ELEMENTI DI MATEMATICA E STATISTICA - FISICA
Modulo ELEMENTI DI MATEMATICA E STATISTICA

Anno accademico 2025/2026 - Docente: VITO DARIO CAMIOLA

Risultati di apprendimento attesi

Risultati di apprendimento attesi  in coerenza con l’Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile.


Al termine del corso lo studente sarà in grado di:

  1. Competenze matematiche di base

    • Applicare concetti fondamentali di analisi matematica e statistica per la modellizzazione di fenomeni in ambito farmaceutico e biotecnologico, in linea con l’Obiettivo 4 – Istruzione di qualità.

  2. Capacità di analisi dei dati

    • Utilizzare strumenti di statistica descrittiva e inferenziale per interpretare dati sperimentali, supportando la ricerca in ambito sanitario, in coerenza con l’Obiettivo 3 – Salute e benessere.

  3. Approccio critico e quantitativo

    • Sviluppare la capacità di analizzare criticamente risultati sperimentali, riconoscendo incertezze e variabilità, per una ricerca scientifica più robusta e affidabile, in relazione all’Obiettivo 9 – Innovazione e infrastrutture.

  4. Sostenibilità e responsabilità

    • Applicare metodi quantitativi per valutare e ottimizzare processi produttivi, contribuendo a un uso efficiente delle risorse e a ridurre gli sprechi, in linea con l’Obiettivo 12 – Consumo e produzione responsabili.

  5. Competenze trasversali e collaborazione

    • Comunicare in modo chiaro e rigoroso dati e risultati quantitativi, anche in contesti interdisciplinari, favorendo la collaborazione scientifica internazionale, in coerenza con l’Obiettivo 17 – Partnership per gli obiettivi.



Modalità di svolgimento dell'insegnamento

Lezioni frontali
Le lezioni saranno svolte in modalità frontale, nel rispetto delle disposizioni vigenti.


Secondo quanto riportato nel RDA, Art. 12 - Crediti Formativi Universitari (CFU), nel carico standard di 25 ore di impegno complessivo dello/a studente/ssa, corrispondente a un credito, possono rientrare: a) 7 ore dedicate a lezioni frontali o attività didattiche equivalenti e le restanti allo studio individuale; b) almeno 12 e non più di 15 ore dedicate a esercitazioni in aula o attività assistite equivalenti (laboratori) e le restanti allo studio e alla rielaborazione personale;

Prerequisiti richiesti

Per seguire con profitto il corso lo studente deve possedere conoscenze di base di:

  1. Matematica di scuola secondaria superiore

    • Aritmetica: operazioni con numeri reali, potenze, radicali, logaritmi

    • Algebra: equazioni e disequazioni elementari, sistemi lineari semplici

    • Geometria: nozioni fondamentali di geometria analitica nel piano (rette, circonferenza)

    • Funzioni elementari: polinomiali, esponenziali, logaritmiche e trigonometriche di base

  2. Abilità logiche

    • Capacità di ragionamento deduttivo e di risoluzione di semplici problemi quantitativi

    • Comprensione e interpretazione di grafici e tabelle

  3. Conoscenze informatiche di base (auspicabili)

    • Uso elementare del foglio elettronico per calcoli e rappresentazioni grafiche di dati.



Frequenza lezioni

Frequenza obbligatoria secondo le norme del regolamento didattico del CdS in SFA come riportato nel link: http://www.dsf.unict.it/corsi/l-29_sfa/regolamento-didattico

Contenuti del corso

Il corso fornisce le basi matematiche e statistiche necessarie per l’analisi e la modellizzazione dei dati in ambito farmaceutico e biotecnologico.

