Donato POSA

Donato POSA

Professore I Fascia (Ordinario/Straordinario)

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01: STATISTICA.

Dipartimento di Scienze dell'Economia

Centro Ecotekne Pal. C - S.P. 6, Lecce - Monteroni - LECCE (LE)

Ufficio, Piano terra

Telefono +39 0832 29 8737

ORDINARIO di Statistica (Settore scientifico-disciplinare SECS/S01) presso il Dipartimento di Scienze dell'Economia, Università del Salento

Area di competenza:

Discipline/Aree di competenza:

  • Statistica descrittiva
  • Statistica inferenziale
  • Analisi delle Serie Storiche
  • Analisi Statistica Spaziale
  • Statistica corso Avanzato
Orario di ricevimento

Martedì dalle 18:00 alle 19:00 presso il primo piano del Dip.to di Scienze dell'ECONOMIA, palazzina C, complesso Ecotekne.

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Curriculum Vitae

Actual academic position: Full Professor in Statistics, Department of Management and Economics, University of Salento.
Education: Degree in Physics (cum laude), at the University of Bari, with a thesis executed at CERN (Genève).
Specialization in Physics.
Research interests: Space-time covariance modelling. Multivariate Geostatistics. Stochastic conditional and non-conditional simulation. Time series analysis. 

Abroad stays:
-CERN, Genève, 1979.
-Department of Statistics, Stanford University(USA),1987.
-Department of Applied Earth Sciences, Stanford University (USA),1989-2004.
-Department of Mathematics, University of Arizona, Tucson(USA),1998-2000.
-Department of Environmental Sciences and Engineering, University of North Carolina, Chapel Hill (USA),2002.
Achievements:
Research Grants:
-CERN Awards, 1979.
-CSATA-Tecnopolis Awards, 1984-1987.
-CNR (Consiglio Nazionale delle Ricerche) Awards for abroad studies (Stanford University), Jan. 1987-June 1987.
-CNR NATO (Stanford), Awards for abroad studies, Sept. 1987-Aug. 1988.
-CNR (Consiglio Nazionale delle Ricerche) Awards for abroad studies (Stanford University), Nov. 1988-May 1989.
-International Diploma of Honour for significant contributions to global society through outstanding achievements in Geostatistics. The International Directory of Distinguished Leadership, X Ed., American Biographical Institute, 20-07-2000.
Academic and scientific experiences
:
Member of the advisory committee of the:
-International Association for Mathematical Geology, since 1990.
-4th International Geostatistical Congress, Lisbon, 13-18 Sept. 1992.
-5th International Geostatistical Congress, Wollongong, Australia, 22-27 Sept. 1996.
-1st European Conference on Geostatistics for Environmental Applications, Lisbon, 20-22 Nov. 1996.
-Classification Data Analysis and Knowledge Organization, Pescara, 3-4 July 1997.
-2nd European Conference on Geostatistics for Environmental Applications, Valencia, 18-20 Nov. 1998.
Member of the following scientific association:
-Bernoulli Society for Mathematical Statistics and Probability (Section of the International Statistical Institute) since 1990.
-International Association for Statistical Computing (Section of the International Statistical Institute) since 1990.
-The International Environmetrics Society since 2015.
-American Statistical Association since 2015.
-Società Italiana di Statistica since 1988.
Member of the Editorial Advisory Board for Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, Springer-Verlag, Mar. 2001-Apr. 2008.
Guest Editor in a Special Issue of Social Indicators Research, 2017.
President of the programme committee of GeoEnv 2012 (IX European Conference on Geostatistics for Environmental Applications).
Member of the scientific committee of I.R.M.A. (Research Institute for applied mathematics), Jan. 1985-Dec. 1992.
President of Research Observatory (“Osservatorio della Ricerca”) at the University of Salento, Apr. 2013-Dec. 2017.
Member of the Qualification committee for the academic field “13/D1-Statistics” in the National Scientific Qualification (“Abilitazione Scientifica Nazionale”) 2016-2018. Enrollment in the REPRISE, Register of Expert Peer-Reviewers for Italian Scientific Evaluation established at the Italian Ministry of Education, University, and Research (MIUR), since Jan. 2018.
Referee of: Stochastic Environmental Research and Risk Assessment; Computational Statistics and Data Analysis; Annals of the Institute of Statistical Mathematics; Advances in Decision Sciences; Mathematical Geosciences; Computer and Geosciences; Mathematical Reviews; Spatial Statistics; Journal of Multivariate Analysis.
Invited speaker in some conferences:
-Probabilistic and Deterministic Approaches to Spatial Interpolation, International Energy Agency Task 9 Meeting, SERI, Golden, Colorado (USA), 5-7 April 1989.
-Modeling Indicator Variograms and their Parameters for a Bivariate Normal Distribution with a Spherical Correlogram, Dpt. of Statistics, Stanford University (USA), 1989. -Theoretical Fundaments of Statistics for Spatial Data, Seminar EUROSTAT, The European Union Commission, Luxembourg, 20 April 1994.
-14th Symposium on Computational Statistics (Compstat 2000), Utrecht, Holland, 21-25 Aug. 2000, with the oral presentation: Some space-time models: an application to NO2 pollution in an urban area.
-Conference on Spatial Temporal Modeling, Manchester, 1-4 May 1999.
-Classification of Data Analysis Group (CLADAG) ‘99, CNR, Roma, 5-6 July 1999.
-Chairman at the International Conference in Classification Data Analysis and Knowledge Organization, Pescara, 3-4 July 1997.
-Chairman at the 2nd European Conference on Geostatistics for Environmental Applications, Valencia, 18-20 Nov. 1998.
-Chairman in the plenary session at the 8th Scientific International Conference on INNOVATION & SOCIETY Statistical Methods for Evaluation and Quality, University of Naples Federico II, Naples, 6-7 Sept. 2017.
-Chairman at the Conference GeoEnv 2012, Valencia, 19-21 Sep. 2012.
Some Participations at International Conferences:
-International Conference GEOSTATS2016, Universidad Politecnica de Valencia, 5-9 Sept. 2016.
-International Conference of European Statistics Stakeholders, Rome, Italy, 24-25 Nov. 2014.
-3rd European Conference on Geostatistics for Environmental Applications, Avignon, France, 22-24 Nov. 2000.
-International Conference Dust 2014, Castellaneta (Taranto), Italy, 6 June 2014.
-Spatial 2 – Spatial Data Methods for Environmental and Ecological Processes, Foggia, Italy, 1-2 Sept. 2011.
-Conference of the International Association for Mathematical Geology, Cancun, Messico, 6-12 Sept. 2001.
Research Projects:
Member of the research Project:
-“Ambiente e salute: analisi geostatistica con modelli stocastici e indagine di customer satisfaction per i servizi sanitari di onco-ematologia”, financed by CUIS (Consorzio Universitario Interprovinciale Salentino) of the Province of Lecce, Associazione La Rosa-Angela Serra of Lecce, LILT Lecce, 2013-2015.
-5 per mille “Modelli di interpolazione stocastica per il monitoraggio ambientale: sviluppi teorici e applicativi” financed by University of Salento, 2011.
Member of the operation research unit - Research Institute of Applied Mathematics (I.R.M.A. “Istituto di Ricerche per la Matematica Applicata”) for:
-the Project of the CNR entitled “Tecnologie dell'informazione: Software di Base ed Applicazioni" Jan. 1986-Dec. 1987.
-the Project of the CNR entitled “Matematica Applicata”-“Theme: “Statistica dei Processi Aleatori” Jan. 1988-Dec. 1989.
-the Project of the CNR entitled “Modelli differenziali e statistici per il trattamento di ecosistemi e di dati spaziali " Jan. 1992-Dec. 1993.
-the Project of the CNR entitled “Analisi statistica di dati a struttura spaziale” 1993.
-the Project of the CNR entitled “Analisi statistica di dati a struttura spazio-temporale” 1994.
-the Project of the CNR entitled “Sistemi con struttura spazio-temporale: aspetti analitici, statistici e numerico-computazionali” Jan. 1996-Dec. 1996.
-the Project of the CNR entitled “Modelli matematico-statistici con struttura spazio-temporale in economia, finanza, ecologia” 1997-1998.
-the Project of the CNR entitled “Problemi e diffusione di inquinanti nell'Ambiente e relative tecniche di decontaminazione: metodi analitici, numerici e statistici” Jan. 1998-Dec. 1998.
Scientific responsible for the Research Project:
-“Sistema informativo statistico per le aree mercatali”, cofinanced by CUIS, 2011.
-“Modelli geostatistici ed aspetti computazionali innovativi per la previsione spazio-temporale”, cofinanced by Fondazione Caripuglia, 2015-2017.
-Interreg 2007-2013 (Axis 3-3.2) Project title: “Development of an Environmental-Meteorological Stations Network on the Ionian Islands and Southern Italy-DEMSNIISI”; Project manager A. Kalimeris (Technological Educational Institute of the Ionian Islands), Dec. 2012-Nov. 2015.
-“Sviluppi della geostatistica multivariata per l’analisi dei dati ambientali nello spazio e nello spazio tempo”, cofinanced by Fondazione Caripuglia, 2010.
-Educational courses POR PUGLIA 2007-2013, Axis IV, Mis.4.20, Action b), “Tecniche statistiche e GIS per la valorizzazione del patrimonio ambientale e culturale”, and “Tecnologie statistico-informatiche per l’industria, il commercio ed il turismo”, University of Salento.
-Educational course POR PUGLIA 2000-2006, Axis I, Mis.1.10, Action b), “Metodi per l’analisi statistica dei dati ambientali a struttura spaziale e spazio-temporale”, University of Salento
-“Raccolta differenziata e Giovani: Un Modello per la diffusione di buone eco-prassi”, cofinanced by CUIS of Province of Lecce, 2009.
-“La Statistica per l’ambiente – Analisi dei dati relativi ai rifiuti”, cofinanced by CUIS of Province of Lecce, 2006.
-Exit Polls-government elections 2007-2008 in Province of Lecce, Brindisi and Taranto
-“Un sistema per il governo delle acque di scarico”cofinanced by Province of Lecce and AXA group, 2008-2009.
-“Modello statistico a supporto delle politiche sociali” cofinanced by CUIS and Unione dei Comuni del Nord Salento, 2008-2009.
-“Analisi delle preferenze e della qualità del servizio televisivo locale nella Città di Lecce”, cofinanced by municipality of Lecce, 2008-2009.
-“Ricerche ed analisi sull’emittenza televisiva locale nella Provincia di Lecce”, cofinanced by Province of Lecce, 2008- 2009.
-“Metodi e tecniche per la valutazione, la previsione e il controllo del benessere negli ecosistemi”, Research unit of Lecce: “Analisi spazio-temporale per il monitoraggio ambientale e la costruzione di mappe di rischio” (COFIN 2003).
-M.U.R.S.T. ex 40%, “Logica e tecniche del processo inferenziale”, 1992-1996.
-M.U.R.S.T. ex 40%, “Analisi dei dati spaziali”, 1997-1998.
-PRIN 1999, “Metodi e tecniche statistiche per l'analisi di dati a struttura spaziale e spazio-temporale”, Jan. 1999-Dec. 2000.
-“Trattamento statistico di dati a struttura spazio-temporale” research project of the CNR, 1995
-“Trattamento numerico-statistico di dati sperimentali”, research project of the CNR, 1994.

