OBIETTIVI FORMATIVI

Il corso si propone di fornire allo studente le basi statistiche per poter interpretare in modo corretto dati sperimentali di natura chimica. Vengono illustrati gli strumenti statistici, anche se non di livello elevato, più idonei e adeguati alla completa analisi dei dati. Il corso viene corredato da esempi esplicativi in modo tale che lo studente possa essere in grado di gestire, in modo corretto e opportuno, dati sperimentali ricavati da prove sperimentali.

MODALITA' DIDATTICHE

Obbligatoria la presenza durante le esercitazioni. Prova orale con tesina.

PROGRAMMA/CONTENUTO

Prima parte

Basi di programmazione in “Visual Basic for Application”, l’ambiente di sviluppo in Excel.

1. Tipi e dichiarazioni di variabili
2. Operatori, espressioni, funzioni
3. Funzioni predefinite, operatori logici
4. Strutture di controllo: condizioni, cicli, cicli condizionali
5. Vettori e matrici
6. Gestione di moduli, procedure, funzioni
7. Lettura e scrittura di files
8. Lettura da tastiera e scrittura a video

Seconda parte

a) Analisi dei dati grezzi: analisi monovariata, bivariata, multivariata; valutazione di modelli lineari e non lineari

b) Distribuzioni correlate: Gauss, t-student, Chi-quadro, Fisher

c) Test statistici: ipotesi di significativita', Pearson, Chi-quadro, Fisher,

Kolmogorov-Smirnov, MAD, t-test, limiti di fiducia per un modello,

 carte di controllo multivariate

d) Analisi dei componenti principali, scelta delle variabili, outliers

e) Programmazione sperimentale

Esempi

1. Scelta della strategia piu’ opportuna su prove sperimentali al fine di ottenere i risultati piu’ attendibili (programmazione sperimentale).
2. Valutazione sulla continuita’ di produzione di una sostanza.
3. Equivalenza sul risultato di un prodotto utilizzando metodologie differenti.
4. Monitoraggio di variabili critiche per un processo chimico.
5. Limiti di confidenza sui parametri di un modello chimico non lineare.

TESTI/BIBLIOGRAFIA

1. M.Spiegel, “Statistica”, Schaum
2. Lipschutz, “Calcolo delle probabilita’”, Schaum
3. D.Himmelblau, “Process Analysis by Statistical Methods”, John Wiley & Sons
4. G.Buzzi Ferraris, “Analisi ed Identificazione di Modelli”
5. J.E.Jackson, “A User’s Guide To Principal Components”, John Wiley & Song