI, IN MODO CRITICO, ANCHE LIMITI DI VALIDITÀ ED APPLICABILITÀ IN CONTESTI REALI (CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE).

LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI APPLICARE CORRETTAMENTE I MODELLI E TEOREMI DI STATISTICA MEDICA E INFORMATICA ALLA DESCRIZIONE QUALITATIVA E QUANTITATIVA DI CASI REALI ANCHE E, SOPRATTUTTO, NEI CONTESTI INTERDISCIPLINARI DI INTERESSE PER IL CORSO DI STUDI, MEDIANTE VERIFICA DELLE IPOTESI E CONDIZIONI SU CUI TALI MODELLI SONO FONDATI. LO STUDENTE SARÀ, INOLTRE, IN GRADO DI VALUTARE ANCHE LA QUALITÀ DEI RISULTATI ATTESI SIA IN RELAZIONE ALLE INTRINSECHE APPROSSIMAZIONI DEI MODELLI E TEOREMI STATISTICI ADOTTATI SIA IN RELAZIONE AGLI ERRORI DI MISURA (CONOSCENZE APPLICATE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE).

LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI INTEGRARE LE CONOSCENZE NECESSARIE E GESTIRE LA COMPLESSITÀ DELLE INFORMAZIONI NELL’ACQUISIZIONE E NELL’APPLICAZIONE DELLE CONOSCENZE DI STATISTICA MEDICA E INFORMATICA, NONCHÉ DI FORMULARE GIUDIZI ED IPOTESI DI LAVORO, ANCHE SULLA BASE DI INFORMAZIONI LIMITATE O INCOMPLETE, E SUGLI EFFETTI E RESPONSABILITÀ LEGATE ALL’APPLICAZIONE PRATICA DELLE CONOSCENZE (AUTONOMIA DI GIUDIZIO).

LO STUDENTE ACQUISIRÀ CAPACITÀ DI ESPORRE LE TEMATICHE DI STATISTICA MEDICA E INFORMATICA TRATTATE NEL CORSO CON PROPRIETÀ E SEMPLICITÀ DI LINGUAGGIO, FINALIZZATA ANCHE AD UNA CHIARA ED EFFICACE TRASMISSIONE DEI CONTENUTI E DEI RISULTATI IN CONTESTI INTERDISCIPLINARI, IN PRESENZA DI INTERLOCUTORI NON ESPERTI NEL SETTORE (COMUNICAZIONE).

LO STUDENTE ACQUISIRÀ CAPACITÀ DI AMPLIARE ED APPROFONDIRE LE TEMATICHE DI STATISTICA MEDICA E INFORMATICA E LE SUE APPLICAZIONI INTERDISCIPLINARI IN MODO AUTONOMO (CAPACITÀ DI APPRENDERE).

	Prerequisiti
	CONOSCENZE DI BASE DI MATEMATICA ED INFORMATICA.