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Didattica

A.A. 2018/2019

ANALISI STATISTICA SPAZIALE

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Lingua ITALIANO

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 48.0

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso CURRICULUM FINANZA E ASSICURAZIONI

Sede Lecce - Università degli Studi

STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Lingua ITALIANO

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 64.0

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Per immatricolati nel 2018/2019

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce - Università degli Studi

STATISTICA II

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Lingua ITALIANO

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 64.0

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce - Università degli Studi

A.A. 2017/2018

ANALISI STATISTICA SPAZIALE

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Lingua ITALIANO

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 48.0

Anno accademico di erogazione 2017/2018

Per immatricolati nel 2016/2017

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso CURRICULUM FINANZA E ASSICURAZIONI

Sede Lecce - Università degli Studi

STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Lingua ITALIANO

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 64.0

Anno accademico di erogazione 2017/2018

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce - Università degli Studi

STATISTICA II

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Lingua ITALIANO

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 64.0

Anno accademico di erogazione 2017/2018

Per immatricolati nel 2016/2017

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce - Università degli Studi

A.A. 2016/2017

ANALISI STATISTICA SPAZIALE

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 48.0 Ore Studio individuale: 102.0

Anno accademico di erogazione 2016/2017

Per immatricolati nel 2015/2016

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso CURRICULUM FINANZA E ASSICURAZIONI

Sede Lecce - Università degli Studi

STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 64.0 Ore Studio individuale: 136.0

Anno accademico di erogazione 2016/2017

Per immatricolati nel 2016/2017

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce - Università degli Studi

STATISTICA II

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 48.0 Ore Studio individuale: 102.0

Anno accademico di erogazione 2016/2017

Per immatricolati nel 2015/2016

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce - Università degli Studi

A.A. 2015/2016

ANALISI STATISTICA SPAZIALE

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 48.0 Ore Studio individuale: 102.0

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Per immatricolati nel 2014/2015

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso CURRICULUM FINANZA E ASSICURAZIONI

Sede Lecce - Università degli Studi

STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Crediti 10.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 80.0 Ore Studio individuale: 170.0

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Per immatricolati nel 2015/2016

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce - Università degli Studi

STATISTICA II

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 48.0 Ore Studio individuale: 102.0

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Per immatricolati nel 2014/2015

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce - Università degli Studi

A.A. 2014/2015

ANALISI STATISTICA SPAZIALE

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 48.0 Ore Studio individuale: 102.0

Anno accademico di erogazione 2014/2015

Per immatricolati nel 2013/2014

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso CURRICULUM FINANZA E ASSICURAZIONI

Sede Lecce - Università degli Studi

STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Crediti 10.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 80.0 Ore Studio individuale: 170.0

Anno accademico di erogazione 2014/2015

Per immatricolati nel 2014/2015

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso PERCORSO COMUNE

STATISTICA II

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 48.0 Ore Studio individuale: 102.0

Anno accademico di erogazione 2014/2015

Per immatricolati nel 2013/2014

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce - Università degli Studi

A.A. 2013/2014

STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Crediti 10.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 80.0 Ore Studio individuale: 170.0

Anno accademico di erogazione 2013/2014

Per immatricolati nel 2013/2014

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce - Università degli Studi

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ANALISI STATISTICA SPAZIALE

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 48.0

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Anno di corso 2

Semestre Secondo Semestre (dal 26/02/2019 al 25/05/2019)

Lingua ITALIANO

Percorso CURRICULUM FINANZA E ASSICURAZIONI (A12)

Sede Lecce - Università degli Studi

Conoscenza delle nozioni di Statistica inferenziale e di elementi di algebra lineare 

L’insegnamento di Analisi Statistica Spaziale fornisce agli studenti le basi teoriche per analizzare con rigore e metodo scientifico i dati a struttura spaziale

Il corso si propone di fornire elementi di analisi geostatistica al fine di descrivere, stimare e simulare la distribuzione spaziale di un fenomeno (ad esempio di  fenomeni assicurativi e d economico-finanziari) in un territorio.

Risultati attesi secondo i descrittori di Dublino:

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding):

- Acquisizione degli strumenti della Geostatistica per la descrizione, interpretazione, stima e simulazione dell’evoluzione spaziale dei fenomeni.

- Conoscenza degli strumenti informatici opportuni: software specialistici per l’analisi geostatistica.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding)

- Capacità di fornire modelli stocastici a supporto di diverse aree strategiche del settore finanziario e assicurativo.

- Capacità di analizzare dati a struttura spaziale a scopo previsivo o di simulazione.

- Capacità di pianificare un’indagine geostatistica.

- Presentazione e interpretazione critica dei risultati geostatistici in ambito finanziario e attuariale.

 

Autonomia di giudizio (making judgements)

- Capacità di utilizzare i risultati delle analisi geostatistiche per formulare ipotesi interpretative, ricavarne indicazioni strategiche, prendere decisioni in condizioni di incertezza.

- Capacità di valutare gli aspetti etici e deontologici dei risultati di un’indagine, al fine di evitare un utilizzo inappropriato dell’informazione geostatistica.

 

Abilità comunicative (communication skills)

- Capacità di presentare, anche con l'ausilio di tecniche audiovisive, i metodi, i risultati e l'interpretazione statistica di uno studio sia ad esperti di natura economico-finanziaria in ambito bancario, assicurativo che a specialisti nel campo statistico.

- Capacità di cogliere e di definire/circoscrivere l’obiettivo geostatistico di uno studio.

Capacità di apprendimento (learning skills)

- Capacità di integrare le proprie conoscenze adattandosi alle diverse realtà e all’evoluzione della disciplina.

Lezioni frontali con uso di supporti audiovisivi

Prova orale e di laboratorio a conclusione del ciclo di lezioni frontali (quesiti orali volti a valutare l’apprendimento delle nozioni teoriche e discussione di un caso di studio sviluppato in laboratorio); la prova d’esame si svolge ai sensi dell'art. 26 del Regolamento Didattico di Ateneo. Del suo svolgimento viene redatto apposito verbale, sottoscritto dal Presidente e dai membri della commissione e dallo studente esaminato. Il superamento dell'esame presuppone il conferimento di un voto non inferiore ai diciotto/trentesimi (con eventuale assegnazione della lode) e prevede l'attribuzione dei corrispondenti CFU.

Il superamento della prova d'esame consentirà l'acquisizione di competenze e conoscenze, nonché autonomia di giudizio in linea con i risultati attesi riportati nella sezione "obiettivi formativi", secondo i descrittori di Dublino.

"Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"

Non sono previste differenze in termini di programma, testi e modalità d'esame fra studenti frequentanti e non frequentanti

https://easytest.unisalento.it/Calendario/Dipartimento_di_Scienze_dellEconomia/1267/ttTotalHtml.html

Commissione di esame:

Posa Donato (presidente); De Iaco Sandra (componente); Palma Monica (componente); Maggio Sabrina (componente)

Concetti preliminari. Descrizione dei dati spaziali. Campionamento spaziale. Analisi esplorativa dei dati. Mappe di localizzazione. Curve di livello. Mappe a livelli di grigio. Finestre mobili. Effetto proporzionale. Funzioni aleatorie. Momenti del primo e secondo ordine. Le ipotesi di stazionarietà. La correlazione spaziale. Covariogramma e variogramma e relative proprietà. Anisotropie. Presenza di un trend. Modelli teorici. Stima del semivariogramma. Stima puntuale. Metodo poligonale. Metodo delle triangolazioni. Metodi ID. Kriging stazionario e non-stazionario. I parametri del modello spaziale. Validazione del modello. Stima non lineare. Elementi di Geostatistica nonparametrica. Simulazione non condizionata. Simulazione condizionata. Applicazioni di laboratorio mediante l’utilizzo del software S-GEMS. 1 Cartografia e sistemi di riferimento, 2 Caratteristiche generali dei GIS e dei software GIS, 3 Tipologie e formato di dati 4 Modelli per l'organizzazione dei dati
5 WebGIS: caratteristiche e software 6 WebGIS per il monitoraggio ambientale, 7 WebGIS per le aree mercatali

- Posa D., De Iaco S., Geostatistica: teoria e applicazioni, G. Giappichelli Ed., Torino, 2009

- De Iaco S., Distefano V., Palma M., Posa D., GIS e WRBGIS: elementi ed applicazioni, G. Giappichelli Ed., Torino, 2014

ANALISI STATISTICA SPAZIALE (SECS-S/01)
STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 64.0

Per immatricolati nel 2018/2019

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 22/09/2018 al 31/12/2018)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

Elementi di algebra lineare a livello di scuola secondaria di secondo grado

L’insegnamento di Statistica I fornisce agli studenti le basi teoriche per affrontare con rigore e metodo scientifico un’indagine statistica e propone lo studio degli indici statistici fondamentali per la realizzazione dell’analisi descrittiva delle variabili quali-quantitative rilevate nell’ambito della stessa indagine.

Il corso si propone di fornire metodologie e strumenti di Statistica descrittiva, per l’acquisizione di competenze nell’analisi esplorativa dei dati, ovvero per descrivere, sintetizzare, presentare ed interpretare le osservazioni di fenomeni collettivi.

 

Risultati attesi secondo i descrittori di Dublino:

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding):

- Acquisizione degli strumenti della Statistica descrittiva al fine di descrivere, sintetizzare numericamente, presentare e quindi interpretare le osservazioni relative ai fenomeni collettivi, anche in campo aziendale, economico e finanziario.

- Conoscenza delle Fonti statistiche ufficiali più utilizzate a livello nazionale (ISTAT, ISMEA, ecc.) per il reperimento dei dati.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding)

- Capacità di raccogliere dati, archiviarli in database opportunamente definiti, elaborarli e presentare i risultati ottenuti.

- Capacità di lettura e valutazione dei metadati che accompagnano le fonti statistiche.

- Capacità di percezione dei problemi economici e della loro analisi attraverso il metodo statistico.

Autonomia di giudizio (making judgements)

Capacità di valutazione dei risultati derivanti dal calcolo di indicatori statistici e definizione dei metodi più idonei per il raggiungimento dei risultati.

Abilità comunicative (communication skills)

Capacità di presentare con chiarezza i risultati delle analisi statistiche effettuate e dello schema di campionamento scelto.

Capacità di apprendimento (learning skills)

Capacità di apprendimento delle varie fasi per la realizzazione di un’indagine statistica.

Lezioni frontali, esercitazioni in aula

Prova scritta e orale a conclusione del ciclo di lezioni frontali (verifica delle nozioni acquisite mediante lo sviluppo di elaborati scritti per la parte inerente alle applicazioni statistiche e quesiti orali volti a valutare l’apprendimento delle nozioni teoriche). Del suo svolgimento viene redatto apposito verbale, sottoscritto dal Presidente e dai membri della commissione e dallo studente esaminato. Il superamento dell'esame presuppone il conferimento di un voto non inferiore ai diciotto/trentesimi (con eventuale assegnazione della lode) e prevede l'attribuzione dei corrispondenti CFU.

