Annuario a.a. 2001/2002 Istituto di Statistica · 2015-05-14 · Annuario a.a. 2001/2002...

Annuario a.a. 2001/2002 Istituto di Statistica

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ANNUARIO dell’Istituto di StatisticaUniversità Cattolica del Sacro Cuorea.a. 2001/2002

INDICE

1. COMPOSIZIONE DELL’ISTITUTO................................................pag. 2

2. INSEGNAMENTI ATTIVATI............................................................pag. 3

3. SCHEDE DI RICERCA.......................................................................pag. 8

4. BIBLIOGRAFIA DEI COMPONENTI.............................................pag. 37

5. TESI DI LAUREA E DI DIPLOMA..................................................pag. 82

6. SERIE EDIZIONI PROVVISORIE...................................................pag. 94

Annuario a.a. 2001/2002 Istituto di Statistica

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1. COMPOSIZIONE DELL’ISTITUTO

DIRETTORE:Prof. Zanella Angelo Professore ordinario Facoltà di Economia

COMPONENTI:Prof. B.V. Frosini Professore ordinario II Facoltà di EconomiaProf. U. Magagnoli Professore ordinario Facoltà di EconomiaProf. G. Boari Professore straordinario Facoltà di Economia

Prof. L. Santamaria Professore associato Facoltà di EconomiaProf.ssa R. Paroli Professore associato Facoltà di Economia

non confermatoProf.. D. Zappa Professore associato II Facoltà di Economia

non confermato

Dott.ssa P. Chiodini Ricercatore confermato Facoltà di EconomiaDott.ssa L. Deldossi Ricercatore confermato Facoltà di EconomiaDott.ssa C. Zanarotti Ricercatore confermato Facoltà di Scienze PoliticheDott. G. Cantaluppi Ricercatore non confermato Facoltà di EconomiaDott. D. Mancuso Ricercatore non confermato II Facoltà di Economia

Prof. R. Bramante Professore a contratto Facoltà di EconomiaProf. R. Colombo Professore a contratto Facoltà di EconomiaProf. A. De Luca Professore a contratto Facoltà di EconomiaProf. G.B. Muzio Professore a contratto Facoltà di Economia (Roma)

Dott. E. Cascini Esercitatore a contratto Facoltà di EconomiaDott.ssa M.T. Cattaneo Esercitatore a contratto Facoltà di EconomiaDott.ssa C. Debernardi Esercitatore a contratto Facoltà di EconomiaDott.ssa L. Galimberti Esercitatore a contratto Facoltà di EconomiaDott. F. Laricchia Esercitatore a contratto Facoltà di EconomiaDott. A. Maggi Esercitatore a contratto Facoltà di EconomiaDott.ssa D. Sterni Esercitatore a contratto Facoltà di EconomiaDott. A. Zorzan Esercitatore a contratto Facoltà di Economia

Dott. A. Bonanomi DottorandoDott. M. Cerri DottorandoDott.ssa S. Minotti DottorandaDott.ssa E. Sala DottorandaDott.ssa S. Salini Dottoranda

Annuario a.a. 2001/2002 Insegnamenti Attivati Istituto di Statistica

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2. INSEGNAMENTI ATTIVATI

SEDE DI MILANO

Facoltà di Economia - Corso di laurea in Economia e Commercio

- Controllo Statistico della Qualità (semestrale)Prof. U. MagagnoliDott. M. Cerri - esercitazioni

- Statistica IProf.ssa R. Paroli - I gruppoDott. A. Zorzan - esercitazioni

Dott.ssa P. Chiodini - II gruppo I mod.Dott.ssa L. Galimberti – esercitazioni

Dott.ssa L. Deldossi - II gruppo II mod.Dott.ssa MT. Cattaneo - esercitazioni

Prof. L. Santamaria - III gruppoDott. M. Cerri - esercitazioni

Prof. G. Boari - IV gruppoDott. G. Cantaluppi - esercitazioni

- Statistica II - (mutuato da Statistica e Calcolo delle Probabilità, D.U. in Statistica)Prof. G. Boari - diurno e tardopomeridianoDott. A. Maggi - esercitazioniDott.ssa C. Debernardi - esercitazioni

- Statistica EconomicaProf. L. Santamaria

- Statistica EconomicaProf. R. Bramante - tardopomeridiano - I mod.Prof. R. Colombo - tardopomeridiano - II mod.Dott. F. Laricchia - esercitazioni

Facoltà di Economia - Corso di laurea in Scienze statistiche ed economiche

- Analisi di MercatoProf. A. De Luca

- Analisi Statistica MultivariataProf. B.V. FrosiniDott.ssa S. Salini - esercitazioni


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- Controllo Statistico della QualitàProf. U. MagagnoliDott.ssa S. Salini - esercitazioni

