CALCOLO DEL VALORE GENETICO DI UN RIPRODUTTORE

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "CALCOLO DEL VALORE GENETICO DI UN RIPRODUTTORE"

Transcript

1 CALCOLO DEL VALORE GENETICO DI UN RIPRODUTTORE Lo strumento adatto per misurare la qualità genetica di un individuo è il valore genetico (o riproduttivo), che fornisce informazioni sulla bontà di un determinato individuo come riproduttore ed orienta, quindi, probabilmente, sul tipo di progenie dell individuo in esame. Le due condizioni indispensabili per ottenere una stima accurata del valore genetico dell ape regina sono i dati ed il modello statistico. Questo può essere più o meno corretto per quanto riguarda gli effetti ambientali. Ovviamente, a migliore correzi corrisponde una maggiore accuratezza. L accuratezza può anche essere migliorata incrementando il numero di dati, ovvero includendo i dati da più progenie, sorelle e/o altri parenti. Già da alcuni anni, la maggior parte del lavoro di miglioramento genetico animale viene eseguito con il metodo BLUP, (Best Linear Unbiased Prediction - Migliore Previsi Lineare Imparziale): > Migliore, poiché è il metodo che offre le migliori stime dei valori riproduttivi (più precisamente viene minimizzata la varianza della differenza tra le stime ed i valori riproduttivi reali; > Lineare perché c è una relazi lineare tra i parametri nel modello statistico; > Imparziale significa che le stime dei valori riproduttivi sono distribuiti normalmente, con il valore riproduttivo reale come valore medio; > Previsi si riferisce non al futuro ma alla stima dei valori di una variabile casuale estratta da una popolazi con varianza e covarianza note; in parole più semplici la previsi è la stima di un determinato valore di una variabile casuale. Le api possiedono delle caratteristiche genetiche e riproduttive peculiari (l accoppiamento multiplo delle regine, la determinazi aplo-diploide del sesso) che rendono difficile l applicazi in toto delle strategie di valutazi elaborate per altri animali. Inoltre, l influenza dell interazi tra le regina e le operaie sul comportamento e sulla produttività della colonia p un grande problema metodologico. Per la stima del valore riproduttivo delle api tramite il metodo BLUP, il modello classico applicato alle altre specie zootecniche deve essere modificato per considerare gli effetti materni: deve essere cioè considerata l influenza combinata degli effetti materni (regina) e diretti (operaie) sulle caratteristiche della colonia e le correlazioni negative tra questi effetti (Bienefeld e Pirchner, 1990). La formula per il calcolo del valore riproduttivo è quindi la seguente:

2 y = Xb + Z 1 a W + Z 2 a Q + e dove: y = un vettore per i caratteri delle colonie b = un vettore per gli effetti fissi di anno/apicoltore/luogo a W = un vettore di effetti diretti (operaie) casuali a Q = un vettore di effetti materni (regine) casuali X = una matrice di incidenza nota che relaziona le osservazioni all ambiente corrispondente (anno/apicoltore/luogo) Z 1 = una matrice di incidenza nota che relaziona le osservazioni ai corrispondenti effetti delle operaie Z 2 = una matrice di incidenza nota che relaziona le osservazioni ai corrispondenti effetti della regina Le soluzioni sono ottenute da matrici di equazioni a modello misto del tipo sotto riportato, le quali a differenza di quelle di altri modelli BLUP che considerano gli effetti materni, hanno in più una matrice che tiene conto delle relazioni genetiche additive (contrassegnate dalla lettera A ), poiché tra gli individui di una colonia di api le relazioni genetiche sono più complesse. Fig.1 Il modello è stato adattato ad una situazi nella quale le regine sono fecondate da fuchi di ascendenza nota in stazioni di fecondazi isolate o tramite inseminazi artificiale.le regine produttrici di fuchi provengono dalla stessa madre, che è riportata nel pedigree (fig.2). La procedura di stima dei valori riproduttivi può comunque essere modificata per altri schemi riproduttivi delle api. Per la risoluzi della matrice di parentela, il modello necessita di informazioni precise sugli ascendenti ma nelle api le informazioni genealogiche sono riferite solamente alle madri (madre della regina, madre delle regine produttrici di fuchi). Per ovviare a questo problema nel modello vengono inseriti al posto del gruppo di regine produttrici di fuchi dei padri virtuali, la cui madre è la madre delle regine produttrici di fuchi ed il cui padre è un altro padre virtuale costruito nello stesso modo. I padri virtuali non corrispondono ad un normale singolo individuo ma ad un campi di gameti della regina madre di un gruppo di sorelle: per questo motivo i diversi rapporti genetici tra la discendenza devono essere considerati nel modello.

3 Pedigree Regina Padre Madre Regine produttrici di fuchi Fuchi mariti delle regine in valutazi Gruppo di regine sorelle in valutazi Regine riportate nel pedigree Regine non riportata nel pedigree Fig.2 La stima dei valori riproduttivi delle api regine con il metodo BLUP è stato elaborato da Bienefeld e Reinhardt e prevede le seguenti fasi: 1) pre-correzi dei dati: per ogni carattere vengono effettuate le correzioni sulla base della consanguineità della regina e delle operaie (tab.1); i dati inoltre vengono corretti per tenere conto delle diverse deviazioni standard e le diverse dimensioni delle stazioni di valutazi; Resa Coeff. Consanguineità (%) Resa Miele Regina Miele (Kg) Regina Operaie corretta (Kg) A 12, ,5 B 10,0 12,5 0 10,2 C 20,0 8,5 14,5 21,0 D 20,0 14,5 8,5 21,6 Tabella 1: Esempio di correzi della produzi di miele di una colonia in base ai coefficienti di consanguineità delle regine e delle operaie. Si noti come la consanguineità delle operaie incida maggiormente rispetto a quella delle regine (regine C e D). 2) esecuzi: stima dei rapporti genetici tra regine, tra operaie, e tra regine e operaie; combinazi delle valutazioni da colonie parenti e simultanea considerazi delle diverse condizioni ambientali; stima separata dei valori riproduttivi, per ogni carattere, degli effetti della regina e delle operaie;

