SEZIONE N

e 2 - o à, ae o mo à. a- o ei a ti oil s: - ERRORI N 17 Sicché il valore più probabile di un osservazione ripetuta n volte è espresso dalla media aritmetica: 01 1 02 1 03 1 ... 1 0n S 0n M5 5 n n essendo 01, 02, 03, ... 0n, i valori delle osservazioni. Ma il valore probabile di una grandezza è generalmente distinto dal valore vero. Se indichiamo con d il valore generico degli scostamenti, o deviazioni dalla media, l errore medio delle osservazioni è dato da: e 56 S d2 n 2 1 L errore medio della media aritmetica è: e5 e "n 56 S d2 n1n 2 12 Il doppio segno nelle espressioni precedenti sta a indicare che la media aritmetica M può essere maggiore o minore del valore vero. Se si aggiunge e si toglie a M un multiplo di e si hanno due limiti di oscillazione entro i quali è compreso, con una data probabilità, il valore vero. Dalla teoria matematica risulta la probabilità di 142 contro 1 che il valore vero si trovi fra M 1 3e e M 2 3e , mentre la probabilità ascende al valore 19.200 contro 1 se i limiti sono M 1 5e e M 2 5e. Praticamente è sufficiente ritenere come limiti delle oscillazioni massime i valori M 1 3e e M 2 3e . Nella sperimentazione agraria, la compensazione viene applicata generalmente al complesso degli errori, non potendosi sceverare gli errori accidentali dagli altri; perciò i risultati ai quali si perviene sono tanto più accettabili, quanto più le osservazioni sono attendibili, cioè esenti da errori grossolani e sistematici. N N.2 Statistica La Statistica studia le proprietà complessive di popolazioni di elementi (unità statistiche, unità sperimentali, unità di osservazione, parcelle, animali, ecc.) attraverso il campionamento. Una popolazione statistica è un insieme (finito o infinito) di elementi (le unità statistiche). Una popolazione statistica può essere studiata in relazione a una caratteristica (variabile) rilevata sulle unità statistiche (statistica univariata) o più di una (statistica multivariata). L indagine statistica ha finalità sia descrittive sia inferenziali. Infatti, dai dati acquisiti, è possibile applicare tecniche diverse per sintetizzare l informazione in indici sintetici (statistica descrittiva) o per trarre conclusioni più ampie, relative a popolazioni di interesse, sulla base di campioni estratti con opportuni criteri dalle popolazioni stesse (statistica inferenziale). N01_1_Istitut_Mate.indd 17 6/14/18 4:08 PM

SEZIONE N
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MATEMATICA, STATISTICA, SPERIMENTAZIONE, MODELLISTICA, MISURAZIONI
La razionalizzazione degli interventi agronomici richiede conoscenze su suolo, clima, colture e sistema biologico (microrganismi, parassiti, malattie, malerbe...), sulle loro interazioni ed evoluzione a seguito degli interventi agronomici. Per quanto possibile, all’approccio descrittivo (qualitativo) dovrebbe seguire quello quantitativo che, coinvolgendo dati numerici, richiede misurazioni o esperimenti che trovano la loro naturale elaborazione con l’ausilio di strumenti matematici, statistici e modellistici, al fine di ottenere conoscenze utili a scopo decisionale.L’aspetto quantitativo può determinare anche differenze qualitative: in base all’andamento economico (aspetto quantitativo), si può avere il fallimento dell’azienda (aspetto qualitativo).Le oscillazioni continue di contenuto idrico del suolo possono comportare sia variazioni quantitative (diminuzione di resa colturale per siccità) sia qualitative (la coltura muore per carenza idrica e la resa si annulla).Per trattare gli aspetti quantitativi, abbiamo bisogno di strumenti matematici che permettano di descrivere le relazioni tra variabili e di prevedere fenomeni e comportamenti semplici. Quando la complessità dei fenomeni da trattare aumenta, cresce anche l’incertezza, cui è legato il rischio. A questo punto possiamo scegliere la strada della descrizione statistica o quella dell’approccio di sistema, con l’applicazione dei modelli di simulazione. L’approccio statistico risulta inoltre fondamentale per trattare errori e variabilità nelle informazioni (compresi i rischi che ne derivano), sia nella sperimentazione di campo sia con i modelli.Nella presente Sezione N del Manuale dell’Agronomo vengono illustrati sinteticamente gli Strumenti matematico-statistici, nonché gli elementi per una corretta applicazione della Sperimentazione e della Modellistica in agricoltura. Completano la trattazione gli elementi relativi ai Sistemi di misura. Spetta all’Agronomo la scelta dello strumento di volta in volta più idoneo allo scopo, per qualità e utilità delle informazioni, ma anche per semplicità e rapidità con le quali si ottengono le informazioni richieste.Nell’attività professionale, l’uso di strumenti di supporto decisionale (modelli, GIS) o di procedure di elaborazione numerica è, oltre che utile, sempre più spesso richiesto dalle normative o dagli enti pubblici con cui il professionista si deve rapportare. Rimane all’Agronomo la responsabilità di verifica normativa e di un uso corretto e consapevole di questi strumenti.Coordinamento di SezioneFrancesco DanusoRealizzazione e collaborazioniMarco Acutis, Pierluigi Bonfanti, Gian Carlo Calamelli, Francesco Danuso, Massimo Lazzari, Tiziano Tempesta