- Statistica IProf. U. MagagnoliDott.ssa P. Chiodini - esercitazioni

- Statistica IIProf. A. ZanellaDott.ssa L. Deldossi - esercitazioni

- Statistica Economica IProf. R. ColomboDott.ssa D. Sterni - esercitazioni

- Statistica Economica IIProf. L. SantamariaDott. R. Bramante - esercitazioni

- Teoria dei CampioniProf. A. ZanellaDott.ssa L. Deldossi - esercitazioniDott. M. Cerri - esercitazioniDott. E. Cascini - esercitazioni

Facoltà di Economia - Diploma Universitario in Statistica (2002: solo II e III anno)

Analisi di MercatoProf. A. De Luca

- Analisi Statistica Multivariata (semestrale)Prof. G. Boari - tardopomeridiano

Controllo Statistico della Qualità (mutuato da Scienze Statistiche ed Economiche)Prof. U. MagagnoliDott. M. Cerri - esercitazioni

Prof. D. Zappa - I modulo - tardopomeridianoProf. U. Magagnoli - II modulo - tardopomeridianoDott. D. Mancuso - esercitazioni

Laboratorio Statistico InformaticoProf. G. Boari - I moduloDott. G. Cantaluppi - II modulo

Prof. G. Boari - I modulo - tardopomeridianoDott.ssa S. Minotti - II modulo - tardopomeridiano


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- Statistica I - (mutuato da Scienze Statistiche ed Economiche)Prof. U. Magagnoli - diurnoDott.ssa P. Chiodini - esercitazioni

- Statistica II - (mutuato da Scienze Statistiche ed Economiche)Prof. A. ZanellaDott.ssa L. Deldossi - esercitazioni

- Statistica e Calcolo delle ProbabilitàProf. G. Boari - tardopomeridianoDott. A. Maggi - esercitazioniDott.ssa C. De Bernardi - esercitazioni

- Statistica Economica - (mutuato da Economia e Commercio)Prof. L. SantamariaDott. R. Bramante - esercitazioni

Prof. R. Bramante - tardopomeridiano - I mod.Prof. R. Colombo - tardopomeridiano - II mod.Dott. F. Laricchia - esercitazioni

- Teoria dei Campioni (mutuato da Scienze Statistiche ed Economiche)Prof. A. ZanellaDott.ssa L. Deldossi - esercitazioniDott. M. Cerri - esercitazioniDott. E. Cascini - esercitazioni

Dott.ssa C. Zanarotti - tardopomeridiano

Facoltà di Economia - Diploma Universitario in Marketing e Comunicazioned’Azienda

- Analisi di MercatoProf. A. Deluca

- StatisticaProf. G. BoariDott. A. Maggi - esercitazioni

- Teoria e Tecnica delle Rilevazioni CampionarieDott.ssa L. Deldossi

- Laboratorio Statistico InformaticoDott. G. Cantaluppi


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Facoltà di Economia - Diploma Universitario in Amministrazione delle Imprese

StatisticaProf.ssa R. Paroli

Facoltà di Economia - Master Universitario in Economia e Commercio

- Metodi Quantitativi: modulo StatisticoDott.ssa L. Deldossi - Prof.ssa R. Paroli

Facoltà di Scienze Bancarie, Finanziarie ed Assicurative - Corsi di laurea in Economiabancaria - Economia delle istituzioni e dei mercati finanziari - Economia assicurativa eprevidenziale

- Istituzioni di StatisticaProf. D. ZappaDott. D. Mancuso - esercitazioni

- Statistica AssicurativaProf. D. Zappa

- Statistica II - (mutuato da Statistica e Calcolo delle Probabilità, D.U. in Statistica)Prof. G. BoariDott. A. Maggi - esercitazioniDott.ssa C. Debernardi - esercitazioni

- Statistica EconomicaProf. L. SantamariaDott. R. Bramante - esercitazioni

Facoltà di Scienze Bancarie, Finanziarie ed Assicurative - Corso di laurea in Scienzestatistiche ed attuariali

- Analisi Statistica MultivariataProf. B.V. FrosiniDott.ssa S. Salini - esercitazioni

Statistica I (mutuato da Scienze statistiche ed economiche)Prof. U. MagagnoliDott.ssa P. Chiodini - esercitazioni

Statistica II (mutuato da Scienze statistiche ed economiche)Prof. A. ZanellaDott.ssa L. Deldossi - esercitazioni


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- Statistica EconomicaProf. L. Santamaria