4 3) documentazi: combinazi dei valori riproduttivi della regina e delle operaie per fornire un unico valore riproduttivo che viene riferito alla regina; trasformazi dei valori riproduttivi assoluti in percentuali rispetto alla media dei 5 anni precedenti; standardizzazi dei valori riproduttivi dei diversi caratteri a causa delle diverse deviazioni standard (tab 2 e tab 3). Tabella 2: Esempio Regina VG VG VG totale Trasformazi Standardizzazi regina operaie di combinazi, H I L M -0,5-0,1 +0,5-1,2 +1,3 +0,2 +3,7-0,2 +0,8 +0,1 +4,2-1,4 136% 111% 350% 25% 112% 102% 165% 72% trasformazi e standardizzazi dei valori genetici assoluti di operaie e regina di 4 diverse colonie per il carattere produzi di miele. Si noti per questo carattere la grande variabilità dei valori gentici trasformati in % prima della standardizzazi. Regina VG regina VG operaie VG totale Trasformazi Standardizzazi Tabella 3: Esempio di combinazi, H I L M -0,06 +0,15 0,00 +0,07-0,01 +0,16 99% 100% 103% 97% 89% 115% 152% 68% trasformazi e standardizzazi dei valori genetici assoluti di operaie e regina di 4 diverse colonie per il carattere docilità. Si noti per questo carattere la scarsa variabilità dei valori gentici trasformati in % prima della standardizzazi. I vantaggi dell applicazi del Modello Animale BLUP alla stima del valore delle api regine derivano dai seguenti fattori: vengono utilizzate le informazioni relative a tutti i parentali, pesate in base alla loro distanza genetica dalla regina di cui si sta stimando il valore; viene considerata la competizi genetica tra individui all interno di una stazi di fecondazi (fig.3); i valori riproduttivi ottenuti vengono aggiornati mano a mano che ulteriori informazioni si rendono disponibili; vengono effettuate simultaneamente correzioni per tutti gli effetti ambientali noti e per possibili differenze genetiche presenti nelle diverse stazioni di valutazi. Il valore genetico (VG) di una regina per un determinato carattere stima quindi la probabilità che le sue figlie siano mediamente migliori o peggiori rispetto alla media della popolazi.

5 Dato che il contributo di ogni parentale è del 50% si ha che ½ VG padre + ½ VG madre = VG discendenza. Nella figura 3 si nota come nell elaborazi del valore genetico sia importante conoscere sia i valori genetici dei parentali, sia le performance delle regine stesse (misurate tramite i punteggi attribuiti durante le valutazioni). Fig. 3.Valori genetici di regine in due diverse situazioni. E evidente il contributo dei punteggi ottenuti nelle valutazioni (situazi 1) e dei valori genetici dei parentali (situazi 2) nel calcolo del valore genetico. In sintesi si può affermare che i valori riproduttivi descrivono il valore dei geni di una regina e le probabilità che questi hanno di essere trasmessi alla discendenza: rappresentano quindi un valido strumento nella selezi e nella pratica del miglioramento genetico.

Gli strumenti operativi della selezione : i valori genetici dei riproduttori

Gli strumenti operativi della selezione : i valori genetici dei riproduttori Gli strumenti operativi della selezione : i valori genetici dei riproduttori Paolo Carnier Dipartimento di Scienze Zootecniche Facoltà di Medicina Veterinaria di Padova email carnier@ux1. @ux1.unipd.itit

Dettagli

QUA U L A ITA T T A IVI V

QUA U L A ITA T T A IVI V Principi di genetica e miglioramento genetico Roberto Mantovani Università degli Studi di Padova Evoluzioni della genetica 1. Genetica qualitativa 2. Genetica quantitativa 3. Genetica molecolare 1 Il Miglioramento

Dettagli

GENETICA QUANTITATIVA

GENETICA QUANTITATIVA GENETICA QUANTITATIVA Caratteri quantitativi e qualitativi I caratteri discontinui o qualitativi esibiscono un numero ridotto di fenotipi e mostrano una relazione genotipo-fenotipo semplice I caratteri

Dettagli

TOPOGRAFIA 2013/2014. Prof. Francesco-Gaspare Caputo

TOPOGRAFIA 2013/2014. Prof. Francesco-Gaspare Caputo TOPOGRAFIA 2013/2014 L operazione di misura di una grandezza produce un numero reale che esprime il rapporto della grandezza stessa rispetto a un altra, a essa omogenea, assunta come unità di misura. L

Dettagli

IL MIGLIORAMENTO GENETICO IN ZOOTECNIA

IL MIGLIORAMENTO GENETICO IN ZOOTECNIA IL MIGLIORAMENTO GENETICO IN ZOOTECNIA COS E Il miglioramento genetico (MG) degli animali zootecnici è la tecnica che consente l'aumento delle prestazioni produttive e riproduttive degli allevamenti attraverso

Dettagli

Il confronto fra medie

Il confronto fra medie L. Boni Obiettivo Verificare l'ipotesi che regimi alimentari differenti non producano mediamente lo stesso effetto sulla gittata cardiaca Ipotesi nulla IPOTESI NULLA La dieta non dovrebbe modificare in

Dettagli

Raccolta ed utilizzo dei dati dei controlli nella Razza Piemontese

Raccolta ed utilizzo dei dati dei controlli nella Razza Piemontese Raccolta ed utilizzo dei dati dei controlli nella Razza Piemontese Marco Bona Responsabile Ufficio Tecnico ANABORAPI Associazione Nazionale Allevatori Bovini di Razza Piemontese Argomenti trattati Situazione

Dettagli

Genetica dei caratteri quantitativi

Genetica dei caratteri quantitativi PAS Percorsi Abilitanti Speciali Classe di abilitazione A057 Scienza degli alimenti Tracciabilità genetica degli alimenti Genetica dei caratteri quantitativi 1 Concetti di base in genetica L informazione

Dettagli

Per una valutazione made in Italy della razza Valutazione genetica del peso a 210 giorni ed accrescimento giornaliero per la razza Limousine italiana

Per una valutazione made in Italy della razza Valutazione genetica del peso a 210 giorni ed accrescimento giornaliero per la razza Limousine italiana Per una valutazione made in Italy della razza Valutazione genetica del peso a 210 giorni ed accrescimento giornaliero per la razza Limousine italiana Mauro Fioretti Ufficio Studi A.I.A. Per la razza Limousine

Dettagli

Metodologia Sperimentale Agronomica / Metodi Statistici per la Ricerca Ambientale