	Contenuti
	UNITÀ DIDATTICA: STATISTICA MEDICA PROBABILITÀ: PROBABILITÀ CONDIZIONATA E COMPOSTA; ANALISI COMBINATORIA; LEGAME TRA PROBABILITÀ A PRIORI E FREQUENZA RELATIVA. DISTRIBUZIONI: DISTRIBUZIONI E FREQUENZE; INDICI DELLA DISTRIBUZIONE; MISURE DI DISPERSIONE; DISTRIBUZIONI DI PROBABILITÀ CONTINUE; DISTRIBUZIONI DI PROBABILITÀ DISCRETE; DISTRIBUZIONE T DI STUDENT; 2; F DI FISCHER; GRADI DI LIBERTÀ; CENNI DI TECNICHE DI SIMULAZIONE DI ESPERIMENTI. INFERENZA STATISTICA: TEORIA DEI CAMPIONI; TEORIA DELLA STIMA; TEORIA DELLE DECISIONI; IL TEST DEL 2; ANALISI DELLA VARIANZA; IL TEST DI FISCHER PER LE VARIANZE; IL TEST T DI STUDENT; IL TEST DI MC NEMAR. INTERPOLAZIONE E MINIMI QUADRATI: INTERPOLAZIONE; ESTRAPOLAZIONE; MINIMI QUADRATI; PRESCRIZIONI OPERATIVE PER IL METODO DEI MINIMI QUADRATI; ESEMPI NUMERICI; SERIE TEMPORALI. TEORIA DEGLI ERRORI: ERRORI DI MISURA; ERRORI SISTEMATICI; ERRORI ACCIDENTALI; MISURE INDIRETTE; PROPAGAZIONE DELL’ERRORE. APPLICAZIONI: APPLICAZIONI DEGLI ARGOMENTI TRATTATI ALLA MEDICINA. UNITÀ DIDATTICA: INFORMATICA INFORMATICA (DEFINIZIONI E CENNI DI TEORIA): ALGORITMI, DATI, CODIFICA, LINGUAGGI DI PROGRAMMAZIONE, BASI DI DATI, SEGNALI ED IMMAGINI DIGITALI. HARDWARE & SOFTWARE: TIPOLOGIE DI COMPUTER, ARCHITETTURA DEL COMPUTER, SISTEMA OPERATIVO E SOFTWARE DI BASE. APPLICATIVI E DOCUMENTI DI USO COMMUNE: FUNZIONI BASE ED AVANZATE DEL FOGLIO ELETTRONICO, USO DEL FOGLIO ELETTRONICO PER LA STATISTICA DESCRITTIVA ED INFERENZIALE E PER L’ ANALISI DEI DATI. RETI DI COMPUTER: ARCHITETTURE E PROTOCOLLI DI COMUNICAZIONE, INTERNET E POSTA ELETTRONICA, MOTORI DI RICERCA. SISTEMI INFORMATIVI: GESTIONE ED INTERROGAZIONE DELLE BASI DI DATI, RICERCHE BIBLIOGRAFICHE IN BIOMEDICINA.

Contenuti

UNITÀ DIDATTICA: STATISTICA MEDICA

PROBABILITÀ: PROBABILITÀ CONDIZIONATA E COMPOSTA; ANALISI COMBINATORIA; LEGAME TRA PROBABILITÀ A PRIORI E FREQUENZA RELATIVA.

DISTRIBUZIONI: DISTRIBUZIONI E FREQUENZE; INDICI DELLA DISTRIBUZIONE; MISURE DI DISPERSIONE; DISTRIBUZIONI DI PROBABILITÀ CONTINUE; DISTRIBUZIONI DI PROBABILITÀ DISCRETE; DISTRIBUZIONE T DI STUDENT; 2; F DI FISCHER; GRADI DI LIBERTÀ; CENNI DI TECNICHE DI SIMULAZIONE DI ESPERIMENTI.

INFERENZA STATISTICA: TEORIA DEI CAMPIONI; TEORIA DELLA STIMA; TEORIA DELLE DECISIONI; IL TEST DEL 2; ANALISI DELLA VARIANZA; IL TEST DI FISCHER PER LE VARIANZE; IL TEST T DI STUDENT; IL TEST DI MC NEMAR.

INTERPOLAZIONE E MINIMI QUADRATI: INTERPOLAZIONE; ESTRAPOLAZIONE; MINIMI QUADRATI; PRESCRIZIONI OPERATIVE PER IL METODO DEI MINIMI QUADRATI; ESEMPI NUMERICI; SERIE TEMPORALI.

TEORIA DEGLI ERRORI: ERRORI DI MISURA; ERRORI SISTEMATICI; ERRORI ACCIDENTALI; MISURE INDIRETTE; PROPAGAZIONE DELL’ERRORE.

APPLICAZIONI: APPLICAZIONI DEGLI ARGOMENTI TRATTATI ALLA MEDICINA.

UNITÀ DIDATTICA: INFORMATICA

INFORMATICA (DEFINIZIONI E CENNI DI TEORIA): ALGORITMI, DATI, CODIFICA, LINGUAGGI DI PROGRAMMAZIONE, BASI DI DATI, SEGNALI ED IMMAGINI DIGITALI.

HARDWARE & SOFTWARE: TIPOLOGIE DI COMPUTER, ARCHITETTURA DEL COMPUTER, SISTEMA OPERATIVO E SOFTWARE DI BASE.

APPLICATIVI E DOCUMENTI DI USO COMMUNE: FUNZIONI BASE ED AVANZATE DEL FOGLIO ELETTRONICO, USO DEL FOGLIO ELETTRONICO PER LA STATISTICA DESCRITTIVA ED INFERENZIALE E PER L’ ANALISI DEI DATI.