Il superamento della prova d'esame consentirà l'acquisizione di competenze e conoscenze, nonché autonomia di giudizio in linea con i risultati attesi riportati nella sezione "obiettivi formativi", secondo i descrittori di Dublino.

"Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"

Non sono previste differenze in termini di programma, testi e modalità d'esame fra studenti frequentanti e non frequentanti.

https://easytest.unisalento.it/Calendario/Dipartimento_di_Scienze_dellEconomia/1267/ttTotalHtml.html

Commissione di esame: Posa Donato (presidente); De Iaco Sandra (componente); Palma Monica (componente); Maggio Sabrina (componente); Giuseppina
Giungato (componente);Claudia Cappello (componente);Daniela Pellegrino (componente).

Concetti introduttivi e formalismo. 1.1. Cenni storici. 1.2 Campi di applicazione della Statistica. 1.3. L'indagine statistica. 1.3. Fonti di rilevazione statistica. 1.4. Tecniche di campionamento. 1.5. Caratteri e modalità. 1.6. Il formalismo statistico. 2. Tabelle statistiche e rappresentazioni grafiche. 2.1. Le distribuzioni statistiche. 2.2. Le rappresentazioni grafiche. 3. Indici di posizione. 3.1. Le medie analitiche. 3.2. Le medie lasche. 3.3. Diagramma a scatola e baffi 4. Indici di variabilità. 4.1. Tipologie di indici di variabilità. 4.2. Indici di dispersione. 4.3. Indici di disuguaglianza. 4.4. Intervalli di variazione. 4.5. La variabilità relativa. 4.6. La concentrazione. 4.7. Scarti standardizzati. 5. Gli indici di forma. 5.1. Simmetria. 5.2. Curtosi. 6. I rapporti statistici. 6.1. Concetti generali. 6.2. Classi di rapporti statistici. 6.3. Numeri indici. 7. Analisi della dipendenza. 7.1. Indipendenza. 7.2. Analisi della regressione. 7.3. Indice di determinazione. 8. Analisi dell'interdipendenza. 8.1. Aspetti della correlazione. 8.2. Codevianza. 8.3. Coefficiente di correlazione lineare. 8.4. La cograduazione. 9. Distribuzioni empiriche e curva normale. 9.1. Distribuzione empirica e distribuzione teorica. 9.2 Curva normale. 9.3. Disuguaglianza di Bienaymé-Chebyshev.

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, Fondamenti di Statistica descrittiva: II edizione, Giappichelli Editore, 2008.

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, S. Maggio, Esercizi di statistica descrittiva, Giappichelli editore, 2006.

STATISTICA I (SECS-S/01)
STATISTICA II

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 64.0

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Anno di corso 2

Semestre Primo Semestre (dal 22/09/2018 al 31/12/2018)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

Elementi di algebra della scuola secondaria e di statistica descrittiva

L’insegnamento di Statistica II fornisce agli studenti le basi teoriche per affrontare problemi di tipo inferenziale, nonché propone un’introduzione all’analisi di dati a struttura spaziale.

Il corso si propone di fornire:

- concetti, metodologie e strumenti della Statistica inferenziale per valutare,  in termini probabilistici, diversi aspetti di un fenomeno, esaminando soltanto le osservazioni relative ad un campione rappresentativo della popolazione;

- elementi di Analisi Statistica Spaziale per eseguire l’analisi geostatistica dei dati a struttura spaziale.

 

Risultati attesi secondo i descrittori di Dublino:

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding):

- Acquisizione degli strumenti della Statistica inferenziale al fine di stimare diversi aspetti di fenomeni economici e finanziari, sulla base dell’osservazione di un campione estratto dalla popolazione di riferimento.

- Conoscenza dei metodi induttivi della Statistica inferenziale per la specificazione, stima e verifica dei parametri di modelli statistici utilizzabili a scopi previsivi e decisionali.

- Conoscenza dei metodi e delle procedure statistiche per analisi esplorative di dati univariati e multivariati.

 

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding)

- Capacità di spiegare fenomeni economici e finanziari mediante l'analisi statistica dei dati e la costruzione di modelli idonei, anche con l'impiego di strumenti di calcolo avanzati e di algoritmi sofisticati.

- Capacità di pianificare un’indagine statistica campionaria.

- Presentazione e interpretazione critica dei risultati inferenziali in ambito economico e finanziario.

 

Autonomia di giudizio (making judgements)

- Capacità di tradurre in termini statistici una esigenza conoscitiva nell’ambito dello studio delle dinamiche economiche e finanziarie.

- Capacità di utilizzare i risultati delle analisi dei dati per formulare ipotesi interpretative, ottenere indicazioni strategiche, assumere decisioni in condizioni di incertezza.

- Capacità di valutare gli aspetti etici e deontologici dei risultati di un’indagine, al fine di evitare un utilizzo inappropriato dell’informazione statistica.

Abilità comunicative (communication skills)

- Capacità di presentare, anche con l'ausilio di tecniche audiovisive, i metodi, i risultati e l'interpretazione

statistica di uno studio sia ad esperti del contesto applicativo che a specialisti nel campo statistico.

- Capacità di cogliere e di definire/circoscrivere l’obiettivo statistico di uno studio con interlocutori non esperti.

-Capacità di divulgare i risultati delle analisi statistiche con linguaggio tecnico adeguato.

Capacità di apprendimento (learning skills)

-Capacità di integrare le proprie conoscenze adattandosi alle diverse realtà e all’evoluzione della disciplina.

Lezioni frontali 

Prova scritta e orale a conclusione del ciclo di lezioni frontali (verifica delle nozioni acquisite mediante lo sviluppo di elaborati scritti per la parte inerente alle applicazioni statistiche e quesiti orali volti a valutare l’apprendimento delle nozioni teoriche). Del suo svolgimento viene redatto apposito verbale, sottoscritto dal Presidente e dai membri della commissione e dallo studente esaminato. Il superamento dell'esame presuppone il conferimento di un voto non inferiore ai diciotto/trentesimi (con eventuale assegnazione della lode) e prevede l'attribuzione dei corrispondenti CFU.

Il superamento della prova d'esame consentirà l'acquisizione di competenze e conoscenze, nonché autonomia di giudizio in linea con i risultati attesi riportati nella sezione "obiettivi formativi", secondo i descrittori di Dublino.

"Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"

Non sono previste differenze in termini di programma, testi e modalità d'esame fra studenti frequentanti e non frequentanti

https://easytest.unisalento.it/Calendario/Dipartimento_di_Scienze_dellEconomia/1267/ttTotalHtml.html

Commissione di esame:

Posa Donato (presidente); De Iaco Sandra (componente); Palma Monica (componente); Maggio Sabrina (componente).

1. Principi di inferenza statistica. 2. Calcolo combinatorio ed eventi. Teoria degli insiemi. Elementi di calcolo combinatorio. Esperimenti casuali. Spazio campionario ed eventi. 3. Teoria della probabilità. Cenni storici. Concezione classica, frequentista, geometrica, soggettiva. Teoria assiomatica. Spazio di probabilità. Probabilità condizionata. Indipendenza tra eventi. 4. Variabili aleatorie. Alcuni concetti generali. Funzione di ripartizione. Variabili aleatorie: discrete, assolutamente continue. Variabili aleatorie doppie. Momenti di una variabile aleatoria: valore atteso e varianza. Variabile aleatoria standardizzata. Disuguaglianza di Chebyshev. Relazioni tra variabili aleatorie: indipendenza e correlazione. 5. Distribuzioni di probabilità notevoli: Bernoulli, binomiale, Poisson, gaussiana, chi-quadrato, T di Student, F di Fisher. 6. Campionamento casuale ed inferenza statistica. Paradigmi dell’inferenza statistica. Formalismo dell’inferenza statistica classica. Metodi di stima parametrici e non parametrici. Funzione di verosimiglianza. Statistiche e distribuzioni campionarie: media, varianza, proporzione. Distribuzioni campionarie fondamentali. Teorema del limite centrale. 7. Stima puntuale. Stimatori e stime di un parametro. Proprietà degli stimatori. Metodo della massima verosimiglianza. Stimatori puntuali per il valore atteso, la varianza e la proporzione. 8. Stima per intervalli. Intervalli di confidenza per un parametro. Inferenza parametrica per il valore atteso, la varianza e la proporzione. 9. Verifica delle ipotesi. Verifica di ipotesi per un parametro. Test parametrici per il valore atteso, la varianza e la proporzione. Analisi della varianza. Elementi di Analisi Statistica Spaziale. Descrizione dei dati spaziali. Campionamento spaziale. Analisi esplorativa dei dati. Mappe di localizzazione. Curve di livello. Mappe a livelli di grigio. Funzioni aleatorie. Momenti del primo e secondo ordine. Le ipotesi di stazionarietà. La correlazione spaziale. Covariogramma e variogramma. Modelli teorici. Stima del semivariogramma. Stima puntuale. Metodo poligonale. Metodo delle triangolazioni. Metodi ID. Kriging stazionario.

- Posa D., De Iaco S., Fondamenti di statistica inferenziale, Cleup, Padova, 2006

- Posa D., De Iaco S., Geostatistica: teoria e applicazioni, G. Giappichelli Ed., Torino, 2009

STATISTICA II (SECS-S/01)
ANALISI STATISTICA SPAZIALE

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 48.0

Per immatricolati nel 2016/2017

Anno accademico di erogazione 2017/2018

Anno di corso 2

Semestre Secondo Semestre (dal 26/02/2018 al 25/05/2018)

Lingua ITALIANO

Percorso CURRICULUM FINANZA E ASSICURAZIONI (A12)

Sede Lecce - Università degli Studi

Conoscenza delle nozioni di Statistica inferenziale e di elementi di algebra lineare 

L’insegnamento di Analisi Statistica Spaziale fornisce agli studenti le basi teoriche per analizzare con rigore e metodo scientifico i dati a struttura spaziale

Il corso si propone di fornire elementi di analisi geostatistica al fine di descrivere, stimare e simulare la distribuzione spaziale di un fenomeno (ad esempio di  fenomeni assicurativi e d economico-finanziari) in un territorio.

Lezioni frontali con uso di supporti audiovisivi

Prova orale e di laboratorio a conclusione del ciclo di lezioni frontali (quesiti orali volti a valutare l’apprendimento delle nozioni teoriche e discussione di un caso di studio sviluppato in laboratorio); la prova d’esame si svolge ai sensi dell'art. 26 del Regolamento Didattico di Ateneo. Del suo svolgimento viene redatto apposito verbale, sottoscritto dal Presidente e dai membri della commissione e dallo studente esaminato. Il superamento dell'esame presuppone il conferimento di un voto non inferiore ai diciotto/trentesimi (con eventuale assegnazione della lode) e prevede l'attribuzione dei corrispondenti CFU.

"Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"

Non sono previste differenze in termini di programma, testi e modalità d'esame fra studenti frequentanti e non frequentanti

Commissione di esame:

Posa Donato (presidente); De Iaco Sandra (componente); Palma Monica (componente); Maggio Sabrina (componente)

Risultati attesi secondo i descrittori di Dublino:

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding):

- Acquisizione degli strumenti della Geostatistica per la descrizione, interpretazione, stima e simulazione dell’evoluzione spaziale dei fenomeni.

- Conoscenza degli strumenti informatici opportuni: software specialistici per l’analisi geostatistica.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding)

- Capacità di fornire modelli stocastici a supporto di diverse aree strategiche del settore finanziario e assicurativo.

- Capacità di analizzare dati a struttura spaziale a scopo previsivo o di simulazione.

- Capacità di pianificare un’indagine geostatistica.

- Presentazione e interpretazione critica dei risultati geostatistici in ambito finanziario e attuariale.

 

Autonomia di giudizio (making judgements)

- Capacità di utilizzare i risultati delle analisi geostatistiche per formulare ipotesi interpretative, ricavarne indicazioni strategiche, prendere decisioni in condizioni di incertezza.

- Capacità di valutare gli aspetti etici e deontologici dei risultati di un’indagine, al fine di evitare un utilizzo inappropriato dell’informazione geostatistica.

 

Abilità comunicative (communication skills)

- Capacità di presentare, anche con l'ausilio di tecniche audiovisive, i metodi, i risultati e l'interpretazione statistica di uno studio sia ad esperti di natura economico-finanziaria in ambito bancario, assicurativo che a specialisti nel campo statistico.

- Capacità di cogliere e di definire/circoscrivere l’obiettivo geostatistico di uno studio.

Capacità di apprendimento (learning skills)

- Capacità di integrare le proprie conoscenze adattandosi alle diverse realtà e all’evoluzione della disciplina.

Concetti preliminari. Descrizione dei dati spaziali. Campionamento spaziale. Analisi esplorativa dei dati. Mappe di localizzazione. Curve di livello. Mappe a livelli di grigio. Finestre mobili. Effetto proporzionale. Funzioni aleatorie. Momenti del primo e secondo ordine. Le ipotesi di stazionarietà. La correlazione spaziale. Covariogramma e variogramma e relative proprietà. Anisotropie. Presenza di un trend. Modelli teorici. Stima del semivariogramma. Stima puntuale. Metodo poligonale. Metodo delle triangolazioni. Metodi ID. Kriging stazionario e non-stazionario. I parametri del modello spaziale. Validazione del modello. Stima non lineare. Elementi di Geostatistica nonparametrica. Simulazione non condizionata. Simulazione condizionata. Applicazioni di laboratorio mediante l’utilizzo del software S-GEMS. 1 Cartografia e sistemi di riferimento, 2 Caratteristiche generali dei GIS e dei software GIS, 3 Tipologie e formato di dati 4 Modelli per l'organizzazione dei dati
5 WebGIS: caratteristiche e software 6 WebGIS per il monitoraggio ambientale, 7 WebGIS per le aree mercatali

- Posa D., De Iaco S., Geostatistica: teoria e applicazioni, G. Giappichelli Ed., Torino, 2009

- De Iaco S., Distefano V., Palma M., Posa D., GIS e WRBGIS: elementi ed applicazioni, G. Giappichelli Ed., Torino, 2014

ANALISI STATISTICA SPAZIALE (SECS-S/01)
STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 64.0

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno accademico di erogazione 2017/2018

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 22/09/2017 al 31/12/2017)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

Elementi di algebra lineare a livello di scuola secondaria di secondo grado

L’insegnamento di Statistica I fornisce agli studenti le basi teoriche per affrontare con rigore e metodo scientifico un’indagine statistica e propone lo studio degli indici statistici fondamentali per la realizzazione dell’analisi descrittiva delle variabili quali-quantitative rilevate nell’ambito della stessa indagine.

Il corso si propone di fornire metodologie e strumenti di Statistica descrittiva, per l’acquisizione di competenze nell’analisi esplorativa dei dati, ovvero per descrivere, sintetizzare, presentare ed interpretare le osservazioni di fenomeni collettivi.

Lezioni frontali, esercitazioni in aula

Prova scritta e orale a conclusione del ciclo di lezioni frontali (verifica delle nozioni acquisite mediante lo sviluppo di elaborati scritti per la parte inerente alle applicazioni statistiche e quesiti orali volti a valutare l’apprendimento delle nozioni teoriche). Del suo svolgimento viene redatto apposito verbale, sottoscritto dal Presidente e dai membri della commissione e dallo studente esaminato. Il superamento dell'esame presuppone il conferimento di un voto non inferiore ai diciotto/trentesimi (con eventuale assegnazione della lode) e prevede l'attribuzione dei corrispondenti CFU.

"Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"

Non sono previste differenze in termini di programma, testi e modalità d'esame fra studenti frequentanti e non frequentanti.

Commissione di esame: Posa Donato (presidente); De Iaco Sandra (componente); Palma Monica (componente); Maggio Sabrina (componente); Distefano Veronica (componente);Claudia Cappello (componente);Daniela Pellegrino (componente).

Risultati attesi secondo i descrittori di Dublino:

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding):

- Acquisizione degli strumenti della Statistica descrittiva al fine di descrivere, sintetizzare numericamente, presentare e quindi interpretare le osservazioni relative ai fenomeni collettivi, anche in campo aziendale, economico e finanziario.

- Conoscenza delle Fonti statistiche ufficiali più utilizzate a livello nazionale (ISTAT, ISMEA, ecc.) per il reperimento dei dati.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding)

- Capacità di raccogliere dati, archiviarli in database opportunamente definiti, elaborarli e presentare i risultati ottenuti.

- Capacità di lettura e valutazione dei metadati che accompagnano le fonti statistiche.

- Capacità di percezione dei problemi economici e della loro analisi attraverso il metodo statistico.

Autonomia di giudizio (making judgements)

Capacità di valutazione dei risultati derivanti dal calcolo di indicatori statistici e definizione dei metodi più idonei per il raggiungimento dei risultati.

Abilità comunicative (communication skills)

Capacità di presentare con chiarezza i risultati delle analisi statistiche effettuate e dello schema di campionamento scelto.

Capacità di apprendimento (learning skills)

Capacità di apprendimento delle varie fasi per la realizzazione di un’indagine statistica.

Concetti introduttivi e formalismo. 1.1. Cenni storici. 1.2 Campi di applicazione della Statistica. 1.3. L'indagine statistica. 1.3. Fonti di rilevazione statistica. 1.4. Tecniche di campionamento. 1.5. Caratteri e modalità. 1.6. Il formalismo statistico. 2. Tabelle statistiche e rappresentazioni grafiche. 2.1. Le distribuzioni statistiche. 2.2. Le rappresentazioni grafiche. 3. Indici di posizione. 3.1. Le medie analitiche. 3.2. Le medie lasche. 3.3. Diagramma a scatola e baffi 4. Indici di variabilità. 4.1. Tipologie di indici di variabilità. 4.2. Indici di dispersione. 4.3. Indici di disuguaglianza. 4.4. Intervalli di variazione. 4.5. La variabilità relativa. 4.6. La concentrazione. 4.7. Scarti standardizzati. 5. Gli indici di forma. 5.1. Simmetria. 5.2. Curtosi. 6. I rapporti statistici. 6.1. Concetti generali. 6.2. Classi di rapporti statistici. 6.3. Numeri indici. 7. Analisi della dipendenza. 7.1. Indipendenza. 7.2. Analisi della regressione. 7.3. Indice di determinazione. 8. Analisi dell'interdipendenza. 8.1. Aspetti della correlazione. 8.2. Codevianza. 8.3. Coefficiente di correlazione lineare. 8.4. La cograduazione. 9. Distribuzioni empiriche e curva normale. 9.1. Distribuzione empirica e distribuzione teorica. 9.2 Curva normale. 9.3. Disuguaglianza di Bienaymé-Chebyshev.

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, Fondamenti di Statistica descrittiva: II edizione, Giappichelli Editore, 2008.

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, S. Maggio, Esercizi di statistica descrittiva, Giappichelli editore, 2006.

STATISTICA I (SECS-S/01)
STATISTICA II

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 64.0

Per immatricolati nel 2016/2017

Anno accademico di erogazione 2017/2018

Anno di corso 2

Semestre Primo Semestre (dal 22/09/2017 al 31/12/2017)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

Elementi di algebra della scuola secondaria e di statistica descrittiva

Il corso si propone di fornire:

- concetti, metodologie e strumenti della Statistica inferenziale per valutare,  in termini probabilistici, diversi aspetti di un fenomeno, esaminando soltanto le osservazioni relative ad un campione rappresentativo della popolazione;

- elementi di Analisi Statistica Spaziale per eseguire l’analisi geostatistica dei dati a struttura spaziale.

Lezioni frontali 

Prova scritta e orale a conclusione del ciclo di lezioni frontali (verifica delle nozioni acquisite mediante lo sviluppo di elaborati scritti per la parte inerente alle applicazioni statistiche e quesiti orali volti a valutare l’apprendimento delle nozioni teoriche). Del suo svolgimento viene redatto apposito verbale, sottoscritto dal Presidente e dai membri della commissione e dallo studente esaminato. Il superamento dell'esame presuppone il conferimento di un voto non inferiore ai diciotto/trentesimi (con eventuale assegnazione della lode) e prevede l'attribuzione dei corrispondenti CFU.

"Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"

Non sono previste differenze in termini di programma, testi e modalità d'esame fra studenti frequentanti e non frequentanti

Commissione di esame:

Posa Donato (presidente); De Iaco Sandra (componente); Palma Monica (componente); Maggio Sabrina (componente).

Risultati attesi secondo i descrittori di Dublino:

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding):

- Acquisizione degli strumenti della Statistica inferenziale al fine di stimare diversi aspetti di fenomeni economici e finanziari, sulla base dell’osservazione di un campione estratto dalla popolazione di riferimento.

- Conoscenza dei metodi induttivi della Statistica inferenziale per la specificazione, stima e verifica dei parametri di modelli statistici utilizzabili a scopi previsivi e decisionali.

- Conoscenza dei metodi e delle procedure statistiche per analisi esplorative di dati univariati e multivariati.

 

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding)

- Capacità di spiegare fenomeni economici e finanziari mediante l'analisi statistica dei dati e la costruzione di modelli idonei, anche con l'impiego di strumenti di calcolo avanzati e di algoritmi sofisticati.

- Capacità di pianificare un’indagine statistica campionaria.

- Presentazione e interpretazione critica dei risultati inferenziali in ambito economico e finanziario.

 

Autonomia di giudizio (making judgements)

- Capacità di tradurre in termini statistici una esigenza conoscitiva nell’ambito dello studio delle dinamiche economiche e finanziarie.

- Capacità di utilizzare i risultati delle analisi dei dati per formulare ipotesi interpretative, ottenere indicazioni strategiche, assumere decisioni in condizioni di incertezza.