Metodologia Sperimentale Agronomica / Metodi Statistici per la Ricerca Ambientale DIPARTIMENTO DI SCIENZE AGRARIE E AMBIENTALI PRODUZIONE, TERRITORIO, AGROENERGIA Marco Acutis marco.acutis@unimi.it www.acutis.it CdS Scienze della Produzione e Protezione delle Piante (g59) CdS Biotecnologie

Dettagli

Università del Piemonte Orientale Specializzazioni di area sanitaria Statistica Medica

Università del Piemonte Orientale Specializzazioni di area sanitaria Statistica Medica Università del Piemonte Orientale Specializzazioni di area sanitaria Statistica Medica Regressione Lineare e Correlazione Argomenti della lezione Determinismo e variabilità Correlazione Regressione Lineare

Dettagli

PROCEDURE/TECNICHE DI ANALISI / MISURE DI ASSOCIAZIONE A) ANALISI DELLA VARIANZA

PROCEDURE/TECNICHE DI ANALISI / MISURE DI ASSOCIAZIONE A) ANALISI DELLA VARIANZA PROCEDURE/TECNICHE DI ANALISI / MISURE DI ASSOCIAZIONE A) ANALISI DELLA VARIANZA PROCEDURA/TECNICA DI ANALISI DEI DATI SPECIFICAMENTE DESTINATA A STUDIARE LA RELAZIONE TRA UNA VARIABILE NOMINALE (ASSUNTA

Dettagli

Tra vecchie e nuove disuguaglianze: la partecipazione scolastica degli studenti immigrati nelle scuole secondarie superiori in Italia

Tra vecchie e nuove disuguaglianze: la partecipazione scolastica degli studenti immigrati nelle scuole secondarie superiori in Italia Tra vecchie e nuove disuguaglianze: la partecipazione scolastica degli studenti immigrati nelle scuole secondarie superiori in Italia DAVIDE AZZOLINI e CARLO BARONE davide.azzolini@unitn.it; carlo.barone@unitn.it

Dettagli

Matrici di Raven (PM47)

Matrici di Raven (PM47) Matrici di Raven (PM47) Matrici di Raven (PM47) Matrici di Raven (PM47) Matrici di Raven (PM38) TRA I TEST DI TIPICA PERFORMANCE Test proiettivi Test self-report di personalità Questionari psichiatrici

Dettagli

Laboratorio di Didattica di elaborazione dati 5 STIMA PUNTUALE DEI PARAMETRI. x i. SE = n.

Laboratorio di Didattica di elaborazione dati 5 STIMA PUNTUALE DEI PARAMETRI. x i. SE = n. 5 STIMA PUNTUALE DEI PARAMETRI [Adattato dal libro Excel per la statistica di Enzo Belluco] Sia θ un parametro incognito della distribuzione di un carattere in una determinata popolazione. Il problema

Dettagli

STATISTICA Disciplina scien tifica che fornisce strumenti per l interpretazione delle informazioni contenute in insiemi di dati relativi a

STATISTICA Disciplina scien tifica che fornisce strumenti per l interpretazione delle informazioni contenute in insiemi di dati relativi a STATISTICA Disciplina scien tifica che fornisce strumenti per l interpretazione delle informazioni contenute in insiemi di dati relativi a VARIABILI CASUALI VARIABILE Qualunque fenomeno espri mibile numericamente

Dettagli

Esercitazioni di statistica

Esercitazioni di statistica Esercitazioni di statistica Misure di associazione: Indipendenza assoluta e in media Stefania Spina Universitá di Napoli Federico II stefania.spina@unina.it 22 ottobre 2014 Stefania Spina Esercitazioni

Dettagli

Università del Piemonte Orientale. Corso di laurea in medicina e chirurgia. Corso di Statistica Medica. La distribuzione t - student

Università del Piemonte Orientale. Corso di laurea in medicina e chirurgia. Corso di Statistica Medica. La distribuzione t - student Università del Piemonte Orientale Corso di laurea in medicina e chirurgia Corso di Statistica Medica La distribuzione t - student 1 Abbiamo visto nelle lezioni precedenti come il calcolo del valore Z,

Dettagli

STATISTICHE DESCRITTIVE Parte II

STATISTICHE DESCRITTIVE Parte II STATISTICHE DESCRITTIVE Parte II INDICI DI DISPERSIONE Introduzione agli Indici di Dispersione Gamma Differenza Interquartilica Varianza Deviazione Standard Coefficiente di Variazione introduzione Una

Dettagli

Σ (x i - x) 2 = Σ x i 2 - (Σ x i ) 2 / n Σ (y i - y) 2 = Σ y i 2 - (Σ y i ) 2 / n. 13. Regressione lineare parametrica

Σ (x i - x) 2 = Σ x i 2 - (Σ x i ) 2 / n Σ (y i - y) 2 = Σ y i 2 - (Σ y i ) 2 / n. 13. Regressione lineare parametrica 13. Regressione lineare parametrica Esistono numerose occasioni nelle quali quello che interessa è ricostruire la relazione di funzione che lega due variabili, la variabile y (variabile dipendente, in

Dettagli

BIOTECNOLOGIE. Miglioramento genetico Gestione della variabilità

BIOTECNOLOGIE. Miglioramento genetico Gestione della variabilità Miglioramento genetico Gestione della variabilità BIOTECNOLOGIE Un aspetto alla volta. Quali specie interessate da programmi di miglioramento genetico e come funzionano? Quali le problematiche e quali

Dettagli

Ringraziamenti dell Editore

Ringraziamenti dell Editore Indice Elenco dei simboli e delle abbreviazioni in ordine di apparizione Ringraziamenti dell Editore XI XVII 1 Introduzione FAQ e qualcos altro, da leggere prima 1 1.1 QuestoèunlibrodiStatistica....................

