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Curriculum Vitae

Actual position

Serena Arima is associate professor of Statistics (ssd SECS-S/02) at the University of Salento from March 2020. 

Past positions: Associate professor at Dep. of methods and models for economy, territory and finance (MEMOTEF) at the  University of Roma ``La Sapienza'' (from 3/01/2018). She was reasearcher at the same department from 30/12/2012.

Study and past positions

2009 PhD in "Methodological statistics" at University of Rome "La Sapienza". PhD Thesis: Bayesian tools for complex statistical models in genetics, Supervisor Prof. Luca Tardella.

2005 Master of Science in Biostatistics, Center of Biostatistics, Hasselt University (Belgium). Master thesis: Peabody Picture vocabulary test - revised data: a Bayesian approach to item response theory. Supervisor: Annouska Laenen. Cosupervisor: Luca Tardella. Final evaluation: great distinction.

2004 Laurea (v.o.) con lode in Statistica at  University of Rome "La Sapienza". Thesis: Bayesian models for microarray data Supervisor: Prof. L. Tardella.

2008-2010 Post doc at the Dip. MEMOTEF. Research theme: Statistical models for latent structure: theory and applications. Supervisor: Prof. Brunero Liseo.

Research topics: Bayesian statistics, small area estimation, MCMC, biostatistics.

Associate editor of the journal Statistical Methods and Applications (fascia A for 13/D1)

Referee for the following journals: Bayesian Analysis, Biostatistics, Bioinformatics, SERRA, JRSS-C, Survey Methodology, Journal of Ocial Statistics, Environmetrics, Biometrical Journal, Statistical Modelling, BMC Medical Research Methodology, Computational Statistics and Data Analysis, Journal of Multivariate Analysis, Journal of Applied Statistics, JRSS-A, Journal of Statistical Computation and Simulation, Journal of Statistical and Planning Inference, Statistical Methods and Application

Scientific activity: a detailed description of my scientific activity and published papers can be found in the attached file.

 

 

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Didattica

A.A. 2020/2021

MATHEMATICAL MODELLING IN ECOLOGY

Degree course COASTAL AND MARINE BIOLOGY AND ECOLOGY

Course type Laurea Magistrale

Language INGLESE

Credits 6.0

Teaching hours Ore Attività frontale: 48.0

Year taught 2020/2021

For matriculated on 2020/2021

Course year 1

Structure DIPARTIMENTO DI SCIENZE E TECNOLOGIE BIOLOGICHE ED AMBIENTALI

Subject matter Curriculum E-Biodiversity and Ecosystem Sciences

Location Lecce

Statistica psicometrica

Corso di laurea SCIENZA E TECNICHE PSICOLOGICHE

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 48.0

Anno accademico di erogazione 2020/2021

Per immatricolati nel 2020/2021

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI STORIA, SOCIETA' E STUDI SULL'UOMO

Percorso PERCORSO GENERICO/COMUNE

STATISTICA PSICOMETRICA

Corso di laurea SCIENZA E TECNICHE PSICOLOGICHE

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 40.0

Anno accademico di erogazione 2020/2021

Per immatricolati nel 2018/2019

Anno di corso 3

Struttura DIPARTIMENTO DI STORIA, SOCIETA' E STUDI SULL'UOMO

Percorso PERCORSO GENERICO/COMUNE

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MATHEMATICAL MODELLING IN ECOLOGY

Degree course COASTAL AND MARINE BIOLOGY AND ECOLOGY

Subject area SECS-S/02

Course type Laurea Magistrale

Credits 6.0

Teaching hours Ore Attività frontale: 48.0

For matriculated on 2020/2021

Year taught 2020/2021

Course year 1

Semestre Secondo Semestre (dal 08/03/2021 al 11/06/2021)

Language INGLESE

Subject matter Curriculum E-Biodiversity and Ecosystem Sciences (169)

Location Lecce

Basic concepts of mathematics and statistics.

