Quantitative ecology
A.A. 2026/2027
Obiettivi formativi
To learn how to apply quantitative methods in ecological researches and how to rigorously plan a research project
Risultati apprendimento attesi
Ability to make statistical analyses, apply quantitative method and rigorously plan a research project.
Periodo: Primo semestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento può essere seguito come corso singolo.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Primo semestre
Programma
LEZIONI
Opportunità e limiti dell'approccio quantitativo nello studio dell'ecologia. Pianificazione di un programma di ricerca, reverse planning e richiami dei principali concetti statistici di base.
Analisi multivariata dei dati ecologici. Principi e applicazioni di cluster analysis, analisi delle componenti principali (PCA).
Analisi di relazioni e differenze nei dati ecologici. Analisi della varianza (ANOVA), analisi della regressione e introduzione ai modelli lineari generalizzati (GLM).
Progettazione sperimentale e analisi dei dati. Determinazione della dimensione campionaria.
Metodi di campionamento e censimento in ecologia. Introduzione alla teoria del campionamento, metodi di cattura-marcatura-ricattura, campionamento mediante transetti e utilizzo degli indici di abbondanza.
ESERCITAZIONI
Introduzione all'ambiente R e ai principi fondamentali della programmazione e dell'analisi dei dati.
Gestione dei dati, statistiche descrittive e rappresentazione grafica dei dati ecologici mediante R.
Analisi dei cluster e analisi delle componenti principali (PCA) mediante R.
Analisi della varianza (ANOVA) mediante R.
Analisi della regressione mediante R.
Applicazione dei modelli lineari generalizzati (GLM) mediante R.
Opportunità e limiti dell'approccio quantitativo nello studio dell'ecologia. Pianificazione di un programma di ricerca, reverse planning e richiami dei principali concetti statistici di base.
Analisi multivariata dei dati ecologici. Principi e applicazioni di cluster analysis, analisi delle componenti principali (PCA).
Analisi di relazioni e differenze nei dati ecologici. Analisi della varianza (ANOVA), analisi della regressione e introduzione ai modelli lineari generalizzati (GLM).
Progettazione sperimentale e analisi dei dati. Determinazione della dimensione campionaria.
Metodi di campionamento e censimento in ecologia. Introduzione alla teoria del campionamento, metodi di cattura-marcatura-ricattura, campionamento mediante transetti e utilizzo degli indici di abbondanza.
ESERCITAZIONI
Introduzione all'ambiente R e ai principi fondamentali della programmazione e dell'analisi dei dati.
Gestione dei dati, statistiche descrittive e rappresentazione grafica dei dati ecologici mediante R.
Analisi dei cluster e analisi delle componenti principali (PCA) mediante R.
Analisi della varianza (ANOVA) mediante R.
Analisi della regressione mediante R.
Applicazione dei modelli lineari generalizzati (GLM) mediante R.
Prerequisiti
L'insegnamento richiede conoscenze di base di ecologia e statistica. Si assume che gli studenti abbiano già acquisito i principali concetti di ecologia generale e siano in grado di interpretarli nel contesto dell'analisi dei dati ecologici.
Sono inoltre richieste conoscenze elementari di statistica descrittiva e inferenziale. I principali concetti statistici necessari per lo svolgimento del corso verranno comunque richiamati e consolidati nella parte iniziale dell'insegnamento.
Poiché le esercitazioni e gran parte delle attività applicative sono svolte mediante il software R, è utile una conoscenza di base dell'ambiente R e dei principi fondamentali della gestione e dell'analisi dei dati. Tuttavia, le procedure necessarie per lo svolgimento delle attività del corso verranno introdotte e approfondite durante le esercitazioni.
Sono inoltre richieste conoscenze elementari di statistica descrittiva e inferenziale. I principali concetti statistici necessari per lo svolgimento del corso verranno comunque richiamati e consolidati nella parte iniziale dell'insegnamento.
Poiché le esercitazioni e gran parte delle attività applicative sono svolte mediante il software R, è utile una conoscenza di base dell'ambiente R e dei principi fondamentali della gestione e dell'analisi dei dati. Tuttavia, le procedure necessarie per lo svolgimento delle attività del corso verranno introdotte e approfondite durante le esercitazioni.
Metodi didattici
L'insegnamento combina lezioni teoriche ed esercitazioni pratiche finalizzate al raggiungimento degli obiettivi formativi e dei risultati di apprendimento attesi.
Le lezioni frontali sono dedicate alla presentazione dei principali concetti dell'ecologia quantitativa, dei fondamenti statistici necessari alla loro comprensione e dei metodi utilizzati per l'analisi dei dati ecologici.
Le esercitazioni pratiche si svolgono in ambiente R e sono finalizzate all'applicazione dei metodi illustrati durante le lezioni. Durante le esercitazioni il docente presenta procedure di gestione, visualizzazione e analisi dei dati ecologici che gli studenti replicano e approfondiscono sui propri computer, acquisendo familiarità con il linguaggio R e con i principali strumenti per l'analisi quantitativa in ecologia.
La frequenza alle lezioni e alle esercitazioni è fortemente raccomandata, ma non obbligatoria.
Le lezioni frontali sono dedicate alla presentazione dei principali concetti dell'ecologia quantitativa, dei fondamenti statistici necessari alla loro comprensione e dei metodi utilizzati per l'analisi dei dati ecologici.