Dettagli

Teoria e tecniche dei test

Teoria e tecniche dei test Teoria e tecniche dei test Lezione 9 LA STANDARDIZZAZIONE DEI TEST. IL PROCESSO DI TARATURA: IL CAMPIONAMENTO. Costruire delle norme di riferimento per un test comporta delle ipotesi di fondo che è necessario

Dettagli

LEZIONI IN LABORATORIO Corso di MARKETING L. Baldi Università degli Studi di Milano. Strumenti statistici in Excell

LEZIONI IN LABORATORIO Corso di MARKETING L. Baldi Università degli Studi di Milano. Strumenti statistici in Excell LEZIONI IN LABORATORIO Corso di MARKETING L. Baldi Università degli Studi di Milano Strumenti statistici in Excell Pacchetto Analisi di dati Strumenti di analisi: Analisi varianza: ad un fattore Analisi

Dettagli

CARATTERI QUANTITATIVI misurabili su una scala metrica variabilità continua

CARATTERI QUANTITATIVI misurabili su una scala metrica variabilità continua CARATTERI DI INTERESSE ZOOTECNICO CARATTERI QUANTITATIVI misurabili su una scala metrica variabilità continua CARATTERI QUALITATI VI classificazione delle unità sperimentali variabilità discontinua CARATTERI

Dettagli

http://www.biostatistica.unich.it 1 STATISTICA DESCRITTIVA Le misure di tendenza centrale 2 OBIETTIVO Individuare un indice che rappresenti significativamente un insieme di dati statistici. 3 Esempio Nella

Dettagli

Ulteriori Conoscenze di Informatica e Statistica

Ulteriori Conoscenze di Informatica e Statistica ndici di forma Ulteriori Conoscenze di nformatica e Statistica Descrivono le asimmetrie della distribuzione Carlo Meneghini Dip. di fisica via della Vasca Navale 84, st. 83 ( piano) tel.: 06 55 17 72 17

Dettagli

3.1 Classificazione dei fenomeni statistici Questionari e scale di modalità Classificazione delle scale di modalità 17

3.1 Classificazione dei fenomeni statistici Questionari e scale di modalità Classificazione delle scale di modalità 17 C L Autore Ringraziamenti dell Editore Elenco dei simboli e delle abbreviazioni in ordine di apparizione XI XI XIII 1 Introduzione 1 FAQ e qualcos altro, da leggere prima 1.1 Questo è un libro di Statistica

Dettagli

La genetica dei caratteri quantitativi

La genetica dei caratteri quantitativi Studia l ereditarietà nelle popolazioni dei caratteri quantitativi Molti caratteri sono quantitativi, cioè hanno molte classi fenotipiche Il modo in cui si esprimono e vengono trasmessi i caratteri quantitativi

Dettagli

Distribuzioni campionarie

Distribuzioni campionarie 1 Inferenza Statistica Descrittiva Distribuzioni campionarie Statistica Inferenziale: affronta problemi di decisione in condizioni di incertezza basandosi sia su informazioni a priori sia sui dati campionari

Dettagli

VALIDAZIONE DEI METODI RADIOCHIMICI. Analisi di alcuni aspetti: 1. Taratura. 2. Ripetibilità. Dott. Maurizio Bettinelli.

VALIDAZIONE DEI METODI RADIOCHIMICI. Analisi di alcuni aspetti: 1. Taratura. 2. Ripetibilità. Dott. Maurizio Bettinelli. VALIDAZIONE DEI METODI RADIOCHIMICI Analisi di alcuni aspetti: 1. Taratura (verifica di Linearità) 2. Ripetibilità Dott. Maurizio Bettinelli 29 settembre 2011 www.kosmosnet.it 1 www.kosmosnet.it 2 www.kosmosnet.it

Dettagli

Statistica di base per l analisi socio-economica

Statistica di base per l analisi socio-economica Laurea Magistrale in Management e comunicazione d impresa Statistica di base per l analisi socio-economica Giovanni Di Bartolomeo gdibartolomeo@unite.it Definizioni di base Una popolazione è l insieme

Dettagli

CORSO DI STATISTICA (parte 1) - ESERCITAZIONE 5

CORSO DI STATISTICA (parte 1) - ESERCITAZIONE 5 CORSO DI STATISTICA (parte 1) - ESERCITAZIONE 5 Dott.ssa Antonella Costanzo a.costanzo@unicas.it Esercizio 1. Misura dell associazione tra due caratteri Uno store manager è interessato a studiare la relazione

Dettagli

Corsi di Introduzione alla teologia

Corsi di Introduzione alla teologia Corsi di Introduzione alla teologia METODOLOGIE STATISTICHE UTILIZZATE PER L ANALISI DELLA SODDISFAZIONE DEGLI STUDENTI FREQUENTANTI A.A. 011-01 NUCLEO DI VALUTAZIONE DI ATENEO MILANO PIACENZA - CREMONA

Dettagli

Alberi Decisionali Per l analisi del mancato rinnovo all abbonamento di una rivista

Alberi Decisionali Per l analisi del mancato rinnovo all abbonamento di una rivista Alberi Decisionali Per l analisi del mancato rinnovo all abbonamento di una rivista Il problema L anticipazione del fenomeno degli abbandoni da parte dei propri clienti, rappresenta un elemento fondamentale

Dettagli

Statistica4-29/09/2015

Statistica4-29/09/2015 Statistica4-29/09/2015 Raccogliere i dati con il maggior numero di cifre significative ed arrotondare eventualmente solo al momento dei calcoli (min. 3); nella grande maggioranza delle ricerche biologiche

Dettagli

Lezioni di Statistica del 15 e 18 aprile Docente: Massimo Cristallo

Lezioni di Statistica del 15 e 18 aprile Docente: Massimo Cristallo UIVERSITA DEGLI STUDI DI BASILICATA FACOLTA DI ECOOMIA Corso di laurea in Economia Aziendale anno accademico 2012/2013 Lezioni di Statistica del 15 e 18 aprile 2013 Docente: Massimo Cristallo LA RELAZIOE

Dettagli

ISTOGRAMMI E DISTRIBUZIONI:

ISTOGRAMMI E DISTRIBUZIONI: ISTOGRAMMI E DISTRIBUZIONI: i 3 4 5 6 7 8 9 0 i 0. 8.5 3 0 9.5 7 9.8 8.6 8. bin (=.) 5-7. 7.-9.4 n k 3 n k 6 5 n=0 =. 9.4-.6 5 4.6-3.8 3 Numero di misure nell intervallo 0 0 4 6 8 0 4 6 8 30 ISTOGRAMMI

Dettagli

I Controlli Funzionali (1)

I Controlli Funzionali (1) I Controlli Funzionali (1) La più tradizionale delle attività dell Associazione di razza verte nell'ambito della selezione con l'effettuazione dei controlli funzionali e la tenuta dei libri genealogici.