- Capacità di valutare gli aspetti etici e deontologici dei risultati di un’indagine, al fine di evitare un utilizzo inappropriato dell’informazione statistica.

Abilità comunicative (communication skills)

- Capacità di presentare, anche con l'ausilio di tecniche audiovisive, i metodi, i risultati e l'interpretazione

statistica di uno studio sia ad esperti del contesto applicativo che a specialisti nel campo statistico.

- Capacità di cogliere e di definire/circoscrivere l’obiettivo statistico di uno studio con interlocutori non esperti.

-Capacità di divulgare i risultati delle analisi statistiche con linguaggio tecnico adeguato.

Capacità di apprendimento (learning skills)

-Capacità di integrare le proprie conoscenze adattandosi alle diverse realtà e all’evoluzione della disciplina.

1. Principi di inferenza statistica. 2. Calcolo combinatorio ed eventi. Teoria degli insiemi. Elementi di calcolo combinatorio. Esperimenti casuali. Spazio campionario ed eventi. 3. Teoria della probabilità. Cenni storici. Concezione classica, frequentista, geometrica, soggettiva. Teoria assiomatica. Spazio di probabilità. Probabilità condizionata. Indipendenza tra eventi. 4. Variabili aleatorie. Alcuni concetti generali. Funzione di ripartizione. Variabili aleatorie: discrete, assolutamente continue. Variabili aleatorie doppie. Momenti di una variabile aleatoria: valore atteso e varianza. Variabile aleatoria standardizzata. Disuguaglianza di Chebyshev. Relazioni tra variabili aleatorie: indipendenza e correlazione. 5. Distribuzioni di probabilità notevoli: Bernoulli, binomiale, Poisson, gaussiana, chi-quadrato, T di Student, F di Fisher. 6. Campionamento casuale ed inferenza statistica. Paradigmi dell’inferenza statistica. Formalismo dell’inferenza statistica classica. Metodi di stima parametrici e non parametrici. Funzione di verosimiglianza. Statistiche e distribuzioni campionarie: media, varianza, proporzione. Distribuzioni campionarie fondamentali. Teorema del limite centrale. 7. Stima puntuale. Stimatori e stime di un parametro. Proprietà degli stimatori. Metodo della massima verosimiglianza. Stimatori puntuali per il valore atteso, la varianza e la proporzione. 8. Stima per intervalli. Intervalli di confidenza per un parametro. Inferenza parametrica per il valore atteso, la varianza e la proporzione. 9. Verifica delle ipotesi. Verifica di ipotesi per un parametro. Test parametrici per il valore atteso, la varianza e la proporzione. Analisi della varianza. Elementi di Analisi Statistica Spaziale. Descrizione dei dati spaziali. Campionamento spaziale. Analisi esplorativa dei dati. Mappe di localizzazione. Curve di livello. Mappe a livelli di grigio. Funzioni aleatorie. Momenti del primo e secondo ordine. Le ipotesi di stazionarietà. La correlazione spaziale. Covariogramma e variogramma. Modelli teorici. Stima del semivariogramma. Stima puntuale. Metodo poligonale. Metodo delle triangolazioni. Metodi ID. Kriging stazionario.

- Posa D., De Iaco S., Fondamenti di statistica inferenziale, Cleup, Padova, 2006

- Posa D., De Iaco S., Geostatistica: teoria e applicazioni, G. Giappichelli Ed., Torino, 2009

STATISTICA II (SECS-S/01)
ANALISI STATISTICA SPAZIALE

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 48.0 Ore Studio individuale: 102.0

Per immatricolati nel 2015/2016

Anno accademico di erogazione 2016/2017

Anno di corso 2

Semestre Secondo Semestre (dal 27/02/2017 al 31/05/2017)

Lingua

Percorso CURRICULUM FINANZA E ASSICURAZIONI (A12)

Sede Lecce - Università degli Studi

ANALISI STATISTICA SPAZIALE (SECS-S/01)
STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 64.0 Ore Studio individuale: 136.0

Per immatricolati nel 2016/2017

Anno accademico di erogazione 2016/2017

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 22/09/2016 al 31/12/2016)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

STATISTICA I (SECS-S/01)
STATISTICA II

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 48.0 Ore Studio individuale: 102.0

Per immatricolati nel 2015/2016

Anno accademico di erogazione 2016/2017

Anno di corso 2

Semestre Primo Semestre (dal 22/09/2016 al 31/12/2016)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

STATISTICA II (SECS-S/01)
ANALISI STATISTICA SPAZIALE

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 48.0 Ore Studio individuale: 102.0

Per immatricolati nel 2014/2015

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Anno di corso 2

Semestre Secondo Semestre (dal 23/02/2016 al 31/05/2016)

Lingua

Percorso CURRICULUM FINANZA E ASSICURAZIONI (A12)

Sede Lecce - Università degli Studi

ANALISI STATISTICA SPAZIALE (SECS-S/01)
STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Crediti 10.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 80.0 Ore Studio individuale: 170.0

Per immatricolati nel 2015/2016

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Anno di corso 1

Semestre Annualità Singola (dal 22/09/2015 al 31/05/2016)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

STATISTICA I (SECS-S/01)
STATISTICA II

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 48.0 Ore Studio individuale: 102.0

Per immatricolati nel 2014/2015

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Anno di corso 2

Semestre Primo Semestre (dal 22/09/2015 al 31/12/2015)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

STATISTICA II (SECS-S/01)
ANALISI STATISTICA SPAZIALE

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 48.0 Ore Studio individuale: 102.0

Per immatricolati nel 2013/2014

Anno accademico di erogazione 2014/2015

Anno di corso 2

Semestre Primo Semestre (dal 22/09/2014 al 31/12/2014)

Lingua

Percorso CURRICULUM FINANZA E ASSICURAZIONI (A12)

Sede Lecce - Università degli Studi

ANALISI STATISTICA SPAZIALE (SECS-S/01)
STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Crediti 10.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 80.0 Ore Studio individuale: 170.0

Per immatricolati nel 2014/2015

Anno accademico di erogazione 2014/2015

Anno di corso 1

Semestre Annualità Singola (dal 22/09/2014 al 31/05/2015)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

STATISTICA I (SECS-S/01)
STATISTICA II

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 48.0 Ore Studio individuale: 102.0

Per immatricolati nel 2013/2014

Anno accademico di erogazione 2014/2015

Anno di corso 2

Semestre Primo Semestre (dal 22/09/2014 al 31/12/2014)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

STATISTICA II (SECS-S/01)
STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Crediti 10.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 80.0 Ore Studio individuale: 170.0

Per immatricolati nel 2013/2014

Anno accademico di erogazione 2013/2014

Anno di corso 1

Semestre Annualità Singola (dal 23/09/2013 al 31/05/2014)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

STATISTICA I (SECS-S/01)

Pubblicazioni

MONOGRAFIE

  • Introduzione alla Geostatistica, Posa D., Adriatica Editrice Salentina, Lecce, 1995.

  • L'evoluzione del Software Statistico su Mainframes e Minicomputers, Posa D., IRMA-CNR, No 2, 1986.

  • Modelli per campi aleatori spazio-temporali, De Iaco S.; Palma M.; Posa D., Adriatica Editrice Salentina,2002.

  • Fondamenti di Statistica descrittiva, Posa D., De Iaco S., Palma M., Giappichelli Editore, 2004, ISBN 9788834853030.

  • Fondamenti di Statistica inferenziale, Posa D., De Iaco S., Cleup sc, 2005, ISBN: 887178684X, 9788871786841. Ristampa anno 2006.

  • Esercizi di statistica descrittiva, Posa D., De Iaco S., Palma M., Maggio S., Giappichelli Editore, 2006, ISBN:883486655X.

  • Statistica descrittiva: Elementi e Esercizi, Posa D., De Iaco S., Palma M., Giappichelli Editore, 2007, ISBN:9788834875704.

  • Fondamenti di Statistica descrittiva, II Edizione, Posa D., De Iaco S., Palma M., Giappichelli Editore, 2008,ISBN: 9788834886724.

  • Elementi di calcolo combinatorio e teoria della probabilità, Posa D., De Iaco S., Palma M., GiappichelliEditore, 2009, ISBN 9788834894637.

  • Geostatistica: teoria ed applicazioni, Posa D., De Iaco S., Giappichelli Editore, 2009, ISBN: 9788834897447.

  • Un sistema informativo geografico integrato per la rete idrico-fognante. Un caso di studio, Aprile A.; De IacoS.; Maggio S.; Posa D., Carra Editrice, 2009, ISBN: 9788886406727

  • Raccolta Differenziata e Giovani: un Modello Statistico per la Diffusione di Buone Eco-Prassi, Posa D., De Iaco S., Palma M., Maggio S., Expomedia Edizioni, 2011, ISBN: 9788890627187

  • Sviluppi della Geostatistica multivariata per l’analisi dei dati ambientali nello spazio e nello spazio-tempo, Posa D., De Iaco S., Palma M., Maggio S., Springer, 2012, ISBN: 9788847025363.

  • Sistema informativo statistico per le aree mercatali, Posa D., De Iaco S., Palma M., Maggio S., Giappichelli Editore, Torino, 2013, ISBN 9788834888612.

  • Indagine campionaria per la valutazione di indicatori turistici associati al Mercatino del Gusto, Posa D., De Iaco S., Maggio S., Palma M., Cappello C., Distefano V., Pellegrino D., Spennato A., Giappichelli Editore, Torino, 2013, ISBN: 9788834892183.

  • Fenomeni naturali e cambiamenti climatici nello Ionio, Kalimeris A., Posa D., Skordilis C., Starros K., De Iaco S., Palma M., Maggio S., Giungato G., Turnone A., Vernich L., Talamo P.P., Pensa Editore, Lecce, 2013, ISBN 9788861521995.

  • GIS e WebGIS: elementi ed applicazioni, De Iaco S., Distefano V., Palma M., Posa D., Giappichelli Editore, Torino, 2014, ISBN 9788834847381.

  • Il suono che vorrei. Uno studio sui consumi musicali nel Salento, De Iaco S., Posa D., Palma M., Maggio S., Cappello C., Unisalento Press, Lecce, 2015, ISBN 9788896515280.

  • Ambiente e salute Indagine di customer satisfaction per i servizi di onco-ematologia del Polo Ospedaliero V. Fazzi di Lecce (a cura di S. De Iaco, D. Posa, M. Palma, S. Maggio), 2015, Maffei Editore, Trepuzzi (LE), ISBN: 9788898883097.

  • Ambiente e salute Indagine di customer satisfaction per i servizi sanitari di oncologia della struttura complessa di Casarano-Gallipoli (a cura di S. De Iaco, D. Posa, M. Palma, S. Maggio), 2016, Maffei Editore, Trepuzzi (LE), ISBN: 9788898883059.

  • Ambiente e Salute: analisi della mortalità per patologie tumorali (a cura di S. De Iaco, D. Posa, M. Palma, S. Maggio), 2016, Maffei Editore, Trepuzzi (LE), ISBN: 9788898883066.