 

The main goal of the course is to provide basic tools for analyzing ecological data with focus on probabilistic and mathematical modeling issues. In particular the course deals with:

1) Introduction to statistics and probability;

2) Association and entropy measures;

3) Probability and statistical inference for Normal and not Normal populations;

4) Linear models and non linear models.

During the course, the statistical software R will be illustrated and the students will be able to elaborate their data using it.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

The course aims at providing basic methodologies for analyzing ecological data and modeling their intrinsic variability.

Slides, exercises provided on the web page. Practical exercises with the statistical software R.

Written exam with R.

1. Introduction: why analyzing data in ecology?

2. Exploratory data analysis and graphics

3. Deterministic functions for ecological modelling

4. Probability and stochastic distribution of ecological modeling

5. Stochastic simulation and power analysis

6. Statistical inference

7. Linear regression model and generalized linear models

8. Non linear models

9. Modelling variance

10. Dynamic models

 

During the course, the statistical software R will be illustrated and the students will be able to elaborate their data using it.

B. Bolker (2007) Ecological models and Data with R, PRINCETON UNIVERSITY PRESS.

 

A. Zuur, E.N. Ieno, G.M. Smith (2007) Analyzing ecological data, Springer Ed.

 

Interesing web book: http://web.stanford.edu/class/bios221/book/introduction.html

 

MATHEMATICAL MODELLING IN ECOLOGY (SECS-S/02)
Statistica psicometrica

Corso di laurea SCIENZA E TECNICHE PSICOLOGICHE

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/02

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 48.0

Per immatricolati nel 2020/2021

Anno accademico di erogazione 2020/2021

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 21/09/2020 al 15/01/2021)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO GENERICO/COMUNE (PDS0-2010)

Nozioni di matematica di base.

Il corso presenta gli aspetti di analisi descrittiva dei dati in psicometria e statistica, mostrando gli strumenti di base per la raccolta, la codifica e l’interpretazione dei dati raccolti. Introduce inoltre il calcolo delle probabilità, le principali variabili casuali e relative distribuzioni di probabilità.

 

Il corso intende fornire agli studenti i principali strumenti statistici per l’analisi di fenomeni reali di tipo psicologico e sociale, in particolare:

Conoscenze e comprensione.

Acquisire una conoscenza della statistica psicometrica di livello post secondario  mediante l'utilizzo di testi di riferimento, materiale didattico ed esercitazioni in aula. Inoltre saranno illustrati temi di avanguardia quali l'uso di metodi quantitativi nell'ambito del data science per le scienze umane e sociali.

Capacità di applicare conoscenze e comprensione.

Applicare e discutere gli strumenti di base della statistica e della psicometria nell'ambito dell'analisi dei dati sperimentali. 

Autonomia di giudizio.

Interpretare i dati in modo da formulare conclusioni autonome in ambito quantitativo.

Abilità comunicative.

Comunicare metodi e tecniche per la risoluzione di problemi quantitativi a interlocutori specialisti e non specialisti.

Capacità di apprendimento.

Aver sviluppato le competenze necessarie per intraprendere studi successivi con un alto grado di autonomia.

Le lezioni tradizionali di tipo frontale verranno accompagnate da esercitazioni su argomenti che saranno oggetto della prova d’esame. 

Esame scritto con quesiti a risposta multipla ed esercizi.

 

 

 

Esercitazioni e materiale supplementare sarà disponibile sulla pagina web del docente.

La Rilevazione dei Fenomeni Statistici 

Introduzione; Caratteri, unitàstatistiche e collettivo; Classificazione dei caratteri statistici; Suddivisione in classi di un carattere quantitativo; I diversi tipi di rilevazione; Rilevazione totale e rilevazione campionaria.