Dettagli

TAVOLA DI MORTALITÀ 2012

TAVOLA DI MORTALITÀ 2012 TAVOLA DI MORTALITÀ 2012 N.B. Tutti i dati presentati in questo studio sono stati elaborati dall ufficio statistica del Comune (dott.ssa Antonella Primi) in collaborazione con la laureanda presso l Università

Dettagli

Esercitazione n. 3 - Corso di STATISTICA - Università della Basilicata - a.a. 2011/12 Prof. Roberta Siciliano

Esercitazione n. 3 - Corso di STATISTICA - Università della Basilicata - a.a. 2011/12 Prof. Roberta Siciliano Esercitazione n. 3 - Corso di STATISTICA - Università della Basilicata - a.a. 2011/12 Prof. Roberta Siciliano Esercizio 1 Una moneta viene lanciata 6 volte. Calcolare a) La probabilità che escano esattamente

Dettagli

C.I. di Metodologia clinica

C.I. di Metodologia clinica C.I. di Metodologia clinica Modulo 5. I metodi per la sintesi e la comunicazione delle informazioni sulla salute Quali errori influenzano le stime? L errore casuale I metodi per la produzione delle informazioni

Dettagli

1.Definizione degli obiettivi di selezione 2.Descrizione della popolazione. 3.Registrazione fenotipi e parentele. 5.Programmazione accoppiamenti

1.Definizione degli obiettivi di selezione 2.Descrizione della popolazione. 3.Registrazione fenotipi e parentele. 5.Programmazione accoppiamenti Fasi essenziali di un programma di selezione intrarazza 1.Definizione degli obiettivi di selezione 2.Descrizione della popolazione 3.Registrazione fenotipi e parentele 4.Valutazioni genetiche 5.Programmazione

Dettagli

Statistica ARGOMENTI. Calcolo combinatorio

Statistica ARGOMENTI. Calcolo combinatorio Statistica ARGOMENTI Calcolo combinatorio Probabilità Disposizioni semplici Disposizioni con ripetizione Permutazioni semplici Permutazioni con ripetizioni Combinazioni semplici Assiomi di probabilità

Dettagli

standardizzazione dei punteggi di un test

standardizzazione dei punteggi di un test DIAGNOSTICA PSICOLOGICA lezione! Paola Magnano paola.magnano@unikore.it standardizzazione dei punteggi di un test serve a dare significato ai punteggi che una persona ottiene ad un test, confrontando la

Dettagli

Distribuzione Gaussiana - Facciamo un riassunto -

Distribuzione Gaussiana - Facciamo un riassunto - Distribuzione Gaussiana - Facciamo un riassunto - Nell ipotesi che i dati si distribuiscano seguendo una curva Gaussiana è possibile dare un carattere predittivo alla deviazione standard La prossima misura

Dettagli

VALUTAZIONI PRELIMINARI SUGLI INDICI DI PRESTAZIONE ENERGETICA NEL SETTORE DELLA PRODUZIONE DEL VETRO

VALUTAZIONI PRELIMINARI SUGLI INDICI DI PRESTAZIONE ENERGETICA NEL SETTORE DELLA PRODUZIONE DEL VETRO VALUTAZIONI PRELIMINARI SUGLI INDICI DI PRESTAZIONE ENERGETICA NEL SETTORE DELLA PRODUZIONE DEL VETRO Premessa... 1 Processo di costruzione degli IPE di riferimento... 2 Fabbricazione di vetro cavo...

Dettagli

Lezione 10: Interpolazione lineare Corso di Statistica Facoltà di Economia Università della Basilicata. Prof. Massimo Aria

Lezione 10: Interpolazione lineare Corso di Statistica Facoltà di Economia Università della Basilicata. Prof. Massimo Aria Lezione 10: Interpolazione lineare Corso di Statistica Facoltà di Economia Università della Basilicata Prof. Massimo Aria aria@unina.it Il concetto di interpolazione In matematica, e in particolare in

Dettagli

Studio della variabilità genetica della razza canina Pointer tramite analisi dei dati genealogici

Studio della variabilità genetica della razza canina Pointer tramite analisi dei dati genealogici Studio della variabilità genetica della razza canina Pointer tramite analisi dei dati genealogici Premessa In termini generali la variabilità genetica rappresenta il serbatoio di geni di una popolazione

Dettagli

Indagine statistica. Indagine Totale Indagine Campionaria Fasi dell indagine

Indagine statistica. Indagine Totale Indagine Campionaria Fasi dell indagine 10/1 Indagine statistica Indagine Totale Indagine Campionaria Fasi dell indagine definizione degli obiettivi definizione delle unità e delle variabili da rilevare scelta del periodo di riferimento individuazione

Dettagli

Analisi delle corrispondenze

Analisi delle corrispondenze Capitolo 11 Analisi delle corrispondenze L obiettivo dell analisi delle corrispondenze, i cui primi sviluppi risalgono alla metà degli anni 60 in Francia ad opera di JP Benzécri e la sua equipe, è quello

Dettagli

XI Convegno Nazionale sulla Biodiversità Matera 9 e 10 Giugno 2016

XI Convegno Nazionale sulla Biodiversità Matera 9 e 10 Giugno 2016 UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PERUGIA Tiziano Gardi (1), Livia Polegri (2), Francesco Prosperi (1), Giorgio Sisani (1), Caffarelli Marco (2), Moretti Francesca (2), Luciano Concezzi (2) (1) Dipartimento di

Dettagli

N.B. Per la risoluzione dei seguenti esercizi, si fa riferimento alle Tabelle riportate alla fine del documento.

