ottobre  (9)
01 leggi lineari
06 leggi esponenziali, scale logaritmiche, grafici log e log-log
   leggi a potenza. Legge di Webern-Fechner
08 esercizi sui grafici log e log-log
13 sistemi dinamici discreti e continui,
   Legge di Malthus.
15 Modelli a compartimento
   equilibri e stabilita'
20 Modello di Verhulst, cinetica chimica, modello SIR
22 Modello preda-predatore
27 Modello di Ross della malaria, Michaelis-Menten
29 Modelli dinamici discreti. Caos determinitico.
   Prima rudimenti con su R.

novembre  (9+8=17)
03 Lezione 10 - R variabili, frequenze, ortogrammi, aerogrammi
05 Lezione 11 - R istogrammi
10 Lezione 12 - R estrazione dati da data-frame
   richiami di statistica e probabilita'
12 Lezione 13 richiami su frequenze cumulate, statistica ordinata,
   boxplot. Indici di diversita': Gini-Simpson, Shannon, e generalizzazioni
17 Lezione 14: calcolo degli indici con R; curva di Lorenz e l'indice
   di concentrazione delle risorse di Gini
19 Lezione 15: richiami di probabilita', parte I
24 Lezione 16: richiami di probabilita', parte II
   eventi indipendenti,
   eventi incompatibili; variabili alelatorie.
   Variabili binomiali.
   Valori attesi. Valori attesi di somma di variabili aleatorie.
   Varianza; varianza di somme di varibili indipendenti.
   Media empirica e valori attesi; legge dei grandi numeri,
   teorema del limite centrale.
26 Lezione 17: introduzione ai test statistici con R.

dicembre  (17+9=26)
01 Lezione 18: correzione esercizi; test binomiale esatto
02 Lezione 19: Test delle proporzioni 
03 Lezione 20: Test del chiquadro di adattamento e di indipendenza
08 festa
09 Lezione 21: t-test, verifica di normalita' mediante qqnorm e test di shapiro
   test non parametrico di Wilcoxon; trasformazione delle variabili,
   il caso della concentrazione
10 Lezione 22: introduzione all'ANOVA a una via
15 Lezione 23: ANOVA a piu' vie
16 Lezione 24: regressione lineare
17 Lezione 25: casi non linerarei; regressione logistica
22 Lezione 26: Componenti principali