Facoltà di Scienze Politiche

- Precorso di Metodi QuantitativiDott.ssa C. Zanarotti

SEDE DI ROMA

Facoltà di Economia - Corso di laurea in Economia e gestione dei servizi

- StatisticaProf. G.B. Muzio

Annuario a.a. 2001/2002 Schede di Ricerca Istituto di Statistica

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3. SCHEDE DI RICERCA

Prof. Angelo ZANELLA

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CONTROLLO STATISTICO: APPROCCIO STOCASTICO

Argomentispecifici

1. Procedimenti di discretizzazione di processi stocastici continui ed ottimizzazionedell’intervallo di rilevazione (finanz. MURST ex 40%, 1995-1996).2. Controllo stocastico discreto di un sistema caratterizzato da un ingresso, un controlloed un’uscita. Estensione multivariata ed approfondimento di quella bivariata. Verificadell’ipotesi circa la presenza di “feedback” (finanz. MURST ex 40% 1995-1996).3. Estensione dell’approccio di Taguchi all’ambito del controllo stocastico: controllocondizionato della varianza nell’ipotesi di errori caratterizzati da un modello ARCH.4. Carte di controllo a medie mobili multivariate.

Partecipanti 1. Prof. A. Zanella2. Prof. A. Zanella - Prof. G. Boari3. Prof. A. Zanella - Dott. G. Cantaluppi4. Prof. A. Zanella - Dott.ssa L. Deldossi

Stato diavanzamento

1. E’ disponibile la parte preliminare con l’ottenimento di un modello discreto ad erroredi equazione.2. Rimane da sviluppare lo studio delle condizioni preliminari necessarie per lastazionarietà (operatore γ(B)) ottenuto dopo la sostituzione dell’equazione di controllo inquella di funzionamento. Si è attuata l’estensione formale multivariata. Resta dasviluppare ulteriormente la parte inferenziale.3. L’argomento è stato oggetto della tesi di dottorato “Processi stocastici caratterizzati daeteroschedasticità condizionata: aspetti teorici e possibilità applicative” di G. Cantaluppi.4. E’ stata anche completata la tabulazione delle costanti da utilizzare per la redazione dicarte di controllo con particolari caratteristiche di protezione nei confronti di rotturestocastiche del modello.

Pubblicazioni 1. A. Zanella (1992). Some Remarks on the Physical Models Concerning TwoDifferent Approaches to Inference in Statistical Process Control. J.It.Stat.Soc., 1,143-160.2. G. Boari (1991). Estensione multivariata del modello ad errore di equazione.Statistica Applicata, 3, 385-396.3. A. Zanella, L. Deldossi (1992). Carte di controllo multivariate: valutazionedell’approccio predittivo. Quaderni di Stat. e Mat. applicata alle ScienzeEconomiche e Sociali, Univ. di Trento, vol. XIV, n.5, 211-242.4. A. Zanella (1994). Il test “portmanteau” per l’analisi dei residui nello studiodel modello ad errore di equazione con circuito chiuso. Atti della XXXVIIRiunione Scientifica della Società Italiana di Statistica, Vol. 2, pp. 561-568.5. A. Zanella (1997). Some Remarks on an Asymptotic Test for Assessing thePresence of Feedback in a Dynamic Error Equation Model. Statistica Applicata,Vol. 9, n. 1, pp. 95-122.6. L. Deldossi (1998). Carte di controllo multivariate a media mobile in sensopredittivo: tavole per l’utilizzazione. Società Italiana di Statistica, Atti delConvegno “La statistica per le imprese”, Vol. 2, pp.113-120.7. A. Zanella, G. Cantaluppi (2000). Extending Taguchi Approach to Adaptivestochastic Control: a Simplified Model for Feedback Adjustments of Both Meanand Variance. Total Quality Management, vol. 11, n. 4/5, pp. 616-622


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METODI STATISTICI PER IL “TOTAL QUALITY MANAGEMENT”

Argomentispecifici

1. Studio dei modelli statistici per l’interpretazione e l’analisi della “customersatisfaction”, con particolare riferimento ai modelli strutturali lineari a variabililatenti (LISREL).2. Ricerca di indicatori statistici per la descrizione delle “prestazioni funzionali”nell’ambito di un sistema produttivo.

Partecipanti 1. Prof. A. Zanella - Dott.ssa L. Deldossi - Dott. G. Cantaluppi2. Prof. A. Zanella - si sono discusse due tesi di laurea sull’argomento

Stato diavanzamento

1. - 2. Si è pubblicato un articolo “programmatico” e vari studi metodologicisull’argomento. Si sono assegnate e discusse tre tesi di laurea. Il tema è centralenel Programma di ricerca Scientifica di rilevante interesse Nazionale “Metodi emodelli statistici per la valutazione della qualità e della «Customer Satisfaction»:aspetti oggettivi e soggettivi della qualità di beni e servizi” per il quale si èottenuto il cofinanziamento del MIUR 2001/2002.