N.B. Per la risoluzione dei seguenti esercizi, si fa riferimento alle Tabelle riportate alla fine del documento. N.B. Per la risoluzione dei seguenti esercizi, si fa riferimento alle abelle riportate alla fine del documento. Esercizio 1 La concentrazione media di sostanze inquinanti osservata nelle acque di un fiume

Dettagli

Università degli studi della Tuscia. Principi di Statistica dr. Luca Secondi A.A. 2014/2015. Esercitazione di riepilogo Variabili casuali

Università degli studi della Tuscia. Principi di Statistica dr. Luca Secondi A.A. 2014/2015. Esercitazione di riepilogo Variabili casuali Università degli studi della Tuscia Principi di Statistica dr. Luca Secondi A.A. 014/015 Esercitazione di riepilogo Variabili casuali ESERCIZIO 1 Il peso delle compresse di un determinato medicinale si

Dettagli

Prof. Anna Paola Ercolani (Università di Roma) Lez Indicatori di dispersione

Prof. Anna Paola Ercolani (Università di Roma) Lez Indicatori di dispersione Consentono di descrivere la variabilità all interno della distribuzione di requenza tramite un unico valore che ne sintetizza le caratteristiche CAMPO DI VARIAZIONE DIFFERENZA INTERQUARTILE SCOSTAMENTO

Dettagli

viii Indice generale

viii Indice generale Indice generale 1 Introduzione al processo di ricerca 1 Sommario 1 Il processo di ricerca 3 Concetti e variabili 5 Scale di misura 8 Test di ipotesi 10 Evidenza empirica 10 Disegni di ricerca 11 Sintesi

Dettagli

Teoria e tecniche dei test. Concetti di base

Teoria e tecniche dei test. Concetti di base Teoria e tecniche dei test Lezione 2 2013/14 ALCUNE NOZIONI STATITICHE DI BASE Concetti di base Campione e popolazione (1) La popolazione è l insieme di individui o oggetti che si vogliono studiare. Questi

Dettagli

Correlazione e regressione

Correlazione e regressione SMID a.a. 2004/2005 Corso di Metodi Statistici in Biomedicina Correlazione e regressione 28/1/2005 Relazioni Che rapporto c'è tra la pressione arteriosa e il peso corporeo? relazione tra due variabili

Dettagli

Confronto stime-misure

Confronto stime-misure Confronto stime-misure L approccio modellistico adottato per la stima del campo di vento ha previsto, nella fase di configurazione del modello CALMET utilizzato per il downscaling, una verifica delle stime

Dettagli

Esame di Statistica (10 o 12 CFU) CLEF 11 febbraio 2016

Esame di Statistica (10 o 12 CFU) CLEF 11 febbraio 2016 Esame di Statistica 0 o CFU) CLEF febbraio 06 Esercizio Si considerino i seguenti dati, relativi a 00 clienti di una banca a cui è stato concesso un prestito, classificati per età e per esito dell operazione

Dettagli

Facoltà di Giurisprudenza

Facoltà di Giurisprudenza Facoltà di Giurisprudenza METODOLOGIE STATISTICHE UTILIZZATE PER L ANALISI DELLA SODDISFAZIONE DEGLI STUDENTI FREQUENTANTI A.A. 2010-2011 NUCLEO DI VALUTAZIONE DI ATENEO MILANO PIACENZA - CREMONA ROMA

Dettagli

Statistica - metodologie per le scienze economiche e sociali /2e S. Borra, A. Di Ciaccio - McGraw Hill

Statistica - metodologie per le scienze economiche e sociali /2e S. Borra, A. Di Ciaccio - McGraw Hill Statistica - metodologie per le scienze economiche e sociali /e S Borra, A Di Ciaccio - McGraw Hill Es 6 Soluzione degli esercizi del capitolo 6 In base agli arrotondamenti effettuati nei calcoli, si possono

Dettagli

Fin qui si sono considerate le variabili casuali ciascuna per proprio conto. Ora consideriamo la possibilità di relazioni tra variabili.

Fin qui si sono considerate le variabili casuali ciascuna per proprio conto. Ora consideriamo la possibilità di relazioni tra variabili. Sistemi di variabili casuali Fin qui si sono considerate le variabili casuali ciascuna per proprio conto. Ora consideriamo la possibilità di relazioni tra variabili. Esempi: - il massimo annuale della

Dettagli

GENETICA E MIGLIORAMENTO GENETICO. Prof. G. Vignola

GENETICA E MIGLIORAMENTO GENETICO. Prof. G. Vignola GENETICA E MIGLIORAMENTO GENETICO Prof. G. Vignola Il fenotipo cioè i caratteri che l individuo viene ad esteriorizzare e che più interessano, anche dal punto di vista economico, sono di solito ascrivibili

Dettagli

SCOPO DELL ANALISI DI CORRELAZIONE

SCOPO DELL ANALISI DI CORRELAZIONE CORRELAZIONE 1 SCOPO DELL ANALISI DI CORRELAZIONE STUDIARE LA RELAZIONE TRA DUE VARIABILI X E Y 2 diagrammi di dispersione un diagramma di dispersione (o grafico di dispersione) èuna rappresentazione grafica

Dettagli

Il campionamento e l inferenza. Il campionamento e l inferenza

Il campionamento e l inferenza. Il campionamento e l inferenza Il campionamento e l inferenza Popolazione Campione Dai dati osservati mediante scelta campionaria si giunge ad affermazioni che riguardano la popolazione da cui essi sono stati prescelti Il campionamento

Dettagli

ANALISI DELLE CORRISPONDENZE MULTIPLE (ACM)

ANALISI DELLE CORRISPONDENZE MULTIPLE (ACM) ANALISI DELLE CORRISPONDENZE MULTIPLE (ACM) Questa procedura è stata introdotta negli anni 70, ad opera della scuola francese di analisi dei dati (Benzecri). Inizialmente fu proposta per analizzare tabelle

Dettagli

Lezione 4 a - Misure di dispersione o di variabilità

Lezione 4 a - Misure di dispersione o di variabilità Lezione 4 a - Misure di dispersione o di variabilità Abbiamo visto che la media è una misura della localizzazione centrale della distribuzione (il centro di gravità). Popolazioni con la stessa media possono

Dettagli

Statistica. Esercitazione 4 17 febbraio 2011 Medie condizionate. Covarianza e correlazione

Statistica. Esercitazione 4 17 febbraio 2011 Medie condizionate. Covarianza e correlazione Corso di Laurea in Scienze dell Organizzazione Facoltà di Sociologia, Università degli Studi di Milano-Bicocca a.a. 2010/2011 Statistica Esercitazione 4 17 febbraio 2011 Medie condizionate. Covarianza

