Offerta Didattica

 

MEDICINA VETERINARIA

FISICA, STATISTICA E INFORMATICA

Classe di corso: LM-42 - Medicina veterinaria
AA: 2021/2022
Sedi: MESSINA
SSDTAFtipologiafrequenzamoduli
SECS-S/02, FIS/07Caratterizzante, BaseObbligatoriaObbligatoria
CFUCFU LEZCFU LABCFU ESEOREORE LEZORE LABORE ESE
9600363600
Legenda
CFU: n. crediti dell’insegnamento
CFU LEZ: n. cfu di lezione in aula
CFU LAB: n. cfu di laboratorio
CFU ESE: n. cfu di esercitazione
FREQUENZA:Libera/Obbligatoria
MODULI:SI - L'insegnamento prevede la suddivisione in moduli, NO - non sono previsti moduli
ORE: n. ore programmate
ORE LEZ: n. ore programmate di lezione in aula
ORE LAB: n. ore programmate di laboratorio
ORE ESE: n. ore programmate di esercitazione
SSD:sigla del settore scientifico disciplinare dell’insegnamento
TAF:sigla della tipologia di attività formativa
TIPOLOGIA:LEZ - lezioni frontali, ESE - esercitazioni, LAB - laboratorio

Obiettivi Formativi

Lo studente dovrà acquisire le conoscenze di base della fisica, dell’informatica e della statistica descrittiva e comprendere i fondamenti di fisica bio-medica, i risultati di una ricerca quantitativa presentati su una rivista scientifica e le applicazioni pratiche in ambito medico veterinario. Lo studente dovrà acquisire competenze per una corretta utilizzazione di strumentazione scientifica, interpretazione dei dati, comprendere i limiti dei risultati dei test, recepire i concetti fondamentali del metodo scientifico. Dovrà trattare e interpretare i fenomeni collettivi, delineare i criteri di rilevazione, classificazione e sintesi delle informazioni relative a una popolazione oggetto di studio, effettuare analisi di insiemi di dati con uno o due caratteri e di trarre conclusioni su una popolazione di interesse (statistiche biomediche). Operare autonomamente al pc.

Learning Goals

The student must acquire basic knowledge of physics, computer science and descriptive statistics; he will also understand the fundamentals of bio-medical physics and the results of a quantitative research related to applications in the veterinary medical field and published on scientific journals. The student will have to acquire skills to correctly use the scientific instrumentation, to interpret data, to understand the limits of test results and the fundamental concepts of scientific method. He will have to treat and interpret collective phenomena, outline the criteria for the detection, classification and synthesis of information related to a population of interest. Finally, the student will perform data sets with one or two characters to draw conclusions about a population (biomedical statistics) with the support of a PC.

Metodi didattici

Lezioni frontali ed esercitazioni in aula mediante presentazioni in power point)

Teaching Methods

Traditional teaching (ppt presentation)

Prerequisiti

Lo studente deve possedere conoscenze di Fisica, Matematica e dei principi base di Informatica acquisite durante il percorso scolastico

Prerequisites

The student must have basic knowledge of Physics, Mathematics and Computer Science

Verifiche dell'apprendimento

La prova finale consiste in un esame orale, sulla base dei programmi relativi ai singoli moduli.

Assessment

Oral examination based on the programs relating to the individual modules

Programma del Corso

------------------------------------------------------------ Modulo: 2535/1 - FISICA APPLICATA ------------------------------------------------------------ -- ------------------------------------------------------------ Modulo: 2535/2 - STATISTICA ------------------------------------------------------------ Il corso si propone di sviluppare i concetti fondamentali della Statistica descrittiva e di fornire quindi la preparazione teorica e pratica per il trattamento di fenomeni collettivi. In particolare mira allo studio dei criteri di rilevazione, di classificazione e di sintesi delle informazioni relative a una popolazione oggetto di studio. Verranno esaminati gli aspetti metodologici legati alle diverse fasi che definiscono un Piano di ricerca. La rilevazione permette di acquisire le informazioni sulle caratteristiche di interesse, la classificazione consente di organizzare i dati secondo appartenenza a categorie, la sintesi consente, attraverso indici specifici (valori medi, indici di variabilità, indici di forma, relazioni tra variabili), di evidenziare le caratteristiche importanti dei dati derivanti da fenomeni collettivi, lo studio di tali fenomeni infatti richiede l’osservazione di un insieme di manifestazioni individuali ------------------------------------------------------------ Modulo: 2535/3 - INFORMATICA ------------------------------------------------------------ --

Course Syllabus

------------------------------------------------------------ Modulo: 2535/1 - FISICA APPLICATA ------------------------------------------------------------ -- ------------------------------------------------------------ Modulo: 2535/2 - STATISTICA ------------------------------------------------------------ The course aims to develop the basic concepts of descriptive statistics and then to provide the theoretical and practical preparation for the treatment of collective phenomena. Specifically, it seeks to study the requirements for recognition, classification and synthesis of information for a study population. We will examine the methodological aspects related to the different phases that define a research plan. The survey allows to acquire information on the characteristics of interest, classification allows you to organize the data according to the categories of belonging, synthesis allows, through specific indices (mean values, variability indices, indices of fit, relations between variables), to highlight the important features of data generated by collective phenomena, the study of these phenomena in fact requires the observation of a set of individual events. ------------------------------------------------------------ Modulo: 2535/3 - INFORMATICA ------------------------------------------------------------ --

Testi di riferimento: ------------------------------------------------------------ Modulo: 2535/1 - FISICA APPLICATA ------------------------------------------------------------ -- ------------------------------------------------------------ Modulo: 2535/2 - STATISTICA ------------------------------------------------------------ Borra S. Di Ciaccio A. – Statistica – McGraw-Hill, 2004. Girone G. Salvemini T. – Lezioni di Statistica – Cacucci Editore, 2004 ------------------------------------------------------------ Modulo: 2535/3 - INFORMATICA ------------------------------------------------------------ --

Elenco delle unità didattiche costituenti l'insegnamento

Docente: AGATA ZIRILLI

Orario di Ricevimento - AGATA ZIRILLI

GiornoOra inizioOra fineLuogo
Lunedì 10:00 11:00Dipartimento di Economia - Via dei Verdi Stanza n.50 (terzo piano). E' preferibile fissare un appuntamento tramite mail all'indirizzo azirilli@unime.it
Mercoledì 10:00 11:00Dipartimento di Economia - Via dei Verdi Stanza n.50 (terzo piano). E' preferibile fissare un appuntamento tramite mail all'indirizzo azirilli@unime.it
Note:

Docente: GIUSEPPE ACRI

Orario di Ricevimento - GIUSEPPE ACRI

GiornoOra inizioOra fineLuogo
Mercoledì 10:30 12:30Pad. G - Torre Biologica piano terra Policlinico Universitario via Consolare Valeria 98125 Messina Phone: +39 (0)90 2212772 Fax: +39 (0)90 2212664
Venerdì 10:30 12:30Pad. G - Torre Biologica piano terra Policlinico Universitario via Consolare Valeria 98125 Messina Phone: +39 (0)90 2212772 Fax: +39 (0)90 2212664
Note:
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