Le esercitazioni pratiche si svolgono in ambiente R e sono finalizzate all'applicazione dei metodi illustrati durante le lezioni. Durante le esercitazioni il docente presenta procedure di gestione, visualizzazione e analisi dei dati ecologici che gli studenti replicano e approfondiscono sui propri computer, acquisendo familiarità con il linguaggio R e con i principali strumenti per l'analisi quantitativa in ecologia.
La frequenza alle lezioni e alle esercitazioni è fortemente raccomandata, ma non obbligatoria.
Materiale di riferimento
Materiale didattico
Le slide delle lezioni, gli script R utilizzati durante le esercitazioni e altro materiale didattico integrativo saranno resi disponibili attraverso la piattaforma Ariel.
Testi di consultazione e approfondimento
* Eberhardt L.L. A Course in Quantitative Ecology. Disponibile gratuitamente online: http://www.afsc.noaa.gov/nmml/library/resources/pdf/Quantitative_Ecology_Course.pdf.
* Sutherland W.J. (ed.). Ecological Census Techniques. Cambridge University Press. ISBN 978-0-511-79050-8.
* Smith T.M., Smith R.L. Elementi di ecologia (6ª edizione). Pearson. ISBN 978-88-7192-350-5.
* Kokko H. Modelling for Field Biologists and Other Interesting People. Cambridge University Press. ISBN 978-0-511-81138-8.
* Montgomery D.C. Progettazione e analisi degli esperimenti. McGraw-Hill. ISBN 978-88-386-6179-2.
Nessuno dei testi indicati è da considerarsi obbligatorio. I testi rappresentano fonti di approfondimento per specifici argomenti trattati durante il corso.
Le slide delle lezioni, gli script R utilizzati durante le esercitazioni e altro materiale didattico integrativo saranno resi disponibili attraverso la piattaforma Ariel.
Testi di consultazione e approfondimento
* Eberhardt L.L. A Course in Quantitative Ecology. Disponibile gratuitamente online: http://www.afsc.noaa.gov/nmml/library/resources/pdf/Quantitative_Ecology_Course.pdf.
* Sutherland W.J. (ed.). Ecological Census Techniques. Cambridge University Press. ISBN 978-0-511-79050-8.
* Smith T.M., Smith R.L. Elementi di ecologia (6ª edizione). Pearson. ISBN 978-88-7192-350-5.
* Kokko H. Modelling for Field Biologists and Other Interesting People. Cambridge University Press. ISBN 978-0-511-81138-8.
* Montgomery D.C. Progettazione e analisi degli esperimenti. McGraw-Hill. ISBN 978-88-386-6179-2.
Nessuno dei testi indicati è da considerarsi obbligatorio. I testi rappresentano fonti di approfondimento per specifici argomenti trattati durante il corso.
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
L'esame consiste in una prova pratica al computer e in una prova orale, entrambe finalizzate ad accertare il raggiungimento dei risultati di apprendimento attesi.
La prova pratica, della durata indicativa di 30 minuti, è finalizzata a valutare la capacità dello studente di gestire, analizzare e interpretare dati ecologici mediante il software R. Potranno essere richieste attività di importazione, elaborazione, visualizzazione e analisi statistica di dataset ecologici, nonché l'interpretazione critica dei risultati ottenuti.
La prova orale è finalizzata a verificare la comprensione dei concetti teorici illustrati durante il corso e la capacità di collegare gli aspetti metodologici ai problemi ecologici affrontati. La valutazione terrà conto dei seguenti aspetti: conoscenza e comprensione dei contenuti dell'insegnamento; capacità di applicare metodi quantitativi all'analisi di dati ecologici; capacità di ragionamento critico e interpretazione dei risultati; chiarezza e correttezza dell'esposizione; utilizzo appropriato del lessico scientifico e della terminologia specialistica.
Il superamento della prova pratica è requisito necessario per accedere alla prova orale. Le due prove contribuiscono in ugual misura alla determinazione del voto finale.
La valutazione finale è espressa in trentesimi.
La prova pratica, della durata indicativa di 30 minuti, è finalizzata a valutare la capacità dello studente di gestire, analizzare e interpretare dati ecologici mediante il software R. Potranno essere richieste attività di importazione, elaborazione, visualizzazione e analisi statistica di dataset ecologici, nonché l'interpretazione critica dei risultati ottenuti.
La prova orale è finalizzata a verificare la comprensione dei concetti teorici illustrati durante il corso e la capacità di collegare gli aspetti metodologici ai problemi ecologici affrontati. La valutazione terrà conto dei seguenti aspetti: conoscenza e comprensione dei contenuti dell'insegnamento; capacità di applicare metodi quantitativi all'analisi di dati ecologici; capacità di ragionamento critico e interpretazione dei risultati; chiarezza e correttezza dell'esposizione; utilizzo appropriato del lessico scientifico e della terminologia specialistica.
Il superamento della prova pratica è requisito necessario per accedere alla prova orale. Le due prove contribuiscono in ugual misura alla determinazione del voto finale.
La valutazione finale è espressa in trentesimi.
BIOS-05/A - Ecologia - CFU: 6
Esercitazioni pratiche con elementi di teoria: 12 ore
Lezioni: 40 ore
Lezioni: 40 ore
Docente:
Ambrosini Roberto
Turni:
Turno
Docente:
Ambrosini RobertoDocente/i
Ricevimento:
Martedì 10-12 tramite appuntamento via email da richiedere con qualche giorno di anticipo
6° piano torre C, via Celoria 26