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Oggetto:
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Analisi dati sperimentali

Oggetto:

Experimental Data Analysis

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Anno accademico 2021/2022

Codice attività didattica
MFN0725
Docenti
Prof. Marina Serio (Titolare del corso)
Dr. Lorenzo Bianchi (Esercitatore)
Corso di studio
(f008-c715) laurea i^ liv. in ottica e optometria -a torino
Anno
2° anno
Periodo
Primo periodo didattico
Tipologia
Di base
Crediti/Valenza
6
SSD attività didattica
FIS/01 - fisica sperimentale
Erogazione
Mista
Lingua
Italiano
Frequenza
Obbligatoria
Tipologia esame
Scritto ed orale
Prerequisiti
Le esercitazioni in laboratorio sono basate su esperimenti di Meccanica e Termodinamica e l'analisi statistica dei dati viene fatta con software informatico, attualmente Excell-OpenOffice-NeoOffice. Pertanto è necessario che lo studente abbia acquisito le conoscenze dei corsi di Fisica Generale I e di Informatica.

The practice exercises in laboratory are based on experiments of Mechanics and Thermodynamics and the statistical analysis of the data is done with IT software, at present Excell-OpenOffice-NeoOffice. Therefore it is necessary that the student has acquired the knowledge of the courses of General Physics I and of Computer Science.
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Sommario del corso

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Obiettivi formativi

Questo insegnamento è mirato a fornire :

  • Conoscenze ed esperienze pratiche relative all'effettuare misure fisiche e gestirne i risultati, determinando gli errori delle grandezze ricavate e le leggi fisiche sottostanti i dati sperimentali.
  • Conoscenze di base per la discussione dei risultati di un esperimento, effettuando test di confronto fra valori sperimentali e valori attesi.
  • Conoscenze di base sui principali test statistici, parametrici e nonparametrici.
  • Abilità nell'uso delle funzioni statistiche in Excel.

The present module aims at providing students with: 

  • Knowledge and practical experience of performing physical measurements and managing the results, determining the errors of the obtained measurements and the physical laws underlying the experimental data.
  • Basic knowledge for discussing the results of an experiment, by comparing tests between experimental values and expected values.
  • Basic knowledge of the main statistical, parametric and nonparametric tests.
  • Ability to use statistical functions in Excel.

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Risultati dell'apprendimento attesi

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding)

Acquisizione di una solida conoscenza di base delle principali tecniche di analisi statistica utilizzate nel campo professionale.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding)

Acquisizione delle capacità di effettuare misure fisiche e gestirne i risultati, determinando gli errori delle grandezze ricavate e le leggi fisiche sottostanti i dati sperimentali; capacità di discutere i risultati di un esperimento, effettuando test di confronto fra valori sperimentali e valori attesi; capacità di leggere criticamente  un lavoro scientifico in area medico-biologica.

Autonomia di giudizio

Acquisizione di consapevole autonomia di giudizio con riferimento avalutazione e interpretazione di dati sperimentali per scelte strategiche in situazioni nuove.

Abilità comunicative

Acquisizione di competenze e strumenti per la comunicazione nella forma scritta e orale, in lingua italiana, unitamente all'utilizzo di linguaggi grafici e formali.

Capacità di apprendimento

Acquisizione di capacità autonome di apprendimento e di autovalutazione della propria preparazione.

Knowledge and understanding (knowledge and understanding) :

Acquisition of solid basic knowledge of the main statistical analysis techniques used in the professional field.

Ability to apply knowledge and understanding (applying knowledge and understanding):

Acquisition of the ability to carry out physical measurements and manage the results, determining the errors of the obtained quantities and the physical laws underlying the experimental data; Ability to discuss the results of an experiment by performing tests of comparison between experimental values and expected values; Ability to critically read a scientific work in the medical-biological area.

Making judgment

Acquisition of aware judgment autonomy concerning evaluation and interpretation of experimental data to achieve strategic choices in unknown situations.

Communication skills

Acquisition of oral and written communication skills and expertise, in italian, as well as the ability to use graphical and formal languages.

Learning skills.

Acquisition of autonomous learning capacity and self-assessment of its preparation.

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Programma

La misura delle grandezze fisiche. Strumenti di misura. Errori nelle misure e propagazione degli errori.

Statistica descrittiva e metodi grafici di rappresentazione dei dati. Istogrammi e grafici a dispersione. Best fit.

Come elaborare i dati sperimentali : metodologia statistica, interpretazione e tecniche informatiche.