Distribuzione di un carattere e sua rappresentazione

Dalle distribuzioni unitarie alle distribuzioni di frequenza; Frequenze relative e percentuali; Frequenze cumulate; Rappresentazione grafica delle distribuzioni semplici; Grafici a barre o a nastri; Istogrammi; Grafici a torta; Diagrammi cartesiani.

Sintesi della distribuzione di un carattere: Le medie 

Introduzione; La media aritmetica; La media geometrica (escluse le proprietà); La mediana (escluse le proprietà); La moda (escluse le proprietà); I percentili.

Sintesi della distribuzione di un carattere: La variabilità

Introduzione; La variabilitàdi una distribuzione; Indici basati sullo scostamento dalla media aritmetica; Il teorema di Chebyshev e la standardizzazione; Altri indici di variabilità; Box plot; La concentrazione.

Analisi dell’associazione tra due caratteri

Introduzione; Distribuzioni doppie di frequenze; Rappresentazione grafica della distribuzione di due caratteri; Analisi dell’associazione tra due caratteri: dipendenza, indipendenza, interdipendenza; Studio dell’associazione tra due caratteri in una tabella doppia di frequenze; Misura dell’associazione per caratteri qualitativi sconnessi; Misura della dipendenza di un carattere quantitativo da un carattere, qualitativo o quantitativo discreto; Misura dell’interdipendenza tra due caratteri quantitativi.

Il modello di regressione lineare semplice

Introduzione; Relazione funzionale e relazione statistica tra due variabili; Specificazione del modello di regressione lineare semplice; Stima puntuale dei coefficienti di regressione; La decomposizione della varianza totale e il coefficiente di determinazione.

Probabilità: concetti di base

Introduzione; Concetti primitivi; Eventi e algebra degli eventi; I postulati; Misura della probabilitànell’approccio classico; Probabilitàcondizionate e indipendenza; Il teorema di Bayes; Le diverse concezioni della probabilità

Variabili casuali e distribuzioni di probabilità

Introduzione; Variabili casuali (o aleatorie); Variabili casuali discrete; Variabili casuali continue; Valore atteso e varianza di una variabile casuale (escluse Valori Caratteristici di una funzione lineare di una V.C.); Variabili casuali standardizzate e teorema di Chebyshev; Distribuzioni di probabilitàper V.C. discrete: Distribuzione Binomiale (escluse le proprietà); Distribuzioni di probabilitàper v.c. continue: Distribuzione Normale (esclusa la curtosi);Distribuzione Chi-quadrato (solo la definizione e calcolo di aree e quantili/percentili con l’uso delle tavole); Distribuzione t di Student (solo la definizione e calcolo di aree e quantili quantili/percentili con l’uso delle tavole); Teorema del limite centrale.

  • Cicchitelli, G., D’Urso P. E Minozzo, M. Statistica: principi e metodi (terza edizione) - Pearson, 2017

     

  • Borra S., Di Ciaccio A., STATISTICA – Metodologie per le Scienze Economiche e Sociali –, McGraw-Hill, 2004.
Statistica psicometrica (SECS-S/02)
STATISTICA PSICOMETRICA

Corso di laurea SCIENZA E TECNICHE PSICOLOGICHE

Settore Scientifico Disciplinare M-PSI/03

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 40.0

Per immatricolati nel 2018/2019

Anno accademico di erogazione 2020/2021

Anno di corso 3

Semestre Primo Semestre (dal 21/09/2020 al 15/01/2021)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO GENERICO/COMUNE (PDS0-2010)

Nozioni di base di matematica e di statistica descrittiva.

 

Il corso presenta gli aspetti di analisi descrittiva dei dati in psicometria e statistica, mostrando gli strumenti di base per la raccolta, la codifica e l’interpretazione dei dati raccolti. Introduce inoltre il calcolo delle probabilità, le principali variabili casuali e relative distribuzioni di probabilità. Si introducono i concetti base dell'inferenza statistica con particolare attenzione ai testi di ipotesi.