  • Un modello statistico georiferito per il fenomeno dei cani vaganti (a cura di Palma M., Posa D., De Iaco S., Maggio S.), 2017, Maffei Editore, Trepuzzi (LE), ISBN: 9788898883097.

  • Modelli geostatistici ed aspetti computazionali innovativi per la previsione spazio-temporale (a cura di S. De Iaco, D. Posa, S. Maggio, M. Palma), 2017, G. Giappichelli Editore, Torino (LE), ISBN: 9788892110076.

    CAPITOLO DI LIBRO

  • Analisi descrittiva degli inquinanti e modelli stocastici di previsione (Parte I: cap. 3, cap. 4, cap. 5, cap. 6 esclusi i paragrafi 6.1, 6.2, 6.3.1, 6.3.2), D. Posa, 2009, Cacucci Editore, Bari, ISBN: 9788884227423.

  • Advances in spatio-temporal modeling and prediction for environmental risk assessment, De Iaco S., Posa D., Maggio S., Palma M., 2012, InTech, Editor Budi Haryanto, ISBN: 9789535107057.

  • Geostatistics and the Role of Variogram in Time Series Analysis: a Critical Review, De Iaco S.; Palma M.; Posa D., Montrone, Silvestro; Perchinunno, Paola (Eds.), 2013 Springer Verlag, Bari, Chapter 3 in Statistical Methods for Spatial Planning and Monitoring, Montrone S., Perchinunno P. Eds, 2013, pp 47-75 , Contributions to Statistics - Springer, DOI: 10.1007/97888470275103, Print ISBN: 9788847027503, Online ISBN: 9788847027510

  • Geostatistica e GIS: tecniche e strumenti per il monitoraggio ambientale, Posa D.; De Iaco S.; Distefano V., 2013, Franco Angeli Editore, ISBN: 9788820447496.

  • PM10 Time Series Analysis Through Geostatistical Techniques, Cappello, C., Maggio, S., Pellegrino, D., Posa D., 2015, Yazd Pajhohesh, Iran, ISBN: 9789535121800.

  • La valutazione della qualità dei servizi, Maggio S.; Palma M.; Posa D., 2015, in Ambiente e Salute: indagine di customer satisfaction per i servizi sanitari di onco-ematologia del Polo Ospedaliero V. Fazzi di Lecce, Maffei Editore, Trepuzzi (LE), ISBN: 9788898883097.

  • La mortalità per patologie tumorali nel Grande Salento, Palma, M.; Pellegrino, D.; Posa, D., 2016, in Ambiente e salute Analisi della mortalità per patologie tumorali, Maffei Editore, Trepuzzi (LE), ISBN: 9788898883066.

  • Fonti e metodi per l’analisi della mortalità per tumori, Maggio, S.; Palma, M.; Posa, D., 2016, in Ambiente e salute Analisi della mortalità per patologie tumorali, Maffei Editore, Trepuzzi (LE), ISBN: 9788898883066.

  • Indagine campionaria nell’UO di Oncologia di Casarano-Gallipoli, Palma, M.; Pellegrino, D.; Posa, D.; Spennato, A., 2016, in Ambiente e salute Indagine di customer satisfaction per i servizi sanitari di oncologia della struttura complessa di Casarano-Gallipoli, Maffei Editore, Trepuzzi (LE), ISBN: 9788898883059.

  • Analisi della qualità dei servizi, Palma, M.; Pellegrino, D.; Posa, D.; Spennato, A., 2016, in Ambiente e salute Indagine di customer satisfaction per i servizi sanitari di oncologia della struttura complessa di Casarano- Gallipoli, Maffei Editore, Trepuzzi (LE), ISBN: 9788898883059.

  • Il fenomeno del randagismo: normativa e tecniche di monitoraggio, Sandra, De Iaco; Sabrina, Maggio; Daniela, Pellegrino; Donato, Posa in Un modello statistico georiferito per il fenomeno dei cani vaganti, 2017, Maffei Editore, Trepuzzi (LE), ISBN: 9788898883097.

  • Analisi spazio-temporale della mortalità nel Grande Salento, De Iaco S.; Maggio, S.; Palma, M.; Posa, D. in Modelli geostatistici ed aspetti computazionali innovativi per la previsione spazio-temporale, 2017, G. Giappichelli Editore, Torino (LE), ISBN: 9788892110076.

  • Analisi geostatistica spazio-temporale, De Iaco S., Posa D. in Modelli geostatistici ed aspetti computazionali innovativi per la previsione spazio-temporale, 2017, G. Giappichelli Editore, Torino (LE), ISBN: 9788892110076.

  • Test sul tipo di non separabilità e su classi di modelli di covarianza spazio-temporale, De Iaco S., Cappello C., Posa D. in Modelli geostatistici ed aspetti computazionali innovativi per la previsione spazio-temporale, 2017, G. Giappichelli Editore, Torino (LE), ISBN: 9788892110076.

  • Sistemi informativi geografici per l’ambiente, De Iaco Sandra; Maggio, Sabrina; Posa, Donato; Spennato, Alessandra, in Modelli geostatistici ed aspetti computazionali innovativi per la previsione spazio-temporale, 2017, G. Giappichelli Editore, Torino (LE), ISBN: 9788892110076.

  • Non separabilità per modelli di covarianza spazio-temporale, De Iaco, S.; Posa, D., in Modelli geostatistici ed aspetti computazionali innovativi per la previsione spazio-temporale, 2017, G. Giappichelli Editore, Torino (LE), ISBN: 9788892110076.

    PUBBLICAZIONI SU RIVISTE INTERNAZIONALI

  • Variography Analysis for Anisotropies Identification of Dissolved Oxygen Measurements, Posa D., 1988, Boll. Ocean. Teorica ed Applicata, Vol. VI(4), pp. 207-218.

  • Interpolation by Splines and Kriging, Posa D., 1988, Journal of Statistical Research, Vol. 22(1-2), pp. 61-71, 1988. XVII Conference on Stochastic Processes and Applications, Roma.

  • Conditioning of the Stationary Kriging Matrices for Some Well-Known Covariance Models, Posa D., 1989,Mathematical Geology, Vol. 21(7), pp. 755-765.

  • Applying Stationary and Non-Stationary Kriging, Posa D.; Rossi M.E. Metron, 1989, Vol. 47( 1-4), pp. 295-312.

  • 3-D mapping of DO in Mar Piccolo, Rossi M.E.; Posa D., 1990, Environmental Geology and Water Sciences, Vol. 16(3), pp. 209-219, Springer-Verlag New York, Inc.

  • Characteristic Behavior and Order Relations for Indicator Variograms, Journel, A.G.; Posa, D., 1990,Mathematical Geology, Vol. 22(8), pp. 1011-1025.

  • Geostatistical Modeling of Dissolved Oxygen Distribution in Estuarine Systems, Posa D.; Rossi M.E., 1991,Environmental Science and Technology, Published by the American Chemical Society, Vol. 25(3), pp. 474- 481.

  • Limiting Stochastic Operations for Stationary Spatial Processes, Posa D., 1991, Mathematical Geology, Vol. 23(5), pp. 695-702.

  • The Indicator Formalism in Spatial Statistics, Posa D. 1992, Journal of Applied Statistics, Vol. 19(1), pp. 83- 101.

  • A Nonparametric Bivariate Entropy Estimator for Spatial Processes, Rossi M.E.; Posa D., 1992,Mathematical Geology, Vol. 24(5), pp. 539-553.

  • Robustness of Kriging Weights to Non-bias Conditions, Posa D.; Marcotte D., 1992, Mathematical Geology, Vol. 24(7), pp. 759-773.

  • A simple description of spatial-temporal processes, Posa D., 1993, Computational Statistics and Data Analysis, Vol. 15(4), pp. 425-437.

  • A Simulation Technique of a non-Gaussian Spatial Process, De Cesare L.; Posa D. , 1995, Computational Statistics and Data Analysis, Vol. 20, pp. 543-555.

  • The Variogram of the Uniform Transform of a Random Field, De Cesare L.; Posa D., 1996, Statistics and Probability Letters, Vol. 27, pp. 25-29.

  • Product-sum covariance for Space-Time modeling: an environmental application, De Cesare L.; Myers D. E.; Posa D., 2001, Environmetrics, Vol. 12, pp. 11-23.

  • Estimating and modeling space-time correlation structures, De Cesare L., Myers D.E., D. Posa, 2001, Statistics and Probability Letters, Vol. 51(1), pp. 9-14.

  • Space-time analysis using a general product-sum model, De Iaco S.; Myers D. E.; Posa D., 2001, Statistics and Probability Letters, Vol. 52(1), pp. 21-28.

  • Nonseparable space-time covariance models: some parametric families, De Iaco S.; Myers D. E.; Posa D. , 2002, Mathematical Geology, Vol. 34(1), pp. 23-41.

  • FORTRAN programs for Space-Time Modeling, De Cesare L., Myers D.E., Posa D., 2002, Computers and Geosciences, Vol. 28, pp. 205-212.

  • Space-Time Radial Basis Functions, Myers D. E., De Iaco S.; Posa D.; De Cesare L., 2002, Computers and Mathematics with Applications, Vol. 43(3-5), pp. 539-549.

  • Space-time variograms and a functional form for total air pollution measures, De Iaco S.; Myers D.E.; Posa D., 2002, Computational Statistics and Data Analysis, North-Holland, Vol. 41(2), pp. 311-328.

  • Covariance functions and models for complex-valued random fields, De Iaco S.; Palma M.; Posa D., 2003,Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, Springer, Vol. 17, pp. 145-156.

  • The linear coregionalization model and the product-sum space-time variogram, De Iaco S.; Myers D. E.; Posa D., 2003, Mathematical Geology, Kluwer Academic-Plenum Publishers, Vol. 35(1), pp. 25-38.

  • Modelling and prediction of multivariate space-time random fields, De Iaco S.; Palma M.; Posa D., 2005, Computational Statistics and Data Analysis, North- Holland, Vol. 48 (3), pp. 525-547.

  • FORTRAN programs for space-time multivariate modeling and prediction, De Iaco S.; Myers D.E.; Palma M.; Posa D., 2010, Computers & Geosciences, Elsevier, Vol. 36 (5), pp. 636-646.

  • On strict positive definiteness of product and product-sum covariance models De Iaco S.; Myers D. E.; Posa D., 2011, Journal of Statistical Planning and Inference, Vol. 142, pp. 1080-1095.

  • Strict Positive Definiteness of a Product of Covariance Functions. De Iaco S.; Myers D. E.; Posa D., 2011, Communications in statistics. Theory and methods, Vol. 40 (24), pp. 4400-4408.

  • Towards an automatic procedure for modeling multivariate space-time data De Iaco S., Maggio S., Palma, M., Posa D., 2012, Computers & Geosciences, ElsevierVol. 41, pp. 1-11.

  • Predicting spatio-temporal random fields: Some computational aspects, De Iaco S., Posa D., 2012, Computers & Geosciences, ElsevierVol. 41, pp. 12-24.

