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
Libri di testo consigliati:
Simone Di Zio, Antonio Pacinelli, STATISTICA SOCIALE, Mondadori Università, 2015
Durante lo svolgimento delle lezioni sarà 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
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 sarà 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 capacità di comprensione
1. Comprensione della natura e delle conseguenze della variabilità naturale presente nei dati rilevanti per le scienze forensi e capacità 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 capacità di spiegare i concetti base inerenti la teoria della probabilità e le variabili casuali e capacità 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.
Abilità comunicative
- Imparare la terminologia e le tecniche statistiche per comunicare o discutere correttamente i risultati dell'analisi dei dati rilevanti in ambito forense.
Conoscenze base di matematica generale.
Il corso sarà articolato in lezioni teoriche ed esercitazioni pratiche svolte
attraverso l’utilizzo del foglio di calcolo Excel e del linguaggio di
programmazione R. La frequenza alle attività didattiche non è
obbligatoria tuttavia è fortemente consigliata.
L’esame si articola in una prova scritta di 90 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 90 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 sarà dato dalla media dei punteggi (in trentesimi) parziali ricevuti dallo studente nelle due prove.
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; probabilità e distribuzioni di probabilità; 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 variabilità
2. Probabilità e distribuzioni di probabilità
- Elementi di calcolo delle probabilità
- Probabilità condizionate e Teorema di Bayes
- Variabili casuali
- Distribuzioni di probabilità teoriche (Binomiale, Poisson, Normale)
- Distribuzioni di probabilità empiriche
- Modelli per le probabilità empiriche
- Utilizzo delle probabilità empiriche
3. Elementi di inferenza statistica
- Concetto e tipi d’inferenza
- Gli stimatori e le loro proprietà
- 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 significatività 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)
6. Valutazione delle prove in pratica ed esempi
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