SEGI

Lingua Insegnamento:

Le lezioni saranno svolte in Italiano. Le slides e il libro di testo sono in italiano. I testi per gli approfondimenti sono in lingua inglese
Testi di riferimento:

Libri di testo consigliati:
Simone Di Zio, Antonio Pacinelli, STATISTICA SOCIALE, Mondadori Universita, 2015
Durante lo svolgimento delle lezioni sara fornito materiale integrativo sul sito https://fad.unich.it/.

Ulteriori testi di approfondimento
David Lucy, Introduction to Statistics for Forensic Scientist, Wiley, 2005
James Michael Curran, Introduction to Data Analysis with R for Forensic Scientists, CRC Press 2010
Obiettivi formativi:

Il corso persegue l?obiettivo di fornire agli studenti i concetti relativi alla statistica descrittiva e inferenziale e di introdurli al corretto uso dei relativi metodi nell?ambito della statistica forense.
L?insegnamento sara focalizzato sui metodi per l?analisi e la descrizione dei dati con particolare enfasi per i metodi statistici utilizzati in ambito forense.
Le esercitazioni riguarderanno l?applicazione delle tecniche e metodologie introdotte attraverso l?utilizzo di Excel e del linguaggio statistico R.
RISULTATI DELL'APPRENDIMENTO ATTESI
Conoscenza e capacita di comprensione
1. Comprensione della natura e delle conseguenze della variabilita naturale presente nei dati rilevanti per le scienze forensi e capacita di esprimere un problema forense in termini statistici.
2. Sintesi dei dati attraverso tabelle di frequenze, grafici e misure descrittive, sia manualmente sia con il supporto di Excel e tramite il linguaggio statistico R.
3. Comprensione e capacita di spiegare i concetti base inerenti la teoria della probabilita e le variabili casuali e capacita di interpretare in termini probabilistici il ragionamento probatorio proprio delle scienze forensi con riferimento ai diversi tipi di prove.
4. Comprensione della teoria dei test statistici in ambito frequentista e bayesiano.
5. Comprensione dell'applicazione della teoria dei test in ambito forense.
Autonomia di giudizio
- Apprendere i concetti logici e statistici che sono indispensabili per lavorare autonomamente nella ricerca, selezione ed elaborazione di dati rilevanti in ambito forense.
Abilita comunicative
- Imparare la terminologia e le tecniche statistiche per comunicare o discutere correttamente i risultati dell'analisi dei dati rilevanti in ambito forense.
Prerequisiti:

Conoscenze base di matematica generale.
Metodi didattici:

Il corso sara articolato in lezioni teoriche ed esercitazioni pratiche svolte attraverso l?utilizzo del foglio di calcolo Excel.

La frequenza alle attivita didattiche non e obbligatoria tuttavia e fortemente consigliata.
Modalità di verifica dell'apprendimento:

L?esame si articola in una prova scritta di 60 minuti (domande aperte, volte a verificare la conoscenza della parte teorica degli argomenti trattati a lezione; esempi di domande possono essere scaricati dal sito della FAD) e in prova di 120 minuti al computer mediante l?uso di Excel. Nell?ambito dell?esame, le due prove hanno uguale importanza e devono entrambe essere superate per la finalizzazione dell?esame. Il voto finale sara dato dalla media dei punteggi (in trentesimi) parziali ricevuti dallo studente nelle due prove.
Sostenibilità:
Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile:

Questo insegnamento concorre alla realizzazione degli obiettivi ONU dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile
Altre Informazioni:

E-mail: lara.fontanella@unich.it
Giorni ed orari di ricevimento studenti: dopo le lezioni e per
appuntamento da concordarsi via e-mail

Il corso prevede la trattazione dei seguenti argomenti per il raggiungimento dei risultati di apprendimento attesi: elementi di statistica descrittiva; probabilita e distribuzioni di probabilita; elementi di inferenza statistica; associazione fra variabili; valutazione delle prove in ambito forense.

Introduzione: Una breve storia dell?utilizzo della statistica nell?ambito forense
1. Elementi di statistica descrittiva: tipo di dati, misure di tendenza
centrale e di dispersione
- Tipologie di dati
- Popolazione e campione
- Le distribuzioni statistiche e le lori rappresentazioni
- Le misure di tendenza centrale
- Le misure di variabilita
2. Probabilita e distribuzioni di probabilita
- Elementi di calcolo delle probabilita
- Probabilita condizionate e Teorema di Bayes
- Variabili casuali
- Distribuzioni di probabilita teoriche (Binomiale, Poisson, Normale)
- Distribuzioni di probabilita empiriche
- Modelli per le probabilita empiriche
- Utilizzo delle probabilita empiriche
3. Elementi di inferenza statistica
- Concetto e tipi d?inferenza
- Gli stimatori e le loro proprieta
- Stima puntuale
- Stima per intervallo
- Verifica delle ipotesi parametriche
4. Associazione fra variabili
- Misure di associazione fra variabili nominali o ordinali
- Analisi della correlazione
- Analisi della regressione
5. Valutazione delle prove in ambito forense
- Tipo di prove
- Test di significativita e valutazione delle prove
- Rilevanza e formulazione delle proposizioni
- Valutazione delle evidenze in pratica
- Errori nella interpretazione
- Esempi di prove (Gruppo sanguigno, fibre tessili, testimonianze oculari, DNA)
5. Evidence evaluation
- Forensic Evidences types
- The value of evidence
- Significance testing and evidence evaluation
- Relevance and the formulation of propositions
6. Valutazione delle prove in pratica ed esempi