RETI DI COMPUTER: ARCHITETTURE E PROTOCOLLI DI COMUNICAZIONE, INTERNET E POSTA ELETTRONICA, MOTORI DI RICERCA.

SISTEMI INFORMATIVI: GESTIONE ED INTERROGAZIONE DELLE BASI DI DATI, RICERCHE BIBLIOGRAFICHE IN BIOMEDICINA.

	Metodi Didattici
	LEZIONI FRONTALI ED ESERCITAZIONI NUMERICHE.

	Verifica dell'apprendimento
	DURANTE IL CORSO SARANNO EFFETTUATE DELLE PROVE DI AUTOVALUTAZIONE. L’ESAME FINALE CONSISTE: IN UNA PROVA SCRITTA FINALIZZATA ALLA VALUTAZIONE DELLA CAPACITÀ DELLO STUDENTE DI APPLICARE I MODELLI, I TEOREMI E GLI STRUMENTI TRATTATI DURANTE IL CORSO ALLA RISOLUZIONE DI ESERCIZI NUMERICI; IN UN COLLOQUIO ORALE FINALIZZATO ALLA VALUTAZIONE DELLA CONOSCENZA DELLO STUDENTE DELLE TEMATICHE TRATTATE NEL CORSO E DELLA SUA CAPACITÀ ESPOSITIVA.

Verifica dell'apprendimento

DURANTE IL CORSO SARANNO EFFETTUATE DELLE PROVE DI AUTOVALUTAZIONE.

L’ESAME FINALE CONSISTE:

IN UNA PROVA SCRITTA FINALIZZATA ALLA VALUTAZIONE DELLA CAPACITÀ DELLO STUDENTE DI APPLICARE I MODELLI, I TEOREMI E GLI STRUMENTI TRATTATI DURANTE IL CORSO ALLA RISOLUZIONE DI ESERCIZI NUMERICI;

IN UN COLLOQUIO ORALE FINALIZZATO ALLA VALUTAZIONE DELLA CONOSCENZA DELLO STUDENTE DELLE TEMATICHE TRATTATE NEL CORSO E DELLA SUA CAPACITÀ ESPOSITIVA.

	Testi
	UNITÀ DIDATTICA: STATISTICA MEDICA F. BARONE, L. MILANO, G. RUSSO, STATISTICA, ED. EDISES. JOHN R. TAYLOR, INTRODUZIONE ALL’ANALISI DEGLI ERRORI, ED. ZANICHELLI. PHILIP BEVINGTON, D. KEITH ROBINSON, DATA REDUCTION AND ERROR ANALYSIS FOR THE PHYSICAL SCIENCES, ED. MCGRAW-HILL. UNITÀ DIDATTICA: INFORMATICA INFORMATICA DI BASE CURTIN, FOLEY, SEN, MORIN EDIZIONE ITALIANA A CURA DI AGOSTINO MARENGO.

Testi

UNITÀ DIDATTICA: STATISTICA MEDICA

F. BARONE, L. MILANO, G. RUSSO, STATISTICA, ED. EDISES.

JOHN R. TAYLOR, INTRODUZIONE ALL’ANALISI DEGLI ERRORI, ED. ZANICHELLI.

PHILIP BEVINGTON, D. KEITH ROBINSON, DATA REDUCTION AND ERROR ANALYSIS FOR THE PHYSICAL SCIENCES, ED. MCGRAW-HILL.

UNITÀ DIDATTICA: INFORMATICA

INFORMATICA DI BASE
CURTIN, FOLEY, SEN, MORIN
EDIZIONE ITALIANA A CURA DI AGOSTINO MARENGO.

	Altre Informazioni
	PER INFORMAZIONI PIÙ DETTAGLIATE SUL PROGRAMMA, AVVISI E COMUNICAZIONI RELATIVE AL CORSO DI STATISTICA MEDICA ED INFORMATICA, FARE RIFERIMENTO AI SITI WEB DEI DOCENTI: UNITÀ DIDATTICA: STATISTICA MEDICA PROF. FABRIZIO BARONE HTTP://WWW.UNISA.IT/DOCENTI/FABRIZIOBARONE/INDEX UNITÀ DIDATTICA: INFORMATICA PROF. FABRIZIO ESPOSITO HTTP://WWW.UNISA.IT/DOCENTI/FABRIZIOESPOSITO/INDEX