Chemometrics
A.A. 2025/2026
Obiettivi formativi
L'insegnamento di Chemometria ha lo scopo di fornire agli studenti le competenze necessarie per progettare esperimenti chimici in modo da ottenere dati informativi. Inoltre, mira a introdurli all'applicazione di tecniche statistiche e modellistiche per l'analisi di dati attraverso l'ausilio del software R.
L'obiettivo primario del corso è fornire agli studenti le competenze necessarie per progettare e analizzare esperimenti al fine di valutare l'effetto di uno o più fattori su una variabile di risposta, considerando l'importanza della randomizzazione, della replicazione delle prove sperimentali e dell'uso dei blocchi.
L'obiettivo primario del corso è fornire agli studenti le competenze necessarie per progettare e analizzare esperimenti al fine di valutare l'effetto di uno o più fattori su una variabile di risposta, considerando l'importanza della randomizzazione, della replicazione delle prove sperimentali e dell'uso dei blocchi.
Risultati apprendimento attesi
Al termine del corso di Chemometria, lo studente sarà in grado di:
Conoscenza e Comprensione: Dimostrare una solida comprensione dei principi statistici alla base delle tecniche di analisi statistica (con particolare enfasi sui test di significatività e sul modello di regressione) e della progettazione sperimentale.
Applicazione: Progettare esperimenti utilizzando i principi di randomizzazione, di blocco e di replicazione. Applicare correttamente i test statistici appropriati per valutare l'effetto di due o più fattori su una variabile di risposta e i modelli di regressione. Analizzare e interpretare i risultati delle analisi statistiche.
Comunicazione: Comunicare efficacemente i risultati delle analisi statistiche, sia in forma scritta che orale, utilizzando un linguaggio appropriato e supportato da grafici e tabelle chiare.
Competenze Informatiche: Utilizzare il software R per l'analisi dei dati, implementando le tecniche apprese e interpretando gli output.
Conoscenza e Comprensione: Dimostrare una solida comprensione dei principi statistici alla base delle tecniche di analisi statistica (con particolare enfasi sui test di significatività e sul modello di regressione) e della progettazione sperimentale.
Applicazione: Progettare esperimenti utilizzando i principi di randomizzazione, di blocco e di replicazione. Applicare correttamente i test statistici appropriati per valutare l'effetto di due o più fattori su una variabile di risposta e i modelli di regressione. Analizzare e interpretare i risultati delle analisi statistiche.
Comunicazione: Comunicare efficacemente i risultati delle analisi statistiche, sia in forma scritta che orale, utilizzando un linguaggio appropriato e supportato da grafici e tabelle chiare.
Competenze Informatiche: Utilizzare il software R per l'analisi dei dati, implementando le tecniche apprese e interpretando gli output.
Periodo: Secondo semestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento non può essere seguito come corso singolo. Puoi trovare gli insegnamenti disponibili consultando il catalogo corsi singoli.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Secondo semestre
Programma
1) Richiami di probabilità e statistica: variabili casuali; distribuzione Gaussiana; stima puntuale dei parametri di una distribuzione di probabilità; il modello di regressione lineare e il metodo dei minimi quadrati per la stima dei parametri; l'analisi delle componenti principali.
2) Distribuzione di riferimento, i concetti di blocco e randomizzazione. Test per la verifica d'ipotesi e intervalli di confidenza.
3) La tecnica ANOVA per il confronto di k trattamenti diversi in un disegno completamente randomizzato e in un disegno a blocchi randomizzati (completo e incompleto).
4) ANOVA a due vie e l'interazione tra fattori
5) Il disegno fattoriale a 2 livelli
6) Il disegno fattoriale frazionato (se si riesce)
7) Il disegno split-plot (se si riesce)
2) Distribuzione di riferimento, i concetti di blocco e randomizzazione. Test per la verifica d'ipotesi e intervalli di confidenza.
3) La tecnica ANOVA per il confronto di k trattamenti diversi in un disegno completamente randomizzato e in un disegno a blocchi randomizzati (completo e incompleto).
4) ANOVA a due vie e l'interazione tra fattori
5) Il disegno fattoriale a 2 livelli
6) Il disegno fattoriale frazionato (se si riesce)
7) Il disegno split-plot (se si riesce)
Prerequisiti
Sono richieste competenze di base di matematica e geometria analitica. E' auspicabile avere acquisito le nozioni di probabilità e variabili casuali, ma non strettamente necessario perché verranno brevemente richiamate durante le lezioni.
Metodi didattici
Le lezioni relative alla presentazione dei concetti teorici saranno svolte alla lavagna e anche attraverso l'uso di slide.
Durante le lezioni si illustreranno sempre alcuni esempi di analisi statistiche, che saranno svolti con il software statistico R (che è open source).
Gli studenti sono invitati ad intervenire per esprimere i loro dubbi, inoltre la docente talvolta proporrà quesiti ed esercizi da svolgere in aula, in modo da rendere le lezioni più interattive ed utili.
Durante le lezioni si illustreranno sempre alcuni esempi di analisi statistiche, che saranno svolti con il software statistico R (che è open source).
Gli studenti sono invitati ad intervenire per esprimere i loro dubbi, inoltre la docente talvolta proporrà quesiti ed esercizi da svolgere in aula, in modo da rendere le lezioni più interattive ed utili.
Materiale di riferimento
Statistics for Experimenters: An Introduction to Design, Data Analysis and Model Building. By Box, George E. P; Hunter, William Gordon; Hunter, J. Stuart. New York : Wiley.
Dispensa sull'analisi delle componenti principali, scritta dalla docente e disponibile sul sito didattico Myariel
Dispensa sull'analisi delle componenti principali, scritta dalla docente e disponibile sul sito didattico Myariel
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
Esame scritto della durata di un'ora, costituito da 5 domande a scelta multipla di natura più teorica e da 2 esercizi di analisi dei dati da svolgere con R.
Docente/i
Ricevimento:
Mercoledì dalle 9:00 alle 12:00 (controllare la bacheca su ARIEL per eventuali cambiamenti).
Ufficio n.35, III piano di via Conservatorio