  1. Concetti preliminari di matematica

    • Insiemi, logica elementare e operazioni numeriche

    • Proporzioni, percentuali, tassi di incremento

    • Radicali, potenze e logaritmi

    • Equazioni e disequazioni elementari

  2. Funzioni e calcolo differenziale

    • Funzioni elementari: polinomiali, esponenziali, logaritmiche, trigonometriche

    • Limiti e continuità

    • Derivata e sue applicazioni: massimi, minimi, studio di funzioni

    • Nozioni di approssimazioni e sviluppo di Taylor

  3. Calcolo integrale (cenni)

    • Integrali indefiniti e definiti

    • Applicazioni dell’integrale a calcolo di aree e medie

  4. Elementi di algebra lineare (cenni)

    • Vettori e matrici

    • Sistemi lineari e loro risoluzione

  5. Probabilità

    • Concetti di spazio campionario, eventi e probabilità

    • Probabilità condizionata e indipendenza

    • Variabili aleatorie discrete e continue

    • Distribuzioni fondamentali: binomiale, Poisson, normale

    • Teoremi limite (cenni)

  6. Statistica

    • Statistica descrittiva: tabelle di frequenza, istogrammi, indici di posizione e dispersione, boxplot

    • Statistica bivariata: correlazione e regressione lineare

    • Statistica inferenziale:

      • Stima puntuale e intervallare

      • Test di ipotesi (Z-test, t-test, test su proporzioni e varianze)

      • Concetti di significatività e p-value



Testi di riferimento

M. Bramanti, F. Confortola, S. Salsa, "Matematica per le scienze con fondamenti di probabilità e statistica",  Zanichelli

Programmazione del corso

 ArgomentiRiferimenti testi
1Concetti di base sugli insiemi, Logica elementare
2Proprietà delle operazioni. Operazioni sulle frazioni, valore assoluto, disuguaglianza triangolare.
3Rappresentazione geometrica degli insiemi numerici. Inadeguatezza dell’insieme dei razionali per misurare le lunghezze. Massimi e minimi. Estremo superiore e inferiore. 
4Radici n-esime aritmetiche, potenze a esponente razionale e reale. Logaritmi.Calcoli con proporzioni e percentuali. Proporzioni e percentuali composte. 
5Sommatorie e coefficienti binomiali. Richiami elementari su equazioni, disequazioni e sistemi.
6Il piano cartesiano. Il concetto di funzione, Funzioni reali di variabile reale e loro grafico. Propriet` a elementari delle funzioni. Cenni alle successioni.
7Limiti di funzioni, continuità, asintoti. Funzioni potenza.Funzioni esponenziali e logaritmiche Funzioni trigonometriche. Funzioni parte intera e mantissa.Funzioni definite a tratti 
8Funzioni composte. Funzioni invertibili; funzioni inverse. Le funzioni trigonometriche inverse
9Derivata e retta tangente. Derivate di funzioni elementari. Continuità e derivabilità. Punti di non derivabilità. 
10Algebra delle derivate. Derivata di una funzione composta. Derivata di una funzione inversa. Massimi e minimi di una funzione 
11Significato geometrico della derivata seconda. Concavità e convessità. Studio del grafico di una funzione.
12Il teorema di de l’Hospital. Formula di Taylor-MacLaurin.
13Cenni sulle serie.
14La definizione di integrale come limite di somme. Proprietà dell’integrale. Primitive, funzione integrale e teorema fondamentale del calcolo integrale. Calcolo di integrali indefiniti e definiti. Integrali generalizzati o impropri. 
15Vettori e matrici. Sistemi di equazioni lineari.
16Il modello probabilistico: Lo spazio campionario; Gli eventi; La probabilità di un evento; Modelli equiprobabili.
17Calcolo combinatorio: Lo schema delle scelte successive e il principio di moltiplicazione; Estrazioni successive con reimmissione; Estrazioni successive senza reimmissione; Estrazioni simultanee
18Probabilità condizionata e indipendenza di eventi: Probabilità condizionata; La formula delle probabilit`a totali; La formula di Bayes; Indipendenza; Schema di Bernoulli.
19Variabili aleatorie: Il concetto di variabile aleatoria; Variabili aleatorie discrete; Variabili aleatorie continue; Vettori aleatori; Media, varianza e loro proprietà.
20Distribuzione di Bernoullli e binomiale. Distribuzione di Poisson. Distribuzione normale o gaussiana. Distribuzione uniforme. Distribuzione esponenziale
21La legge dei grandi numeri. Il teorema centrale del limite. Approssimazione normale. 
22Statistica descrittiva univariata: Tabelle di frequenza; Diagrammi a barre e istogrammi; Indici numerici di posizione, dispersione e forma; Boxplot.
23Statistica descrittiva bivariata: Correlazione tra due variabili; Regressione lineare
24Statistica inferenziale (stima dei parametri): Modello statistico e campione casuale; Stima puntuale; Stima intervallare
25Statistica inferenziale (verifica di ipotesi) :Le ipotesiiErrore di prima e seconda specie; Livello di significatività del test ; Inferenza sulla media di una popolazione normale con varianza nota: Z-test; L’approccio del p-value nella verifica d’ipotesi; Inferenza sulla media di una popolazione con varianza incognita: t-test; Inferenza sulla proporzione di una popolazione bernoulliana; Inferenza sulla varianza di una popolazione normale: χ2-test  