Pubblicazioni 1. A. Zanella (1995). Total Quality Management and the Role of Statistics. In“Total Quality Management: Proceedings of the first World Congress”, Chapman& Hall, London, 137-146.2. A. Zanella (1998). A Statistical Model for the Analysis of CustomerSatisfaction: some Theoretical and Simulation Results. Total QualityManagement, Vol. 9, n. 7, pp. 599-6093. A. Zanella (1999). A Stocastic Model for the Analysis of CustomerSatisfaction: some Theoretical Aspects. Statistica, LIX, n. 1, pp. 3-40.4. A. Zanella, G. Cantaluppi (1999). On the probability distribution of a bilinearindicator of customer satisfaction. Atti della Giornata di Studio “Valutazionedella qualità e «customer satisfaction»: il ruolo della statistica”, Vita e pensiero,Milano, pp. 233-253.5. A. Zanella (2001), Measures and Models of Customer Satisfaction: theunderlying Conceptual Construct and a Comparison of Different Approaches,Stockholm School of Economics, Proceeding of the 6th World Congress for TotalQuality Management, St. Petersburg, Vol. 1, pp. 427-441.6. A. Zanella, G. Boari, G. Cantaluppi (2002). Indicatori statistici complessivi perla valutazione di un sistema per la gestione della qualità: esami del problema edun esempio di applicazione. Atti della Riunione Satellite “Il nuovo controllostatistico della qualità: processo produttivo, customer satisfaction, problemiambientali, della XLI Riunione Scientifica della Società Italiana di Statistica, p. 3-25.


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A) SERIE TEMPORALIB) MISCELLANEA

Argomentispecifici

A) 1. Identificazione e stima secondo il “Prediction Error Method” di un processomedia mobile integrato multivariato del primo ordine.2. Le forme canoniche che conducono all’identificabilità parametrica nei processimultivariati lineari.3. Caratterizzazione della non stazionarietà nei processi stocastici lineari (radiciunitarie).4. Il modello stocastico cosiddetto di trasferimento: collegamento con i modellistocastici multivariati.B) 5. Le funzioni di risolvenza degli indici di connessione: interpretazioneprobabilistica

Partecipanti 1. -2. Prof. A. Zanella - Dott.ssa L. Deldossi3. Dott.ssa L. Deldossi - Dott.ssa R. Paroli4. Prof. A. Zanella5. Prof. A. Zanella

Stato diavanzamento

1. Si è analizzato il criterio della minimizzazione del determinante della matrice dicovarianza degli errori di previsione.2. Ampie premesse metodologiche sono raccolte nella tesi di Dottorato dellaDott.ssa Deldossi.3. Si è iniziata la ricerca ed assegnata e discussa una tesi sull’argomento.4. Si è iniziato lo studio di collegamento coi modelli autoregressivi multivariati.5. Si sono ottenuti dei risultati asintotici al riguardo degli informatoricorrispondenti agli indici di Goodman-Kruskal e Chi di Pearson.

Pubblicazioni 1. A. Zanella (1993). Il modello media mobile integrato del primo ordinemultivariato: orientamenti per l’identificazione e la stima. in “Scritti in onore diGiovanni Melzi”, Vita e Pensiero, Milano, pp. 419-436.2. L. Deldossi (1992). Problemi di identificazione nei modelli stocastici linearimultivariati. Tesi di Dottorato.3. L. Deldossi, R. Paroli (1997), (1999). I test per le radici unitarie nei modelliautoregressivi di media mobile. Parte I e II. Istituto di Statistica, UniversitàCattolica del Sacro Cuore, Serie E.P. n. 85, n. 914. A. Zanella, E. Cascini (1997). I modelli di base per la progettazione ed ilcontrollo: la sperimentazione condotta con criteri statistici. A.I.C.Q., Attidell’XIX Convegno Nazionale, Vol. E, pp. 43-71.5. Si intende pubblicare i dettagli dei risultati riassunti nella nota: A. Zanella(1989), Euclidean simple and weighted distances in the analysis of categoricaldata. Bulletin of the International Statistical Institute, Contributes Papers, Book 2.47th Session, Paris, pp. 463-464.


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Prof. Benito Vittorio FROSINI

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PROPRIETÀ INFERENZIALI DI VARI TIPI DI CONDIZIONAMENTO

Argomentispecifici

1. Procedure di condizionamento nell’inferenza statistica2. Conciliazione tra inferenza classica e inferenza bayesiana3. L’inferenza basata sulla verosimiglianza4. Robustezza delle procedure di stima per un modello ARIMA5. Componenti rilevanti nella regressione lineare6. Modelli Switching-Probit

Partecipanti Prof. G. Boari - Prof. L. Santamaria - Dott. D. Zappa - Dott.ssa C. Zanarotti

Stato diavanzamento

1. E’ stata conclusa una rassegna critica dei principali criteri di condizionamentopresenti nella letteratura.

2. Riguardo alla conciliazione tra inferenza classica e inferenza bayesiana, è statamostrata la possibilità di una interpretazione intersoggettiva degli intervalli diconfidenza.

