STATISTICAL METHODS FOR CLIMATE CHANGE ANALYSIS

Anno accademico
2019/2020 Programmi anni precedenti
Titolo corso in inglese
STATISTICAL METHODS FOR CLIMATE CHANGE ANALYSIS
Codice insegnamento
PHD076 (AF:324871 AR:170746)
Modalità
In presenza
Crediti formativi universitari
6
Livello laurea
Master di Secondo Livello (DM270)
Settore scientifico disciplinare
SECS-S/01
Periodo
I Semestre
Anno corso
1
Sede
VENEZIA
Spazio Moodle
Link allo spazio del corso
La statistica rende possibile la comprensione di fenomeni complessi tramite l'analisi di dati che tengano in conto le incertezze che derivano dalla aleatorietà di sistemi complessi. Il corso presenta alcuni approci statistici per l'analisi di dati meteo-climatologici, iniziando dai concetti di aleatorietà e probabilità continuando fino a approci di analisi dei dati più complessi che possano ben rappresentare i fenomeni sottostanti la generazione di dati.
Gli studenti saranno in grado di impostare e di completare una analisi statistica di variabili meteo-climatologiche tramite software statistico individuando i metodi più adatti alla analisi specificando vantaggi e svantaggi di diversi approci.
Nessun requisito formale: è necessaria una buona capacità di maneggiare concetti matematici quali funzioni, integrali, derivate e matrici. Inoltre per il corso si assume una conoscenza a livello di laurea triennale di alcuni concetti iniziali di probabilità e statistica quali le distribuzioni di probabilità, statistiche descrittive, stima e verifica di ipotesi. Si raccomanda quindi agli studenti di ripassare, se necessario, questi concetti prima dell'inizio del corso.
Il corso tratta della analisi di dati meteo-climatologici, prendendo in considerazione le variazioni aleatorie presenti delle variabile e fornendo una valutazione oggettiva della validità di varie ipotesi statistiche. Il corso presenta concetti di base di probabilità e statistica quali le serie stazionarie, la significatività statistica, analisi spettrale, analisi di regressione, e l'analisi dei valori estremi. Gli studenti sono incoraggiati a individuare metodi statistici utilizzati nella letteratura scientifica e non discussi in classe che possano essere di interesse per la classe.
Lecture notes e materiale esterno indicato via via dal docente. Il testo Statistical Analysis in Climate Research by von Storch and Zwiers, Cambridge Univ Press può essere un utile riferimento.
1) Partecipazione in classe e homework 30%
Gli studenti dovranno prendere parte attiva alla lezione pratica di laboratorio e consegnare gli homework assegnati periodicamente.

2) Progetto 40%
Ad ogni studente verrà assegnato un dataset riguardante un tema inerente il cambiamento climatico da analizzare (gli studenti sono incoraggiati ad identificare un dataset che sia di loro interesse analizzare). I risultati dell'analisi saranno poi dettagliati in un report.

3) Prova finale 30%
La prova finale consiste nella discussione del progetto.
Lezioni frontali di teoria complementate da lezioni di laboratorio pratico. Il corso utilizzerà il software statistico R (www.r-project.org).
Inglese
orale
Programma definitivo.
Data ultima modifica programma: 04/04/2019