  • Using simultaneous diagonalization to identify a space-time linear coregionalization, De Iaco S.; Myers D.E.; Palma M.; Posa D., 2013, Mathematical Geosciences, Vol. 45(1), pp. 69-86.

  • Positive and negative non-separability for space-time covariance models, De Iaco, S., Posa , 2013, Journal of Statistical Planning and Inference, Vol. 143, pp. 378-391.

  • Prediction of particle pollution through space-time multivariate analysis, De Iaco S.; Palma M.; Posa D., 2013, ASTA. Advances In Statistical Analysis. Vol. 97, pp. 133-150.

  • Characteristics of some classes of space-time covariance functions, De Iaco S.; Posa D.; Myers D.E., 2013, Journal of Statistical Planning and Inference, Vol. 143, pp. 2002-2015.

  • Complex-valued random fields for vectorial data: estimating and modeling aspects, De Iaco S.; Posa D.; Palma M., 2013, Mathematical Geosciences, Vol. 45, pp. 557-573.

  • Spatio-temporal geostatistical modeling for French fertility, De Iaco, S., Palma, M., Posa, D., 2015, Spatial Statistics. Vol. 14, Part C, pp. 546-562.

  • Wind velocity prediction through complex kriging: formalism and computational aspects, De Iaco, S.; Posa, D., 2016, Environmental And Ecological Statistics, Vol. 23(1), pp. 115-139.

  • A general procedure for selecting a class of fully symmetric space-time covariance functions, De Iaco, S., Palma, M., Posa D., 2016, Environmetrics. Vol. 27(4), pp. 212–224.

  • Strict positive definiteness in geostatistics, De Iaco, S., Posa, D. Stoch. Environ Res Risk Assess., 2017. https://doi.org/10.1007/s00477-017-1432-x. Published online 26.07.2017.

  • Testing the type of non-separability and some classes of space-time covariance function models, Cappello C., De Iaco S., Posa D., Stoch. Environ. Res. Risk Assess. DOI 10.1007/s00477-017-1472-2. Published online 4.11.2017

    PACCHETTI SOFTWARE

  • pacchetto “covatest: an R package for selecting a class of space-time covariance functions”, sviluppato in linguaggio R, da De Iaco, Cappello e Posa e pubblicato su CRAN nel mese di aprile 2017 (https://CRAN.Rproject.org/package=covatest).

PUBBLICAZIONI NEGLI ATTI DI CONGRESSI INTERNAZIONALI

  • A Geostatistical Approach for Anisotropies Identification by Variography Analysis: a Case Study, Posa D.,8th Symposium on Computational Statistics, Compstat 1988, Copenhagen, 29 Agosto-2 Settembre, 1988. ISBN: 9783790804119.

  • An Application of Indicator Formalism in Spatial Data Analysis, Posa D., 2nd World Congress of the Bernoulli Society for Mathematical Statistics and Probability, Uppsala, 13-18 Agosto, Abstracts dei Contributed Papers Institute of Mathematical Statistics and the Bernoulli Society for Mathematical Statistics and Probability, 1990, 113-114.

  • Effects of a Trend on Kriging Equations, Posa D., 9th Symposium on Computational Statistics, Compstat 1990, Dubrovnik, 9-15 Settembre, 1990.

  • Nonparametric Formalism in Spatial Data Analysis, Posa D., XIX Conference on Stochastic Processes and Their Applications, Eisenach, 2-8 Settembre, 1990.

  • Geostatistical Methods for Environmental Sciences, Posa D., 1st European Conference on Mathematics Applied to Biology and Medicine, Grenoble, 7-11 Gennaio, 1991.

  • Measuring Departure from Gaussian Assumptions in Spatial Processes, Posa D., 10th Symposium on Computational Statistics, Compstat 1992, Neuchatel, 24-28 Agosto, 1992.

  • Reconstruction of solutions of partial differential equations by stochastic interpolation, De Cesare L., Posa D.,49th Session of the International Statistical Institute, Firenze, 25 Agosto-2 Settembre, 1993.

  • Reconstruction by stochastic interpolation of surfaces with boundary layers, Posa D., International Workshop on Statistics of Spatial Processes: theory and applications, Bari, 27-30 Settembre, 1993.

  • A Geostatistical study of Italian Population, De Cesare L., Posa D., Contributed Paper, IAMG 25th Anniversary Meeting, Praga, 10-15 Ottobre, 1993.

  • Sequential Indicator Simulation in Spatial Data Analysis, De Cesare L., Posa D., 11th Symposium on Computational Statistics, Compstat 1994, Vienna, 22-26 Agosto, 1994.

  • Analisi Geostatistica per l'anidride solforosa nell'area milanese, Posa D., Relazione invitata, Convegno Internazionale "Matematica e Ambiente", Napoli, 24-27 Ottobre, 1994.

  • Spatial-Temporal Modeling of SO2 in Milan District, De Cesare L., Myers D.E., Posa D., Atti del 5th International Geostatistical Congress, Wollongong, Australia, 22-27 Settembre, 1996.

  • Spatial-Temporal Analysis for some variables in the Milan district, De Cesare L., Posa D., 13th Symposium on Computational Statistics, Compstat 1998, Bristol, UK, 24-28 Agosto, 1998. ISBN:9783790811315

  • Some space-time models: an application to NO2 pollution in an urban area, De Iaco S., Posa D., 14th Symposium on Computational Statistics, Compstat 2000, Eds J. G. Bethlehem, P. G. Van der Heijden, 271- 276, Springer-Verlag, Utrecht, NL, 2000. ISBN:9783790813265.

  • Some aspects of multivariate Geostatistics, Advances in Classification and Data Analysis, De Iaco S., Posa D., 2001, Eds. Borra S., Rocci R., Vichi M., Schader M., Springer Series, pp. 315-324.

  • Total air pollution and space-time modelling, De Iaco S., Myers D.E., Posa D., Proceedings GEOENV2000, Proceedings of the 3rd European Conference on Geostatistics for Enviromental Applications, Eds. Monestiez P., Allard D., Froidevaux R., Kluver, 45-56, 2001. ISBN:9780792371069.

  • On space-time variograms: estimation and modelling, De Iaco S., Myers D.E., Posa D., In: Proceedings of A Bernoulli Society satellite meeting of ISI’2007 - Probability and Statistics in Science and Technology, Porto, Sep. 2007, Eds. Holger Rootzén & Paula Milheiro-Oliveira, FEUP, Portugal, 2007, pp.83-84.

  •  Statistical Information System for Waste Management. Distefano V., Maggio S., Palma M., Posa D., 2009. In: Convegno IES2009, Innovazione e Società 2009, Metodi e politiche per la valutazione dei servizi. CILEA (Consorzio Interuniversitario Lombardo per l'Elaborazione Automatica), p. 34, Segrate Milano (MI), ISBN: 9788888971179, Brescia, 24-26 Giugno 2009.

  • A GIS for the water-server system in Lecce districtA. Aprile, S. De Iaco, A. Pino, D. Posa, 2009, In: Convegno IES2009, Innovazione e Società 2009, Metodi e politiche per la valutazione dei servizi. CILEA (Consorzio Interuniversitario Lombardo per l'Elaborazione Automatica), p. 35, Segrate Milano (MI), ISBN: 9788888971179, Brescia, 24-26 Giugno 2009

  • Fitting the space-time linear coregionalization model by using simultaneous diagonalization, De Iaco S., Myers D.E., Palma M., Posa D., 2010. In: Proceedings of 14th IAMG Conference, Budapest 29 Agosto-2 Settembre 2010. pp.316(1)-316(12), Budapest:WECO Travel Ltd (Subject collection Earth and Environmental Science), ISBN: 9789630698290, Budapest, 29 Agosto - 2 Settembre 2010.

  • Space-time cokriging: an environmental study. De Iaco S., Palma M., Posa D., 2010. In: Proceedings of 14th IAMG Conference, Budapest 29 Agosto-2 Settembre 2010. p. 318(1)-318(11), Budapest:WECO Travel Ltd (Subject collection Earth and Environmental Science), ISBN: 9789630698290, Budapest, 29 Agosto - 2 Settembre 2010.

  • Geostatistical techniques for time-series analysis. S. De Iaco, M. Palma, D. Posa 2010. In: Proceedings of 14th IAMG Conference, Budapest 29 Agosto-2 Settembre 2010. p. 317(1)-317(13), Budapest:WECO Travel Ltd (Subject collection Earth and Environmental Science), ISBN: 9789630698290, Budapest, 29 Agosto - 2 Settembre 2010.

  • Modeling and prediction techniques for multivariate space-time data: a case study, De Iaco S., Myers D.E., Palma M., Posa D. Spatial Statistics 2011- 23-25 Mar, Enschede, The Netherlands.

  • A new procedure for fitting a multivariate space-time linear coregionalization model. De Iaco S., Palma M., Posa D., Spatial 2 – Spatial Data Methdos for Environmental and Ecological Processes – 1-2 Set, 2011, Foggia - Baia delle Zagare, Italia. ISBN:9788896025123.

  • Applying a new procedure for fitting a multivariate space-time linear coregionalization model, De Iaco S., Palma M., Posa D., Spatial 2 – Spatial Data Methdos for Environmental and Ecological Processes – 1-2 Set, 2011, Foggia - Baia delle Zagare, Italia. ISBN:9788896025123.

  • On the choice of a linear coregionalization model in space-time, De Iaco S., Maggio S., Palma M., Posa D.,IAMG 2011, 5-9 Set, 2011, Salisburgo, Austria. ISBN:9783200025660.

  • Space-time multivariate analysis based on anisotropic covariance models, De Iaco S., Maggio S., Palma M., Posa D., IAMG 2011, 5-9 Set, 2011, Salisburgo, Austria. ISBN:9783200025660.

  • Complex-valued random fields for vectorial data, De Iaco S., Palma M., Posa D. IX European Conference on Geostatistics for Environmental Applications, Valencia, Spain, September 19-21, 2012. ISBN: 9788483639245.

  • Multivariate geostatistical models for radon risk mapping, De Iaco S.; Palma M.; Maggio S.; Posa D.; Trevisi R.; Caricato A.P.; Tunno T. IX European Conference on Geostatistics for Environmental Applications, Valencia, Spain, September 19-21, 2012. ISBN:9788483639238.

  • A latent variables based-model for spatiotemporal environmental analysis, De Iaco S.; Palma M.; Posa D., 2013, Brentari E., Carpita M., Vita e Pensiero, Milano, ISBN: 9788834325568.

  • Spatio-temporal modeling and some applications, De Iaco S., Maggio S., Palma M., Posa D., Conference of European Statistics Stakeholders, 24-25 Novembre 2014, Roma, Italia.

  • Modeling environmental quality: a case study, De Iaco S., Maggio S., Palma M., Posa D., Conferenza internazionale SIS 2014, 11-13 Giugno 2014, Eds. S. Cabras, T. Di Battista, W. Racugno, CUEC Editrice, ISBN: 9788884678744.

  • PM10 temporal behavior and predictions through a geostatistical model, De Iaco S., Maggio S., Palma M., Posa D., Conferenza internazionale DUST 2014, 1-6 Giugno 2014, Eds. C. Belviso, S. Fiore, M.L. Giannossi, ISBN: 9788875220952.