3. Nell’ambito dell’inferenza basata sulla verosimiglianza, è stato proposto uncriterio ausiliario che utilizza una probabilità intervallare.

4. E’ stata indagata la robustezza della stima del grado di differenziazione di unmodello ARIMA in presenza di non-stazionarietà di tipo frazionario.

5. Sono stati individuati metodi alternativi, rispetto a quelli già proposti nellaletteratura, per la scelta delle componenti rilevanti e per il loro impiegonell’analisi di regressione.

6. Riguardo ai modelli Switching-Probit è stata analizzata la situazione in cui lavariabile di selezione non è osservabile.

7. Sono state analizzare alcune caratteristiche della procedura bayesianaapplicata ai processi civili e penali.

Pubblicazioni 1. B.V. Frosini: Likelihood, superpopulation and other problems in sampling fromfinite populations. In “Società Italiana di Statistica, Cento anni di indaginicampionarie”, CISU, Roma, 1996, pp. 217-239.2. B.V. Frosini: Some reasons for reconciling confidence intervals and bayesianintervals. Statistica, 1996, pp. 301-311.3. B.V. Frosini. Discussione dell'articolo di R. de Cristofaro: "Principio diverosimiglianza e scelta della legge a priori nell'inferenza statistica". Statistica, Vol.58, N. 2, 1998, pp. 262-270.4. B.V. Frosini. The complementary contributions of probability and likelihood fordescriptive inference. Proceedings of the 52nd Session of the International StatisticalInstitute, Contributed Papers, Vol. 1, Helsinki, 1999, pp. 353-354.5. B.V. Frosini. Conditioning, information and frequentist properties. StatisticaApplicata, Vol. 11. N. 2, 1999, pp. 165-184.6. B.V. Frosini. The conjoint use of probability and likelihood for descriptiveinference, Metron, Vol. 57, N. 1-2, 1999, pp. 3-20.D. Zappa. Alcune considerazioni sulle componenti rilevanti nella regressionelineare, presentato per la XXXIX Riunione Scientifica - SIS, Sorrento 1998.D. Zappa. Stima dei parametri nei modelli lineari, corso per dottorandi GMEE -Scuola misure 1998, Torino.G. Boari, D. Zappa. Analisi dei fattori, pubblicazioni del Laboratorio di StatisticaApplicata, UCSC, Milano 1998.D. Zappa. Introduzione alla programmazione degli esperimenti industriali.


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Dispensa Didattica, 1999.D. Zappa , U. Magagnoli. (2000). Problemi di taratura delle apparecchiature neilaboratori di analisi sanitaria: modelli e aspetti statistici. In Atti del 1° ConvegnoNazionale «La gestione della qualità totale nelle strutture sanitarie: dalla teoriaalla pratica», Troina (EN), 14-15 Aprile 1999, Associazione Oasi Maria SS.,Troina, pp. 299-309. Istituto di Statistica, Università Cattolica del S. Cuore, SerieE.P. n. 97, pp. 1-14, 2000.D. Zappa, U. Magagnoli. (2000). Misure di capacità di processo per fenomenimultivariati: rassegna e alcune estensioni nel volume: “Valutazione della qualitàe customer satisfaction: il ruolo della statistica”. Vita e Pensiero, pp. 169-188.B.V. Frosini, (2002) Le prove statistiche nel processo civile e nel processopenale, Giuffrè, Milano.


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Prof. Umberto MAGAGNOLI

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ASPETTI INFERENZIALI RELATIVI AL PUNTO DI OTTIMO PERPARTICOLARI SUPERFICI DI RISPOSTA

Argomentispecifici

- Impiego delle superfici di risposta relative ad indicatori di livello medio e divariabilità nel controllo di qualità in fase di progettazione.- Ottenimento del valore da assegnare alle variabili esplicative del progetto al finedi una ottimizzazione della funzione obiettivo, in assenza ed in presenza diparticolari vincoli operativi.- Scelta del possibile schema di sperimentazione e della numerosità di rilevamentonel caso forma quadratica della superficie di risposta.- Analisi teorica e numerico simulativa nel caso di due variabili esplicative:problemi di generalizzazione.

Partecipanti Prof. D. Zappa - Dott.ssa P. Chiodini

Stato diavanzamento

E’ stata svolta una indagine bibliografica ed è stato predisposto un programmadigitale che permette di ottenere, in via simulativa numerica, le distribuzioni degliautovalori della matrice del piano sperimentale necessarie per l’ottenimento delledistribuzioni dei punti di stazionarietà della superficie di risposta.

