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UN VIAGGIO NELL'AMBIENTE R

Tommaso Russo, Giuliano Colosimo, Ciro Fanelli, Simone Franceschini, Paolo Gratton, Antonio Parisi, Alice Romeo
Anno di edizione: 2026
Editore: TVUP
Collana: STEM
Descrizione:
R è oggi uno degli strumenti più diffusi e potenti per l’analisi dei dati nelle scienze biologiche e ambientali. La sua natura libera e open source, sostenuta da una comunità internazionale in costante crescita, lo rende non solo un linguaggio di programmazione, ma un vero e proprio ecosistema di ricerca collaborativa. 
Questo volume nasce dall’esperienza didattica degli autori presso l’Università di Roma Tor Vergata, con l’obiettivo di accompagnare il lettore in un percorso che parte dalle basi della programmazione in R fino ad applicazioni avanzate in biologia, ecologia e scienze ambientali. I capitoli affrontano temi come i modelli statistici, l’analisi genetica e spaziale, le serie temporali e la rappresentazione dei dati attraverso la filosofia di ggplot2. 
Non si tratta di un semplice manuale introduttivo né di una monografia specialistica: è piuttosto un testo ibrido, pensato per guidare chi si avvicina per la prima volta a R, senza rinunciare a mostrare le potenzialità più avanzate di questo ambiente. 
Attraverso esempi pratici e riferimenti a risorse accessibili online, il libro si propone come uno strumento formativo e di stimolo per studenti, ricercatori e professionisti interessati a integrare R nel proprio lavoro scientifico quotidiano.

Indice                                                                             5

Prefazione                                                                     9

Gli autori                                                                      11

1. Le basi                                                                     13

2. I modelli lineari                                                       129

3. Machine learning in R                                            181

4. (Cenni di) Analisi genetiche in R                            207

5. (Cenni di) Analisi di serie storiche in R                  233

6. Il mondo di ggplot                                                  289

7. Analisi di dati spaziali e cenni di geostatistica       315

Tommaso Russo
È professore associato di Ecologia presso il Dipartimento di Biologia
dell’Università degli Studi di Roma Tor Vergata ed è affiliato al CONiSMa.
Si occupa di modellistica ecologica applicata alle scienze della pesca
e studia gli impatti dell’uomo sugli ambienti marini e lo sfruttamento
sostenibile delle risorse dei mari. Quello che sa di R lo ha imparato dagli
altri… in primis da Antonio Parisi (vedi sotto)… ed ha lanciato l’iniziativa
che ha portato a questo “manuale”, grazie al fondamentale contributo
(e alla pazienza) degli altri autori. Ha scritto i capitoli Le basi, Il mondo
di ggplot e Analisi di dati spaziali e cenni di geostatistica.

Giuliano Colosimo
È uno zoologo, ricercatore presso il Dipartimento di Biologia dell’Università
di Roma Tor Vergata. Si occupa di genetica ed ecologia orientate
alla conservazione di specie, rettili in particolare, a rischio d’estinzione.
Ha scritto il capitolo (Cenni di) Analisi genetiche in R ed è un classico
esempio di self-learning, avendo imparato ad usare R spendendo lunghe
ore davanti al computer.

Ciro Fanelli
È pittore, illustratore, tatuatore e scrittore. I suoi lavori sono apparsi su
«La Lettura – Corriere della Sera», «Vice», «Esquire» e altre prestigiose
riviste europee e giapponesi. Ha pubblicato Pinocchio e Les corbeaux
pleurent la merde per Le Dernier Cri (Marsiglia), per Rizzoli Lizard
Nel bosco del nostro splendore. È l’autore di tutte le figure
di questo libro (tranne quelle generate in R), che ha realizzato attraverso
un costante dialogo con gli altri autori, provando a interpretare e
visualizzare i concetti di programmazione e statistica spiegati nel testo.

Simone Franceschini
È un ricercatore che, come ecologo, si è focalizzato sull’applicazione
di metodi statistici e computazionali negli ambienti di acqua dolce e
marini, specializzandosi sull’analisi spaziale e lo sviluppo di algoritmi di 
Machine Learning. Si è formato presso il Laboratorio 
di Ecologia Sperimentale ed Acquacoltura dell’Università
degli Studi di Roma  Tor Vergata sullo studio 
delle dinamiche di popolazioni marine e gli impatti
antropici sugli ecosistemi del mare. Negli ultimi anni ha studiato le
comunità di pesci d’acqua dolce nella foresta amazzonica utilizzando
modelli di deep learning. Attualmente lavora come ricercatore presso
l’Hawaii Institute of Marine Biology dell’University of Hawaii a Manoa.
Ha scritto il capitolo Machine learning in R.

Paolo Gratton
È professore associato di Zoologia presso il Dipartimento di Biologia
dell’Università degli Studi di Roma Tor Vergata. Si è occupato di biogeografia,
del problema della delimitazione delle specie, e di misure
del comportamento, in animali molto diversi come farfalle, trote e
scimpanzé. Ultimamente sta provando a reinventarsi anche come ornitologo
ed esperto di anfibi. Ha scoperto la statistica relativamente da
poco (vabbé… una decina d’anni…), ma non riesce più a ricordare come
si possa pensare a un problema senza chiedersi con quale modello
rappresentarlo. Ha scritto il capitolo I modelli lineari.

Antonio Parisi
È un ricercatore presso il Dipartimento di Economia e Finanza dell’Università
degli Studi di Roma Tor Vergata, ma è prima di tutto un esperto
di statistica che si diverte da tanti anni a collaborare con gli ecologi
(usando R, ovviamente!). È autore del capitolo (Cenni di) Analisi di serie
storiche in R.

Alice Romeo
È una ricercatrice in Bioinformatica presso il Dipartimento di Biologia
dell’Università degli Studi di Roma Tor Vergata. Si è avvicinata al mondo
di R da un paio di anni ed è entrata in gioco nelle fasi finali della stesura
del libro, occupandosi di revisionare ed armonizzare il codice ed
i contenuti.

Titolo

Un viaggio nell'ambiente R

Autori

Tommaso Russo, Giuliano Colosimo, Ciro Fanelli, Simone Franceschini, Paolo Gratton, Antonio Parisi, Alice Romeo

Pagine

Anno di edizione

2026

Editore

TVUP

Collana

STEM

DOI

10.35948/TVUP/979-12-82347-17-4

Supporto

Digital

Formato

PDF

E-ISBN

979-12-82347-17-4

Condizioni di vendita

Open Access