  • Particulate matter and meteorological conditions: a multivariate spatio-temporal analysis, Cappello C., Palma M., Posa D., Conferenza internazionale GeoEnv 2014, 9-11 Luglio 2014, Parigi, Francia. ISBN: 9782356711366.

  • Structural data analysis and modeling choice for air quality data, Cappello C.; De Iaco S.; Posa D., Conferenza internazionale GeoEnv 2014, 9-11 Luglio 2014, Parigi, Francia. ISBN: 9782356711366.

  • Computing non-separability for space-time covariancefunctions: a case study on PM10 data, Cappello C.; De Iaco S.; Posa D., Conferenza internazionale SIS 2014, 11-13 Giugno 2014, Eds. S. Cabras, T. Di Battista, W. Racugno, CUEC Editrice, ISBN: 9788884678744.

  • Predictions of complex-valued random fields, De Iaco, S.; Posa, D.; Palma, M.; Maggio, S., 2015, Freiberg, H. Schaeben, R. Tolosana Delgado, K. G. van den Boogaart, R. van den Boogaart, ISBN: 9783000503375.

  • Selecting space-time covariance functions for modeling environmental data, Cappello, C., De Iaco S.; Posa, D.; Palma, M., 2015, Freiberg, H. Schaeben, R. Tolosana Delgado, K. G. van den Boogaart, R. van den Boogaart, ISBN: 9783000503375.

  • Geostatistical models and new computational aspects for space-time predictions: Some statistical tests and a case study on environmental data. Cappello C., De Iaco S., Maggio S., Posa D. (2016). In: BOOK OF ABSTRACTS GEOST A TISTICS FOR ENVIRONMENT AL APPLICA TIONS geoENV 2016. p. 49, Lisbona:Maria João Pereira, Maria João Quintão, Manuel Ribeiro & Amílcar Soares, ISBN: 9789899834279, Lisbona, July 6-8, 2016.

  • Geostatistical models and new computational aspects for space-time predictions. De Iaco S., Palma M., Posa D., Maggio S., 2016. In: Abstracts from Valencia GEOSTATS2016. vol. 1, p. 33, Valencia:J.Iaime Gomez- Hernandez, Javier Rodrigo-Ilarri, Maria Elena Rodrigo-Clavero, Eduardo Cassiraga, José A. Vargas-Guzman, ISBN: 9788494239663, Valencia (Spagna), 5-9 september, 2016.

  • Multivariate modeling for environmental spatio-temporal data. De Iaco S., Maggio S., Palma M., Posa D., Cappello C., 2016. In: BOOK OF ABSTRACTS GEOST A TISTICS FOR ENVIRONMENT AL APPLICA TIONSgeoENV 2016. p. 41, Lisbona:Maria João Pereira, Maria João Quintão, Manuel Ribeiro & Amílcar Soares, ISBN: 9789899834279, July 6-8, 2016.

  • A statistical model for health care quality assessment. De Iaco Sandra; Maggio, Sabrina; Pellegrino, Daniela; Posa, Donato, 2017, In book of abstract 8th Scientific Conference on INNOVATION & SOCIETY Statistical Methods for Evaluation and Quality, University of Naples Federico II, ISBN: 9788883991073.

  • Radon Risk Assessment Through A Multivariate Geostatistical Approach. Cappello, C.; Maggio, S.; Palma, M.; Posa, D., 2017, In book of abstract 8th Scientific Conference on INNOVATION & SOCIETY Statistical Methods for Evaluation and Quality, University of Naples Federico II, ISBN: 9788883991073.

  • Geostatistical models and new computational aspects for space-time predictions (autori: Claudia Cappello, Sandra De Iaco, Donato Posa, Monica Palma). Spatial Statistics 2017: One World: One Health, conferenza internazionale, Lancaster University (UK), 4 - 7 luglio 2017.
    L’abstract del lavoro è stato pubblicato nel Book of abstract, nella sezione [OA05].

    PUBBLICAZIONI SU RIVISTE NAZIONALI

  • Three-dimensional spatial data analysis for irregularly distributed spatial locations: an application to salinity measures in the Mar Piccolo of Taranto, Posa D., 1988, Rivista di Statistica Applicata, Vol. 21(3), pp. 255- 278. ISSN 0036-6549

  • Prospettive tecnologiche ed applicative nell'analisi geostatistica di dati spaziali, D'Agostino V., Posa D., 1988,Pixel, No 6, pp. 15-22.

  • Growth models of Mytilus Galloprovincialis Lamark on the Mar Grande and on the Mar Piccolo of Taranto, Posa D., Tursi A., 1991, Rivista di Statistica Applicata, Vol. 3(1), pp. 119-127.

  • Analisi geostatistica della distribuzione spaziale delle aziende olivicole nella provincia di Lecce, De Iaco S., Mariella L, Posa D., 1998, Rivista di Statistica Applicata, Vol. 10(1), pp. 53-71.

  • Stima cokriging attraverso un modello di coregionalizzazione lineare, Statistica Applicata, Vol. 12(1), pp. 101- 120, 2000.

  • Processi valutativi, qualità dei prodotti e interessi, Posa D.; De Iaco S.; Maggio S.; Palma M., 2014, Statistica e Società, Anno III, N. 3, 2014, pp. 13-18.

    ALCUNE PUBBLICAZIONI NEGLI ATTI DI CONGRESSI NAZIONALI
  • Geostatistical techniques for multivariate analysis of spatio-temporal data, De Iaco S., Palma M., Posa D., 2003, Convegno Scientifico Intermedio SIS: Analisi Multivariata per le Scienze Economico-Sociali, le Scienze Naturali e la Tecnologia, Napoli, 9-11 Giugno 2003.
  • ALCUNI RAPPORTI TECNICI
  • A law of large numbers for a discrete-time square root process, IRMA-CNR, No 6, 1995. (in coll. con L. De Cesare).
  • A Misspecified Drift on Kriging Equations, IRMA-CNR, No 1, 1990.Spatial Autocorrelation for Quantitative Data, IRMA-CNR, No 9, 1986.
  • Una legge dei grandi numeri per un modello CIR modificato, De Cesare L., Posa D., XIX Convegno AMASES, Pugnochiuso, 24-28 Settembre, 1995.
  • Analisi Descrittiva del Variogramma della Popolazione Italiana all'1/1/87, Napolitano P., Posa D., Poster allaXXXVI Riunione Scientifica della SIS, Pescara, 21-24 Aprile, 1992.
  • Metodi non-parametrici in Geostatistica, Giornate di Studio: La Statistica per le Analisi Territoriali e Spaziali, Parma, 14-15 Ottobre, 1991.
  • Numero di Condizionamento per Matrici di Kriging in Situazioni Stazionarie, Atti del Convegno: Analisi Statistica di Dati Territoriali: Metodi, Tecnologie, Applicazioni, Bari, 1989.
  • Modelli matematici per il controllo della qualità delle acque costiere, Capasso V., Di Liddo A., Notarnicola F., Posa D., Rinaldi F., Atti del Convegno Nazionale Progetto Strategico CNR "Matematica Computazionale", Roma, 2-4 Maggio, 1989.

ALCUNE PUBBLICAZIONI SU QUADERNI O ALTRO

  • Spatial correlation for non-stationary data, Posa D., Mariella L., 1996. Quaderni del Dipartimento di Scienze Economiche e Matematico-Statistiche, Facoltà di Economia, Univ. di Lecce, No 2, 1-17, 1996.

  • Algoritmi di simulazione di campi aleatori Gaussiani, Posa D., De Iaco S., Mazzeo A., Palma M. 1998.Quaderni del Dipartimento di Scienze Economiche e Matematico-Statistiche, Facoltà di Economia, Univ. di Lecce, No 7, 1-27, 1998.

  • Prediction of multivariate space-time random fields, Posa D., De Iaco S., Palma M., 2002, Quaderni del Dipartimento di Scienze Economiche e Matematico-Statistiche, Facoltà di Economia, Univ. di Lecce, No. 28/10, 2002.

  • Un sistema per il governo delle acque di scarico. D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, S. Maggio, 2009.

  • Un sistema informativo statistico per i rifiuti. Un caso di studio.. V. Distefano, S. Maggio, M. Palma, D. Posa, 2009. In: Quaderni del Dipartimento di Scienze Economiche e Matematico-Statistiche, Collana di Statistica, Facoltà di Economia, Università del Salento. vol. 116/36, p. 1-19

  • Analisi delle preferenze e della qualità del servizio televisivo locale nella Città di Lecce. D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, S. Maggio, 2008.

  • La statistica per l'ambiente - Analisi dei dati relativi ai rifiuti D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, S. Maggio, 2007.

  • Ricerche ed analisi sull’emittenza televisiva locale nella Provincia di Lecce. D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, S. Maggio, 2008.

  • Un modello statistico a supporto delle politiche sociali - Criticità e Opportunità dell'area anziani. D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, S. Maggio, 2010.

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Temi di ricerca

1) studio comparativo tra diverse classi di modelli di covarianza spazio-temporali ed il modello somma-prodotto con applicazione a misure di concentrazione di un inquinante in ambiente urbano;
2) introduzione di una classe più generale dei modelli di covarianza somma-prodotto;
3) costruzione di famiglie parametriche non separabili di funzioni di covarianza spazio-temporali e risoluzione di alcuni aspetti applicativi al fine di adattare i modelli spazio-temporali ottenuti ai dati disponibili;
4) introduzione del modello di coregionalizzazione lineare al fine di modellare i variogrammi semplici ed incrociati di due o più variabili;
5) introduzione di una misura di inquinamento globale mediante l’analisi delle componenti principali nello spazio-tempo con applicazione su dati ambientali relativi ad inquinanti rilevati in ambiente urbano;
6) analisi della correlazione canonica in un contesto spazio-temporale; questa tecnica sarà applicata a dati ambientali, al fine di indagare sulle interazioni possibili tra inquinanti e variabili atmosferiche.
7) analisi delle corrispondenze applicata a dati di natura spazio-temporale relativi ad inquinanti atmosferici, al fine di ottenere una descrizione sintetica del fenomeno ed individuare possibili relazioni tra gli inquinanti esaminati;
8) analisi spazio-temporale di una misura di inquinamento globale utilizzando la forma funzionale delle Funzioni Radiali, equivalente alla rappresentazione duale del kriging.
L'analisi delle caratteristiche dei modelli di covarianza spazio-temporali e la ricerca di nuove classi di covarianze (di cui ai punti 1), 2)e 3)), così come i diversi approcci proposti per l'analisi spazio-temporale multivariata di data set ambientali (di cui ai punti 4), 5), 6), 7), 8), 9), 10)), e la loro implementazione (punto 11)), contribuiscono a fornire gli strumenti per affrontare le problematiche ambientali, quali, ad esempio, l'analisi e la previsione delle concentrazioni degli inquinanti atmosferici per:
a) la valutazione dell'impatto sul benessere degli ecosistemi;
b) l'adozioni di opportune misure di risanamento e prevenzione. 

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