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PROCEDURE DI CONTROLLO IN ACCETTAZIONE E IN LAVORAZIONEPER VARIABILI: PROBLEMI STATISTICI INFERENZIALI

Argomentispecifici

- Controllo in accettazione per variabili con piani semplici, doppi e multipli perverificare la difettosità di tipo “unilaterale” di un lotto.- Impiego di distribuzioni, per la variabile oggetto di inferenza, di modellimultidimensionali a componenti normali o di Weibull.- Studio comparativo tra procedure decisionali riguardanti i parametri dellevariabili oppure il grado di difettosità complessivo definito in regionimultidimensionali di tipo “angolare”.- Valutazioni di economia ed efficienza delle procedure per stabilire ladimensione campionaria ottimale.

Partecipanti Prof.ssa R. Paroli – Prof. D. Zappa

Stato diavanzamento

E’ stato completato uno studio riguardante il confronto tra piani dicampionamento doppio per variabili ed attributi.

Pubblicazioni U. Magagnoli, D. Zappa (1995). Piani di campionamento doppio per variabili:determinazione delle funzioni operative e dei parametri. In corso di pubblicazionesu Statistica Applicata.


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STRATEGIE DI CAMPIONAMENTO PER INDAGINI MULTISCOPO

Argomentispecifici

- Strategie di campionamento per una ottima ripartizione della dimensionecampionaria dal punto di vista sia economico che dell’efficienza delle stime.- Procedure di campionamento stratificato in presenza di grandezze dicotomiche esua estensione al caso di grandezze multinomiali di tipo gerarchico.- Impiego di variabili esogene per lo studio di previsione temporale: il metododella regressione.- Costruzione di procedure di aggiornamento dei panel di campionamento adatteper rilevazioni trimestrali ed annuali.

Partecipanti Dott.ssa P. Chiodini - Dott.ssa Miglio - Prof. G. Tassinari

Stato diavanzamento

E’ stata predisposta una indagine bibliografica e sono stati definiti alcuni criterioperativi per l’assegnazione della dimensione campionaria agli strati dellapopolazione.E’ in corso uno studio per la costruzione di un piano di campionamento ottimaleche tenga conto delle grandezze/variabili di natura esplicativa disponibili chepossano giocare lo stesso ruolo dei fattori esogeni nella sperimentazione,adattando le metodologie proprie della programmazione degli esperimenti.


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Prof. Giuseppe BOARI

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METODI E MODELLI STATISTICI PER LA VALUTAZIONE DELLAQUALITÀ E DELLA CUSTOMER SATISFACRION

Argomentispecifici

Estensione dinamica dei modelli statistici complessivi per l’analisi dei costrutticoncettuali.Formulazione, in ottica micro-aziendale, dei modelli ad equazioni strutturali usatiper la costruzione degli indicatori nazionali di customer satisfaction.

Partecipanti Vari (il primo argomento sopra specificato rientra nel programma Cofin 2001).

Stato diavanzamento

Per i modelli strutturali dinamici viene proposta una procedura di stima a duestadi: riguardo al primo passo si intende approfondire gli aspetti inferenziali dellaregressione PLS, mentre per l’intera procedura le proprietà di ottimalità deimetodi ALS (Alternating Least Squares).

Pubblicazioni BOARI G. (1999) Uno sguardo ai modelli per la costruzione di indicatorinazionali di “Customer Satisfaction”, dai Contributi alla giornata di studio:Valutazione della qualita’ e customer satisfaction: il ruolo della statistica, Aspettioggettivi e soggettivi della Qualità, Versioni Provvisorie - Parte II, 245-260,Bologna, 24 settembre 1999BOARI G. (2001) A Dynamic Version of Structural Equation Models applied toNational Customer Satisfaction Indices, The 6th World Congress for Total QualityManagement, Saint Petersburg, Russia, 291-298.

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APPLICAZIONI DELLA STATISTICA

Argomentispecifici

1. Collaborazione con Dip. di Psicologia: supporto per l'applicazione di tecnichestatistiche

2. Collaborazione con Istituto Universitario Osp. S.Gerardo di Monza: supportoper l'applicazione di tecniche statistiche

Partecipanti Vari

Stato diavanzamento

Terminati lavori specifici (vedi pubblicazioni)


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Prof.ssa Roberta PAROLI

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INFERENZA BAYESIANA PER MODELLI MARKOVIANI LATENTITRAMITE METODI MCMC

Argomentispecifici

La ricerca concerne lo studio dei modelli markoviani latenti periodici (MMLP) incui la catena latente è non omogenea (le probabiltà di transizione sono funzione dicovariate dinamiche) ed il numero di stati della catena latente è stimato con glialtri parametri del modello.L'obiettivo è quello di formalizzare una procedura per la stima del numero di statidella catena non omogenea latente attraverso il metodo di stima di tipo bayesiano“Reversible jump MCMC'' (RJMCMC). Tale procedura sarà utilizzata nellostudio di serie temporali in ambito ambientale.