Verifica dell'apprendimento

Modalità di verifica dell'apprendimento

Le date di esami sono pubblicate sul sito del Dipartimento di Scienze del Farmaco e della Salute

https://www.dsf.unict.it/corsi/l-29_sfa/calendario-esami

La verifica dell’apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le condizioni lo dovessero richiedere.


L'esame consiste in una prova scritta e una prova orale. Alla prova orale si accede solo se si supera la prova scritta. 

La valutazione sarà attribuita secondo i seguenti criteri:


Voto 29–30 e lode

  • Conoscenza approfondita della materia

  • Capacità di integrare e analizzare criticamente le situazioni presentate

  • Risoluzione autonoma di problemi complessi

  • Ottime capacità comunicative e proprietà di linguaggio

Voto 26–28

  • Buona conoscenza della materia

  • Capacità di analisi critica e lineare delle situazioni

  • Risoluzione abbastanza autonoma di problemi complessi

  • Esposizione chiara e linguaggio appropriato

Voto 22–25

  • Conoscenza discreta, limitata ai principali argomenti

  • Analisi critica non sempre lineare

  • Esposizione abbastanza chiara con discreta proprietà di linguaggio

Voto 18–21

  • Conoscenza minima della materia

  • Capacità modesta di integrare e analizzare criticamente le situazioni

  • Esposizione sufficientemente chiara, proprietà di linguaggio poco sviluppata

Esame non superato

  • Conoscenza minima dei contenuti principali assente

  • Capacità di utilizzo del linguaggio specifico molto limitata o nulla

  • Incapacità di applicare autonomamente le conoscenze acquisite


Misure compensative e dispensative

A garanzia di pari opportunità e nel rispetto delle leggi vigenti, gli studenti interessati possono chiedere un colloquio personale in modo da programmare eventuali misure compensative e/o dispensative, in base agli obiettivi didattici ed alle specifiche esigenze.

E' possibile rivolgersi anche al docente referente CInAP (Centro per l’integrazione Attiva e Partecipata - Servizi per le Disabilità e/o i DSA) del nostro Dipartimento, prof.ssa Santina Chiechio

Esempi di domande e/o esercizi frequenti

Matematica di base

  1. Risolvi l’equazione log(x23)=1.

  2. Determina il dominio e lo studio di monotonia della funzione f(x)=x21x2.

Calcolo differenziale e integrale
3. Calcola limx0sin(3x)x.
4. Trova i massimi e minimi della funzione f(x)=x33x2+2.
5. Calcola l’area compresa tra la curva y=x2 e la retta y=2x.

Algebra lineare
6. Risolvi il sistema lineare:

{2x+yz=3xy+2z=13x+y+z=4

Probabilità
7. Una moneta non equilibrata ha probabilità p=0.6 di dare “testa”. Qual è la probabilità di ottenere esattamente 3 teste in 5 lanci?
8. Due eventi A e B sono indipendenti con P(A)=0.4 e P(B)=0.5. Calcola P(AB).

Statistica
9. Un campione di 50 pazienti ha un livello medio di colesterolo di 200 mg/dl con deviazione standard 20. Costruisci un intervallo di confidenza al 95% per la media della popolazione.
10. In un esperimento clinico, su 100 pazienti, 60 hanno mostrato miglioramento dopo un trattamento. Verifica al livello di significatività 0,05 se la probabilità di successo è maggiore del 50%.