Diario delle lezioni

Orario
mercoledi' ore 16 aula D
giovedi'   ore 11 aula D
venerdi    ore 11 laboratorio 1 - Dip. matematica


ottobre 12
 4 . introduzione al corso; leggi lineari
 5 . leggi esponenziali e logaritmi; leggi a potenza, grafici log e log-log
 6 L Introduzione a R, operazioni, variabili, grafici
11 . modelli differenziali; modelli a compartimento
12 . modello di Verhulst, cinetica enzimatica, modello SIR
13 L pacchetto deSolve
18 . Michaelis Menten, modello preda predatore, modello di Ross
19 . introduzione alla statistica descrittiva
20 L statistica descrittiva (ortogrammi, aerogrammi, istogrammi)
25 . un modello di eutrofizzazione e le catastrofi a piega. 
26 . media e varianza, regressione. 
27 L Esercizi su media e varianza e regressione

novembre 12 + 10 = 22 
 2 . richiami di probabilita', distribuzione binomiale,
     distribuzione di poisson, distribuzione gaussiana
 3 L distribuzioni di probabilita'
 8 . probabilita' condizionate e formula di bayes
 9 . test binomiale,  z-test, teorema del limite centrale
10 L binom.test, z-test (a mano)
15 
16 . prop.test, t-test, chi2
17 L prop.test, t-test, chi2,
22 . anova / anovaa va piu' vie
23 L anova
24 
29 
30 . anova con ripetizioni, bande di confidenza per la regressione

dicembre 22 + 4 = 26

 1 L anova con ripetizioni, bande di confidenza per la regressione
 6 
 7 . indici di diversita': gini simpson, entropia, legge di webern fechner 
13
14 modelli lineari generalizzati, funzioni logistiche,  componenti principali
15 L regr. log e componenti principali
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