Dettagli

Laboratorio di Meccanica (can C) A.A. 2014/15

Laboratorio di Meccanica (can C) A.A. 2014/15 Laboratorio di Meccanica (can C) A.A. 2014/15 Diario Tipo: PII: prova in itinere E: esercizi V: vacanza Lo scorso anno N Data Tipo Argomento N Data Tipo Argomento 1W No Lab 1W No Lab 1 mercoledì 4 marzo

Dettagli

Intervalli di confidenza

Intervalli di confidenza Probabilità e Statistica Esercitazioni a.a. 2006/2007 C.d.L.: Ingegneria per l Ambiente ed il Territorio, Ingegneria Civile, Ingegneria Gestionale, Ingegneria dell Informazione C.d.L.S.: Ingegneria Civile

Dettagli

0 altimenti 1 soggetto trova lavoroentro 6 mesi}

0 altimenti 1 soggetto trova lavoroentro 6 mesi} Lezione n. 16 (a cura di Peluso Filomena Francesca) Oltre alle normali variabili risposta che presentano una continuità almeno all'interno di un certo intervallo di valori, esistono variabili risposta

Dettagli

SELEZIONE: VALUTAZIONE E SCELTA DEI RIPRODUTTORI

SELEZIONE: VALUTAZIONE E SCELTA DEI RIPRODUTTORI SELEZIONE: VALUTAZIONE E SCELTA DEI RIPRODUTTORI Il miglioramento genetico degli animali di interesse zootecnico è basato sulla scelta dei riproduttori. La valutazione dei riproduttori si può distinguere

Dettagli

Statistica Descrittiva. Analisi delle riserve siciliane dal 1991 al 2002

Statistica Descrittiva. Analisi delle riserve siciliane dal 1991 al 2002 Statistica Descrittiva Analisi delle riserve siciliane dal 1991 al 2002 Dott.ssa Deborah Pirrello, Dottoranda di ricerca presso il Dip. ESAF, Facoltà di Agraria, Palermo. Anno accademico 2008-2009 Premesse

Dettagli

Statistica. Esercitazione 4 15 maggio 2012 Connessione. Medie condizionate. Covarianza e correlazione

Statistica. Esercitazione 4 15 maggio 2012 Connessione. Medie condizionate. Covarianza e correlazione Corso di Laurea in Scienze dell Organizzazione Facoltà di Sociologia, Università degli Studi di Milano-Bicocca a.a. 2011/2012 Statistica Esercitazione 4 15 maggio 2012 Connessione. Medie condizionate.

Dettagli

STATISTICA AZIENDALE Modulo Controllo di Qualità

STATISTICA AZIENDALE Modulo Controllo di Qualità STATISTICA AZIENDALE Modulo Controllo di Qualità A.A. 009/10 - Sottoperiodo PROA DEL 14 MAGGIO 010 Cognome:.. Nome: Matricola:.. AERTENZE: Negli esercizi in cui sono richiesti calcoli riportare tutte la

Dettagli

Il metodo della regressione

Il metodo della regressione Il metodo della regressione Consideriamo il coefficiente beta di una semplice regressione lineare, cosa significa? È una differenza tra valori attesi Anche nel caso classico di variabile esplicativa continua

Dettagli

Esercitazione: La distribuzione NORMALE

Esercitazione: La distribuzione NORMALE Esercitazione: La distribuzione NORMALE Uno dei più importanti esempi di distribuzione di probabilità continua è dato dalla distribuzione Normale (curva normale o distribuzione Gaussiana); è una delle

Dettagli

Capitolo 8. Intervalli di confidenza. Statistica. Levine, Krehbiel, Berenson. Casa editrice: Pearson. Insegnamento: Statistica

Capitolo 8. Intervalli di confidenza. Statistica. Levine, Krehbiel, Berenson. Casa editrice: Pearson. Insegnamento: Statistica Levine, Krehbiel, Berenson Statistica Casa editrice: Pearson Capitolo 8 Intervalli di confidenza Insegnamento: Statistica Corso di Laurea Triennale in Economia Dipartimento di Economia e Management, Università

Dettagli

Università degli Studi di Napoli Parthenope. Facoltà di Scienze Motorie a.a. 2010/2011 STATISTICA. Docente: Paolo Mazzocchi

Università degli Studi di Napoli Parthenope. Facoltà di Scienze Motorie a.a. 2010/2011 STATISTICA. Docente: Paolo Mazzocchi Università degli Studi di Napoli Parthenope Facoltà di Scienze Motorie a.a. 2010/2011 STATISTICA paolo.mazzocchi@uniparthenope.it Programma 1) Tabelle: distribuzioni di frequenze; classi di valori; tabelle

Dettagli

esercitazione1 12/10/2015

esercitazione1 12/10/2015 esercitazione1 12/10/2015 VARIABILE CLASSIFICAZIONE TIPOLOGIA Peso vivo del cavallo Ora della deposizione dell uovo Colore mantello Presenza corna Latte prodotto N. uova prodotte Presenza speroni alle

Dettagli

Principi di analisi causale Lezione 3

Principi di analisi causale Lezione 3 Anno accademico 2007/08 Principi di analisi causale Lezione 3 Docente: prof. Maurizio Pisati Approccio causale Nella maggior parte dei casi i ricercatori sociali utilizzano la regressione per stimare l

Dettagli

Esercitazione del

Esercitazione del Esercizi sulla regressione lineare. Esercitazione del 21.05.2013 Esercizio dal tema d esame del 13.06.2011. Si consideri il seguente campione di n = 9 osservazioni relative ai caratteri ed Y: 7 17 8 36

Dettagli

Il test (o i test) del Chi-quadrato ( 2 )

Il test (o i test) del Chi-quadrato ( 2 ) Il test (o i test) del Chi-quadrato ( ) I dati: numerosità di osservazioni che cadono all interno di determinate categorie Prima di tutto, è un test per confrontare proporzioni Esempio: confronto tra numero

Dettagli

INDICI GENETICI ANNO 2013 RAZZA CAPRINA MALTESE

INDICI GENETICI ANNO 2013 RAZZA CAPRINA MALTESE associazione nazionale della pastorizia INDICI GENETICI ANNO 2013 RAZZA CAPRINA MALTESE RELAZIONE TECNICA 6 CICLO DI VALUTAZIONE GENETICA DELLA RAZZA CAPRINA MALTESE L allevatore ha l esigenza di creare