Partecipanti Dott. L. Spezia – Prof. P. Dellaportas

Stato diavanzamento

In Dellaportas, Knorr-Held, Spezia (2001) è stato studiato un particolare MMLper analizzare in ambito bayesiano una serie di dati relativi alla concentrazionemedia oraria di monossido di carbonio (CO), registrati da un'apposita centralinaper la qualità dell'aria di Bergamo. Gli stati latenti della catena di Markovrappresentano differenti livelli non osservati del processo osservato, dipendentidalle condizioni meteorologiche: si hanno livelli più alti di CO nei periodi freddidell'anno e livelli più bassi in quelli caldi. In questo lavoro si considerano MMLin cui la funzione di densità di probabilità di ogni osservazione ad ogni istantetemporale, condizionata dal contemporaneo stato della catena latente, siagaussiana; si ottengono perciò i “modelli markoviani latenti gaussiani” (MMLG).La serie di dati è anche caratterizzata da periodicità: le concentrazioni medieorarie variano a seconda della dinamica delle 24 ore del giorno e di quella deigiorni della settimana (giorni feriali/giorni festivi). E’ stato perciò necessariointrodurre nel modello sia una componente periodica giornaliera che unasettimanale. Si ottengono di conseguenza i “modelli markoviani latenti gaussianiperiodici” (MMLGP). La stima dei parametri è stata effettuata attraversoprocedure di “block Gibbs sampling”, considerando anche il problema relativo aidati mancanti all'interno della serie, cioè il vettore dei dati non osservati è trattatocome un vettore di parametri ignoti. Considerando inoltre i valori futuri comemancanti, è stato possibile risolvere il problema della previsione a più passi.Infine è stato effettuato uno studio comparativo tra modelli periodici chepresentano stagionalità additiva e stagionalità moltiplicativa, al variare delnumero di stati, confrontandoli attraverso i “Bayes factors”, calcolati attraverso leverosimiglianze marginali.In tale lavoro però il numero di stati della catena latente non è stimato in modoautomatico, pertanto si cercherà di sviluppare una metodologia adeguata a talescopo.La ricerca sarà condotta in tre tappe successive:i) sviluppo di una metodologia RJMCMC per modelli markoviani latenti nonomogenei gaussiani,ii) formalizzazione dei modelli markoviani latenti non omogenei gaussianiperiodici,iii) sviluppo di una metodologia RJMCMC per modelli markoviani latenti nonomogenei gaussiani periodici.

Pubblicazioni Dellaportas P., Knorr-Held L., Spezia L. (2001). Periodic Gaussian HiddenMarkov Models for Air Pollution Analysis. Manoscritto non pubblicato.


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PROCESSI STOCASTICI PER L’ANALISI DI NEUROIMMAGINI

Argomentispecifici

La ricerca propone l’impiego di particolari modelli stocastici per l’analisi delleimmagini ottenute da strumenti per la diagnosi di malattie neurologiche causa didemenza (tomografia computerizzata - risonanza magnetica). Tali modelli sonoindicati per l’operazione di segmentazione che ha come obiettivo la suddivisionedell’immagine in regioni omogenee corrispondenti a 3 classi di tessuto cerebrale:materia grigia, materia bianca e fluido cerebrospinale. I modelli statisticidenominati Markov Random Field (MRF) sono particolarmente indicati nellostudio delle dipendenze spaziali per la definizione delle interazioni dei pixel delleimmagini. Dall’osservazione che pixel vicini appartenenti alla medesima strutturapresentano una colorazione simile è possibile formulare la dipendenza spazialedelle colorazioni di ciascun pixel rispetto alla localizzazione spaziale. In questocontesto è interessante andare a considerare il modello MRF come una strutturalatente (per cui si studiano gli Hidden Markov Random Field) descrivibileattraverso le realizzazioni di variabili casuali del processo stocasticocorrispondente all’immagine registrata (osservata) dai sensori di rilevamento.

Partecipanti Dott. L. Spezia – Dott. A. Zorzan - Laboratorio di Epidemiologia e NeuroimagingI.R.C.C.S. San Giovanni di Dio, Centro Alzheimer, Brescia

Stato diavanzamento

Si è già conclusa la fase di ricerca e di studio del materiale presente nellaletteratura statistica e di settore più recente, che ha portato alla redazione della tesidi Laurea di Andrea Zorzan. Ora la ricerca si svolgerà secondo due obiettivi:i) sviluppo del modello statistico che permetta di studiare l’eventuale presenza dialterazioni morfologiche delle regioni temporali mesiali, che è dimostratorappresentare un fattore di rischio e predittivo per lo sviluppo della malattia diAlzahimer. Si affronterà quindi il problema della stima dei parametri del modelloe della metodologia computazionale;ii) sviluppo di un programma di calcolo ad hoc, fondamentale per colmare lamancanza di strumenti automatici standardizzati di diagnosi, utilizzabili nellapratica clinica.

