Anno di corso: 1

Anno di corso: 2

Crediti: 6
Crediti: 6
Crediti: 6
Crediti: 2
Tipo: A scelta dello studente
Crediti: 4
Tipo: A scelta dello studente
Crediti: 6
Tipo: A scelta dello studente
Crediti: 16
Tipo: A scelta dello studente
Crediti: 23
Tipo: Lingua/Prova Finale

CHEMIOMETRIA

Scheda dell'insegnamento

Anno accademico di regolamento: 
2017/2018
Anno di corso: 
1
Anno accademico di erogazione: 
2017/2018
Tipo di attività: 
Obbligatorio a scelta
Lingua: 
Italiano
Crediti: 
6
Ciclo: 
Primo Semestre
Ore di attivita' didattica: 
56
Prerequisiti: 

Nessuno.

Moduli

Metodi di valutazione

Sede: 
MILANO
Modalita' di verifica dell'apprendimento: 

Modalità di accertamento dell’apprendimento: verifica delle conoscenze di base della chemiometria: comprensione dei metodi di cluster analysis, regressione e classificazione.

Modalità dell’esame:
- test al computer e prova orale

Valutazione dell’esame:
- Voto in trentesimi 18-30/30

Valutazione: 
Voto Finale

Obiettivi formativi

Il corso si propone di presentare le metodologie e le tecniche chemiometriche rivolte al trattamento dell'informazione contenuta nei dati sperimentali e alla costruzione di modelli matematici predittivi. L'obiettivo del corso è quello di fornire gli elementi fondamentali per trattare sistemi complessi di interesse chimico, pharmacologico e ambientale.

Contenuti

Introduzione alla chemiometria. Strategie per la razionalizzazione di problemi complessi. Similarità e diversità. Il concetto di bias e i metodi di validazione. Metodi di regressione. Metodi di classificazione. Relazioni tra struttura molecolare, proprietà chimico-fisiche e attività biologiche (QSAR).

Programma esteso

Introduzione alla chemiometria: Obiettivi, metodi e applicazioni della chemiometria. Le strutture dei dati multivariati. Parametri statistici elementari: indici di posizione e di dispersione; covarianza e correlazione.
Strategie per la razionalizzazione di problemi complessi.
Metodi per l'esplorazione dei dati: l'analisi delle componenti principali. Similarità e diversità: i concetti di analogia, similarità, dissimilarità e distanza. Il concetto di centroide e di centrotipo. Metodi gerarchici divisivi e agglomerativi. Metodi non gerarchici. Strategie per l'analisi di similarità.
Il concetto di bias e i metodi di validazione: stimatori statistici; bias e varianza. Modelli descrittivi e predittivi. Tecniche di validazione dei modelli (cross-validation, bootstrap, ecc.).
Metodi di regressione: strategie di ricerca basate su modelli quantitativi e parametri di regressione. L'analisi di regressione multipla. I metodi di regressione biased: i metodi ridge, la selezione dei migliori sottomodelli, metodi di analisi in componenti principali.
Metodi di classificazione: strategie di ricerca basate sulla classificazione e parametri di classificazione. Il metodo k-nn. Le probabilità bayesiane e i metodi di analisi discriminante. Metodi di classificazione ad albero.
Relazioni tra struttura molecolare, proprietà chimico-fisiche/attività biologiche (QSAR): introduzione alle metodologie QSAR. Metodologie QSAR e descrittori molecolari: descrittori costituzionali, topologici, geometrici.

Bibliografia consigliata

R.TODESCHINI: Introduzione alla Chemiometria. Edises, Napoli 1998.

Modalità di erogazione

Convenzionale

Metodi didattici

Modalità didattica:
- Lezione frontale, 5 cfu
- Esercitazioni in Laboratorio, 1 cfu

Periodo:
- primo semestre

Contatti/Altre informazioni

www.disat.unimib.it - area didattica: si possono trovare maggiori informazioni sul corso di studio e sui docenti.
Il materiale didattico dell’insegnamento potrà essere disponibile sulla piattaforma e-learning: http://elearning.unimib.it/course