Dettagli

Il metodo dei minimi quadrati. Molto spesso due grandezze fisiche x e y, misurabili direttamente, sono legate tra loro da una legge del tipo:

Il metodo dei minimi quadrati. Molto spesso due grandezze fisiche x e y, misurabili direttamente, sono legate tra loro da una legge del tipo: Il metodo dei minimi quadrati Molto spesso due grandezze fisiche x e y, misurabili direttamente, sono legate tra loro da una legge del tipo: Dove A e B sono costanti y = A + Bx (ad esempio in un moto uniformemente

Dettagli

Variabili tutte osservabili: regressione Si parla di regressione quando si ha a disposizione un campione sperimentale di numerosità n della forma X 1

Variabili tutte osservabili: regressione Si parla di regressione quando si ha a disposizione un campione sperimentale di numerosità n della forma X 1 Modelli lineari Come motivazione di ciò che stiamo per fare, pensiamo ai dati indicatori_benessere.txt. Quando li abbiamo esaminati nella lezione 1 tramite la rappresentazione nel piano delle componenti

Dettagli

IL CRITERIO DELLA MASSIMA VEROSIMIGLIANZA

IL CRITERIO DELLA MASSIMA VEROSIMIGLIANZA Metodi per l Analisi dei Dati Sperimentali AA009/010 IL CRITERIO DELLA MASSIMA VEROSIMIGLIANZA Sommario Massima Verosimiglianza Introduzione La Massima Verosimiglianza Esempio 1: una sola misura sperimentale

Dettagli

Econometria. lezione 13. validità interna ed esterna. Econometria. lezione 13. AA 2014-2015 Paolo Brunori

Econometria. lezione 13. validità interna ed esterna. Econometria. lezione 13. AA 2014-2015 Paolo Brunori AA 2014-2015 Paolo Brunori popolazione studiata e popolazione di interesse - popolazione studiata: popolazione da cui è stato estratto il campione - popolazione di interesse: popolazione per la quale ci

Dettagli

La valutazione della forza muscolare in soggetti fitness

La valutazione della forza muscolare in soggetti fitness Università degli studi dell Aquila Facoltà di Scienze Motorie Corso di laurea in Scienze delle Attività Motorie Tesi di Laurea La valutazione della forza muscolare in soggetti fitness Relatore Prof. Marco

Dettagli

Il modello lineare misto

Il modello lineare misto Il modello lineare misto (capitolo 9) A M D Marcello Gallucci Univerisità Milano-Bicocca Lezione: 15 GLM Modello Lineare Generale vantaggi Consente di stimare le relazioni fra due o più variabili Si applica

Dettagli

Sommario. Capitolo 1 I dati e la statistica 1. Capitolo 2 Statistica descrittiva: tabelle e rappresentazioni grafiche 25

Sommario. Capitolo 1 I dati e la statistica 1. Capitolo 2 Statistica descrittiva: tabelle e rappresentazioni grafiche 25 Sommario Presentazione dell edizione italiana Prefazione xv xiii Capitolo 1 I dati e la statistica 1 Statistica in pratica: BusinessWeek 1 1.1 Le applicazioni in ambito aziendale ed economico 3 Contabilità

Dettagli

UNIVERSITÀ di ROMA TOR VERGATA

UNIVERSITÀ di ROMA TOR VERGATA UNIVERSITÀ di ROMA TOR VERGATA Corso di Statistica, anno 2010-11 P.Baldi Lista di esercizi 3. Corso di Laurea in Biotecnologie Esercizio 1 Una v.a. X segue una legge N(2, ). Calcolare a1) P(X 1) a2) P(2

Dettagli

STATISTICA DESCRITTIVA (canale B)

STATISTICA DESCRITTIVA (canale B) STATISTICA DESCRITTIVA (canale B) compito n. 1 del 28 marzo 2008 nome e cognome: corso di laurea: Astronomia matricola: Parte teorica Si ricorda che la corretta risposta ai quesiti della parte teorica

Dettagli

Piano cartesiano e Retta

Piano cartesiano e Retta Piano cartesiano e Retta 1 Piano cartesiano e Retta 1. Richiami sul piano cartesiano 2. Richiami sulla distanza tra due punti 3. Richiami punto medio di un segmento 4. La Retta (funzione lineare) 5. L

Dettagli

Indagine sulle forze di lavoro nel Comune di Firenze. Nota metodologica

Indagine sulle forze di lavoro nel Comune di Firenze. Nota metodologica Indagine sulle forze di lavoro nel Comune di Firenze. Nota metodologica 1. Procedimento di stima La maggior parte dei caratteri che si rilevano nell indagine sulle Forze di Lavoro sono di tipo qualitativo.

Dettagli

STATISTICA: esercizi svolti sulle VARIABILI CASUALI

STATISTICA: esercizi svolti sulle VARIABILI CASUALI STATISTICA: esercizi svolti sulle VARIABILI CASUALI VARIABILI CASUALI 2 VARIABILI CASUALI. Variabili casuali generiche. Si supponga che un dado truccato, formato da sei facce contrassegnate dai numeri

Dettagli

CAPITOLO 11 ANALISI DI REGRESSIONE

CAPITOLO 11 ANALISI DI REGRESSIONE VERO FALSO CAPITOLO 11 ANALISI DI REGRESSIONE 1. V F Se c è una relazione deterministica tra due variabili,x e y, ogni valore dato di x,determinerà un unico valore di y. 2. V F Quando si cerca di scoprire

Dettagli

- Riproduzione riservata - 1

- Riproduzione riservata - 1 Un esempio per determinare l accoppiamento; Prima di definire l accoppiamento l allevatore deve individuare l obbiettivo genetico che vuole raggiungere ed i criteri per misurarlo. I caratteri che formano

Dettagli

STATISTICA esercizi svolti su: INTERPOLAZIONE PONDERATA, REGRESSIONE E CORRELAZIONE

STATISTICA esercizi svolti su: INTERPOLAZIONE PONDERATA, REGRESSIONE E CORRELAZIONE STATISTICA esercizi svolti su: INTERPOLAZIONE PONDERATA, REGRESSIONE E CORRELAZIONE 1 1 INTERPOLAZIONE PONDERATA, REGRESSIONE E CORRELAZIONE 2 1 INTERPOLAZIONE PONDERATA, REGRESSIONE E CORRELAZIONE 1.1

Dettagli