Distribuzioni statistiche (binomiale, bernoulliana,poissoniana, gaussiana, Student e X2) e test statistici (normale,t di Student, X2, Anova)

Estimate of the uncertaintes on the determined physical quantities.

Descriptive statistics and graphical methods. Correlation and regression.

Statistical methodology, interpretation and computing techniques.

Probability and sampling distributions.

Statistical inference. Parametric and nonparametric tests

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Modalità di insegnamento

L'insegnamento è frontale in aula e in laboratorio. La frequenza delle esercitazioni in laboratorio è obbligatoria.

Sul sito

https://elearning.unito.it/scienzedellanatura/course/index.php?categoryid=177.

sono disponibili le registrazioni delle lezioni teoriche in modalità asincrona dello scorso anno accademico, esempi di esercizi risolti e test accessibili agli studenti, per allenamento e autovalutazione.

DIDATTICA ALTERNATIVA: In caso di permanenza della emergenza sanitaria dovuta al COVID-19, il corso sarà erogato in modalità a distanza. Il corso sarà organizzato in lezioni teoriche (asincrone), attività da svolgere on-line sulla piattaforma Moodle, esercitazioni e periodici colloqui con gli studenti (sincroni), utilizzando la piattaforma WebEx. (M.Serio  - https://unito.webex.com/meet/marina.serio)

La comunicazione con gli studenti avviene mediante e-mail e richiede la registrazione sulla pagina Campusnet dell'insegnamento.

The teaching is frontal in the classroom and in the laboratory. The frequency of the exercises in the laboratory is mandatory.  All didactic material will be published and /or available on the Moodle platform: asynchronous lessons and synchronous exercises (recorded), examples of solved exercises and test for training and self-assessment.

ON LINE TEACHING: In case of persistence of the health emergency due to COVID-19, the course will be delivered remotely. The course will be organized in theoretical lessons (asynchronous), activities to be carried out online on the Moodle platform, exercises and periodic interviews with students, using the WebEx platform.

Communication with students takes place through e-mail and requires registration on the Campusnet web page of the teaching course.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

L'apprendimento viene verificato progressivamente durante tutto il corso attraverso l'attività di autovalutazione online sul sito Moodle e le esercitazioni assegnate in aula e per lo studio individuale.

L'apprendimento viene infine verificato attraverso :

- un esame scritto, svolto in sala informatica con esercizi di statistica e analisi dati sul modello di quanto svolto durante le esercitazioni: vengono messi a tal fine a disposizione i modelli di fogli elettronici elaborati in aula

- la stesura della relazione di un'esperienza di laboratorio

Per la votazione finale viene considerata la media del voto dell'esame scritto e della relazione, con un bonus da 0 a 3 punti per la partecipazione alle attività di autovalutazione e esercitazione

Se necessario per emergenza Covid , gli esami scritti potranno essere sostenuti online sulla piattaforma Moodle

 

Learning is monitored progressively throughout the course through online self-assessment on Moodle platform and exercises assigned in classroom and for the individual study.

Learning is verified through:
- a written exam, carried out in the PC classroom with statistical exercises and data analysis; the spreadsheet models developed in the classroom can be used to solve exercises
- drawing up a report of a laboratory experience

The final vote is the average of the written examination and report vote, and a 0 to 3-point bonus for participation in self-assessment and exercise activities

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Attività di supporto

Esercitazioni in laboratorio

Tests di autovalutazione online tramite piattaforma Moodle

Tutorato in aula

Laboratory experiences

Online self-evaluation tests via Moodle platform

Tutoring  excercises in  classroom

Testi consigliati e bibliografia

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Dispense presenti sulla piattaforma di e-learning Moodle

Biostatistica , W.W. Daniel, EdiSES
Taylor - introduzione alla teoria dell'errore - Zanichelli

Booklet on e-learning Moodle platform

Biostatistica , W.W. Daniel, EdiSES

Taylor - introduzione alla teoria dell'errore - Zanichelli

 



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Note

Il materiale didattico viene reso di anno in anno disponibile sulla pagina Moodle, cui è obbligatorio iscriversi per svolgere le attività di autovalutazione.

Frequenza: obbligatoria per i laboratori e il tutoraggio informatico in aula.

The teaching material is made year by year available on the Moodle platform: it's mandatory to sign up for self-assessment activities.

Attendance: strongly recommended for lessons and mandatory for laboratories.

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Altre informazioni

https://elearning.unito.it/scienzedellanatura/course/index.php?categoryid=177
Registrazione
  • Aperta
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    Ultimo aggiornamento: 16/06/2021 16:14
    Location: https://otticaeoptometria.campusnet.unito.it/robots.html
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