LABORATORIO STATISTICO INFORMATICO (LSI)

SEDE:

Dipartimento di Economia, Statistica e Finanza "Giovanni Anania",
Università della Calabria
Via Pietro Bucci, Cubo 3/D
87036 Arcavacata di Rende, Cs

Responsabile Scientifico:

Prof. Filippo Domma

Personale Docente coinvolto:

AMERISE Ilaria Lucrezia
CONDINO Francesca
COSSARI Anthony
COZZUCOLI Paolo Carmelo
DOMMA Filippo
GIORDANO Sabrina
LOPREITE Milena
PERRI Pier Francesco
STRANGES Manuela

Descrizione generale:

Il Laboratorio Statistico Informatico, nato come Centro di Servizi Interdipartimentale, ha iniziato le proprie attività a partire dal mese di settembre 1998. Oggi opera nell'ambito del Dipartimento di Economia, Statistica e Finanza “Giovanni Anania” dell'Università della Calabria.

Per quanto attiene alle attività di ricerca, l’obiettivo prefissato è quello di coinvolgere i laureandi iscritti ai vari corsi di laurea in statistica nelle ricerche svolte dal personale docente afferente all’area statistica.

Finalità:

Mista(didattica+ricerca)

Descrizione delle attività:

Un obiettivo del laboratorio statistico-informatico consiste nel diventare nel tempo un punto di riferimento per quanti sono impegnati in elaborazioni statistiche e non hanno le necessarie competenze in materia; tale obiettivo è diretto sia a strutture interne all’ateneo che ad enti esterni attraverso l’erogazione dei seguenti servizi:

• servizi avanzati di analisi di dati a scopo descrittivo e predittivo in ambito sanitario
• servizi avanzati di analisi di dati per il monitoraggio e la protezione dell’ambiente

Competenze:

• Le principali tematiche di ricerca affrontate in Laboratorio sono:
• Metodologia statistica per il controllo ed il miglioramento della qualità
• Analisi dei dati di durata
• Analisi dei dati mancanti
• Modelli di analisi dei dati provenienti da popolazioni caratterizzate da “strutture complesse”
• Modelli per serie storiche
• Analisi statistica multivariata
• Studi delle serie territoriali
• Logistica
• E-learning
• Statistiche e economia per la riduzione e la prevedibilità delle catastrofi naturali
• Progettazione indagini e Piani di campionamenti complessi per popolazioni umane ed ambientali
• Machine learning e Big Data
• Analisi di opinioni e percezioni
• Statistica spaziale
• Modelli statistici per lo studio delle disuguaglianze e della crescita economica
• Analisi di dati aziendali
• Statistica per la ricerca sperimentale
• Analisi demografiche relative ai temi delle migrazioni, della famiglia, dei comportamenti riproduttivi
• Intelligenza artificiale e rappresentazione della conoscenza
• Gestione di basi di dati