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Statistica

Statistica



Descrizione
Linea 1 - Metodi e tecniche per indagini economiche: Studiare l’efficienza di piani di campionamento bilanciati ed a probabilità variabili rispetto alla classica soluzione della stratificazione per livelli di una variabile ausiliaria. Studiare il problema delle soglie di censimento e di esclusione dall’indagine in funzione delle dimensioni dell’unità statistica. Valutare l’opportunità di distribuire spazialmente le unità quando queste sono geo-riferite. [Referente: Benedetti Roberto]

Linea 2 - Metodi di statistica spaziale per l’analisi economica: L’ipotesi di indipendenza tra le osservazioni è violata in tutte le analisi di tipo territoriale. L’obiettivo di questa linea di ricerca è quello di definire metodi che consentano una analisi congiunta della dipendenza e dell’eterogeneità spaziale. In particolare, si vogliono studiare alcuni metodi di statistica spaziale per l’analisi dei fenomeni economici. Il fenomeno principalmente (ma non esclusivamente) studiato è la crescita economica su base regionale. [Referente: Postiglione Paolo]

Linea 3 - Bayesian multilevel multidimensional IRT models: I modelli sviluppati nell’ambito dell’IRT consentono l’analisi di variabili latenti misurate attraverso indicatori di tipo categoriale e trovano ampia applicazione in ricerche su opinioni ed atteggiamenti, oltre che nella valutazione di abilità. In tale ambito, la ricerca si è focalizzata sui recenti sviluppi multilevel e multidimensionali dei modelli IRT e sull’integrazione di tali modelli all’interno del più ampio approccio degli Structural Equation Models (SEM). I modelli IRT sono stati utilizzati per l’analisi di fenomeni sociali complessi e la misurazione di tratti psicologici. [Referente: Fontanella Lara]

Linea 4 - Statistical dynamic shape analysis: La shape analysis riguarda l'applicazione di metodologie per lo studio della forma (shape) di oggetti per cui le informazioni relative alla localizzazione, la scala e l’orientamento degli stessi possono essere rimosse. In tale ambito di ricerca sono stati considerati i seguenti obiettivi: lo sviluppo di modelli inferenziali per shape dinamiche, la valutazione della differenza di due gruppi di oggetti in termini di forma media, la stima di curve di regressione in una sequenza di oggetti rilevati nel tempo, la classificazione di oggetti in gruppi, l’analisi discriminante per l’assegnazione di nuovi oggetti a gruppi preesistenti [Referente: Fontanella Lara]

Linea 5 - Spectral dimensionality reduction tecniques and multivariate data analysis: La ricerca riguarda l’utilizzo di tecniche spettrali di riduzione di dimensionalità di tipo lineare (Fourier decomposition, Karhunen-Loeve expansion) e non lineare (ad esempio ISOMAP, Maximum Entropy Unfolding) a fini esplorativi e predittivi (classificazione supervisionata). Fra gli aspetti applicativi di interesse si segnalano quelli in ambito bio-medico con particolare riferimento all’analisi di segnali multivariati a struttura spaziale, temporale e spazio-temporale. [Referente: Ippoliti Luigi]

Linea 6 - Dynamic spatial factor models: L’obiettivo della ricerca è quello di sviluppare metodologie statistiche temporali, spaziali e spazio-temporali per l’analisi di fenomeni ambientali ed economici. In particolare lo studio è focalizzato sulla costruzione di modelli statistici dinamici finalizzati alla previsione temporale, spaziale e spazio-temporale delle grandezze ambientali e/o economiche, con particolare riferimento alle tecniche geostatistiche o a modelli per dati lattice. [Referente: Valentini Pasquale]

Linea 7 - Univariate and multivariate Gaussian Markov random fields: la ricerca riguarda lo studio di modelli spaziali condizionati autoregressivi (Gauss Markov random fields) sia univariati che multivariati. Gli obiettivi sono quelli di sviluppare procedure computazionali efficienti per la stima di massima verosimiglianza dei parametri e di trovare le condizioni necessarie e sufficienti per l’identificazione della regione di ammissibilità al fine di facilitarne il campionamento nell’ambito di in una procedura MCMC. [Referente: Ippoliti Luigi]

Linea 8 - Metodi dinamici per la valutazione dell’efficienza: Nel nostro paese solo di recente si è presa piena coscienza dell’importanza della valutazione dell’efficienza da attuarsi non solo attraverso un’oculata analisi della gestione dell’impresa o dell’Ente considerati, ma anche attraverso studi in grado di comparare le performance ed i costi, sia economici che ambientali, dei vari operatori. Il progetto prevede un approfondimento delle tematiche relative alle metodologie statistiche parametriche e non parametriche utilizzate in tale contesto. [Referente: Nissi Eugenia] Linea 9 - Metodi e tecniche per lo studio dei clustering spaziali: L’epidemiologia spaziale contempla un insieme di attività mirate alla descrizione e all’analisi delle variazioni geografiche di eventi connessi alla salute in relazione a fattori di rischio demografici, ambientali, comportamentali, genetici e socio-economici. In tale contesto lo scopo della ricerca è quello di approfondire e proporre nuove tecniche l’individuazione di cluster spaziali. [Referente: Nissi Eugenia]

Responsabile scientifico/coordinatore
Roberto BENEDETTI

Settori ERC:
SH1_2 Development, economic growth
SH1_4 Econometrics, statistical methods
SH1_12 Income distribution, poverty
SH3_2 Environmental change and society
SH3_12 Geo-information and spatial data analysis
PE1_14 Statistics
PE1_20 Application of mathematics in sciences
PE1_21 Application of mathematics in industry and society life
PE6_11 Machine learning, statistical data processing and applications using signal processing (eg. speech, image, video)

Componenti DEC:
Postiglione Paolo
Fontanella Lara
Piersimoni Federica (dottorando)
Panzera Domenica (dottoranda- cultore della materia)
Billè Anna Gloria (dottoranda - cultore della materia)
Ippoliti Luigi
Valentini Pasquale
Sarra Annalina
Nissi Eugenia
Rapposelli Agnese

Altro Personale:
Espa Giuseppe (Università di Trento); Bee Marco (Università di Trento); Pratesi Monica (Università di Pisa); Salvati Nicola (Università di Pisa); Andreano M. Simona (Universitas Mercatorum); Laureti Lucio (Università LUM Jean Monnet); Piras Gianfranco (West Virginia University, USA);, Aroca Patricio (Universidad Catolica del Norte, Chile); Di Zio Simone (Dipartimento di Scienze Giuridiche e Sociali- Università G. d’Annunzio); Maretti Mara (Dipartimento di Scienze Giuridiche e sociali- Università G. d’Annunzio); Kume Alfred (Kent University, Canterbury, UK); Merla Arcangelo (Dipartimento di Neuroscienze, Imaging e Scienze Cliniche, Università G. d’Annunzio); Romagnoli Luca (Università del Molise); Fontanella Sara (Open University, UK); Gamerman Dani (Department of Mathematics and Statistics - – UFRJ, Brazil); Palermi Sergio (Arta Abruzzo); Bhansali Rajendra (University of Liverpool, UK); Martin Richard (ex University of Sheffield, UK – retired); Muratore Fabrizio (Università Politecnica delle Marche)