 

l corso intende fornire agli studenti i principali strumenti statistici per l’analisi di fenomeni reali di tipo psicologico e sociale, in particolare:

Conoscenze e comprensione.

Acquisire una conoscenza della statistica psicometrica di livello post secondario  mediante l'utilizzo di testi di riferimento, materiale didattico ed esercitazioni in aula. Inoltre saranno illustrati temi di avanguardia quali l'uso di metodi quantitativi nell'ambito del data science per le scienze umane e sociali.

Capacità di applicare conoscenze e comprensione.

Applicare e discutere gli strumenti di base della statistica e della psicometria nell'ambito dell'analisi dei dati sperimentali. 

Autonomia di giudizio.

Interpretare i dati in modo da formulare conclusioni autonome in ambito quantitativo. Saper leggere un lavoro scientifico e interpretarne i risultati in modo critico.

Abilità comunicative.

Comunicare metodi e tecniche per la risoluzione di problemi quantitativi a interlocutori specialisti e non specialisti.

Capacità di apprendimento.

Aver sviluppato le competenze necessarie per intraprendere studi successivi con un alto grado di autonomia.

Le lezioni tradizionali di tipo frontale verranno accompagnate da esercitazioni su argomenti che saranno oggetto della prova d’esame. 

Esame scritto con quesiti a risposta multipla ed esercizi.

Esercitazioni e materiale supplementare sarà disponibile sulla pagina web del docente.

Ripasso di Statistica Descrittiva

Analisi dell’associazione tra due caratteri

Introduzione; Distribuzioni doppie di frequenze; Rappresentazione grafica della distribuzione di due caratteri; Analisi dell’associazione tra due caratteri: dipendenza, indipendenza, interdipendenza; Studio dell’associazione tra due caratteri in una tabella doppia di frequenze; Misura dell’associazione per caratteri qualitativi sconnessi; Misura della dipendenza di un carattere quantitativo da un carattere, qualitativo o quantitativo discreto; Misura dell’interdipendenza tra due caratteri quantitativi.

Il modello di regressione lineare semplice

Introduzione; Relazione funzionale e relazione statistica tra due variabili; Specificazione del modello di regressione lineare semplice; Stima puntuale dei coefficienti di regressione; La decomposizione della varianza totale e il coefficiente di determinazione.

Probabilità: concetti di base

Introduzione; Concetti primitivi; Eventi e algebra degli eventi; I postulati; Misura della probabilitànell’approccio classico; Probabilitàcondizionate e indipendenza; Il teorema di Bayes; Le diverse concezioni della probabilità

Variabili casuali e distribuzioni di probabilità

Introduzione; Variabili casuali (o aleatorie); Variabili casuali discrete; Variabili casuali continue; Valore atteso e varianza di una variabile casuale (escluse Valori Caratteristici di una funzione lineare di una V.C.); Variabili casuali standardizzate e teorema di Chebyshev; Distribuzioni di probabilitàper V.C. discrete: Distribuzione Binomiale (escluse le proprietà); Distribuzioni di probabilitàper v.c. continue: Distribuzione Normale (esclusa la curtosi);Distribuzione Chi-quadrato (solo la definizione e calcolo di aree e quantili/percentili con l’uso delle tavole); Distribuzione t di Student (solo la definizione e calcolo di aree e quantili quantili/percentili con l’uso delle tavole); Teorema del limite centrale.

 

Inferenza statistica

Introduzione al concetto di stimatore; intervalli di confidenza e test di ipotesi. Il test T e il test F per l'analisi della varianza.

 

  • Cicchitelli, G., D’Urso P. E Minozzo, M. Statistica: principi e metodi (terza edizione) - Pearson, 2017

     

  • Borra S., Di Ciaccio A., STATISTICA – Metodologie per le Scienze Economiche e Sociali –, McGraw-Hill, 2004.
STATISTICA PSICOMETRICA (M-PSI/03)