Pubblicazioni E’ stata discussa la tesi di Laurea in Scienze Statistiche ed Economiche di AndreaZorzan, dal titolo “Modelli Stocastici per la segmentazione di immaginineurologiche”.


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Prof. Diego ZAPPA

Filone diricerca

PROBLEMI DI TARATURA MULTIDIMENSIONALE

Argomentispecifici

1. L’approccio parametrico e non parametrico2. Regioni di confidenza “equivalenti”3. La regressione PLS e regioni di data depth

Partecipanti Prof. B.V. Frosini – Dott. D. Mancuso – Dott.ssa S. Salini

Stato diavanzamento

È noto che l’approccio parametrico per la costruzione di regioni di confidenzadi taratura va incontro a notevoli problemi legati principalmente alla scelta deltipo di distribuzione da associare ai dati. Questa ricerca si propone di formulareuna soluzione di tipo non parametrico partendo dalla costruzione di regioni diconfidenza con la tecnica di data depth. Partendo da una riduzione dello spaziodelle variabili tramite tecniche tipo PLS, la ricerca mira alla costruzione diregioni di confidenza equivalenti, ovvero regioni di taratura che sonomassimamente legate alle regioni della/e variabili risposta.

Pubblicazioni D. Zappa (1999). “A new approach to finding relevant components in linearregression”, JISS-Journal of Italian Statistical Society, vol. 8, n. 2-3, pp. 213-224.

Filone diricerca

INDICI DI CAPACITÀ DI PROCESSO MULTIVARIATI

Argomentispecifici

1. Approccio non-parametrico alla costruzione di indici di capacità di processo2. Ordinamento di vettori multidimensionali

Partecipanti Prof. U. Magagnoli

Stato diavanzamento

Sono stati compiuti specifici studi sugli indici multivariati in ipotesi dimultinormalità (vedi pubblicazioni).Il nuovo obiettivo è quello di costruire indici multivariati estendendo l’approccioall’ambito non parametrico. A tale scopo è previsto l’impiego di regioni di datadepth. Tale metodologia consente di costruire regioni di confidenza nonparametriche assegnando un ordinamento a osservazioni anche di tipomultidimensionale, consentendo quindi di individuare qual è l’osservazione piùcentrata (mediana multidimensionale). Tale informazione è alla base dellacostruzione di indici di capacità di processo. L’innovazione metodologicaconsisterà nell’introdurre anche una appropriata misura di dispersione, partendodallo stesso approccio all’analisi dei dati e nel predisporre uno specifico softwareper le applicazioni.

Pubblicazioni U. Magagnoli, D. Zappa (2000) “Multivariate Distribution of Some ProcessCapability Indices”, in atti del convegno: Industrial Statistics in Action 2000, volII pp.340-341, Sessione Poster, 8-10 Settembre 2000, Newcastle

D. Zappa, U. Magagnoli (2001) “On the Distribution of an Estimator of theMultivariate Process Capability Index Cp(u,v)”. Sottoposto per lapubblicazione su Statistica Applicata.

Filone di METODI STATISTICI PER BANCHE E ASSICURAZIONI


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ricercaArgomentispecifici

1. Data mining2. Metodi di calcolo del premio RCA3. Tecniche di credit scoring

Partecipanti Prof. B.V. Frosini – Dott. D. Mancuso – Dott.ssa S. Salini

Stato diavanzamento

È in corso la raccolta e lo studio dell’ampio materiale bibliografico.

Pubblicazioni D. Zappa, (2002) Lezioni di Statistica Assicurativa: Introduzione ai modellilineari generalizzati. Pubblicazioni dell'ISU, Università Cattolica del S.Cuore,Milano


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Dott.ssa Paola CHIODINI

Filone diricerca

L’AFFIDABILITA’ DI SISTEMA

Argomentispecifici

Affidabilità, distribuzione di tempo al guasto, distribuzione di Weibull, campionicompleti e censurati


Stato diavanzamento

La ricerca riguarda lo studio di alcune tematiche connesse al modello siaunivariato che bivariato di Weibull, ottenuto quest’ultimo come trasformazionedel modello esponenziale bivariato proposto in letteratura da Marshall e Olkin(1967).Si vuole concentrare l’attenzione su alcuni problemi inferenziali attinentisituazioni di rilevante interesse applicativo. A tal fine ci si pone il problema dellastima dei parametri di detto modello partendo dal caso univariato e passandosuccessivamente al caso bivariato. Si considereranno in particolare procedure dicampionamento di tipo censurato, avvalendosi dell’impiego della teoria dellestatistiche d’ordine e come, situazione asintotica, della teoria dei valori estremiche può trovare applicazione nello studio dell’andamento distributivo delle“code” del tempo al guasto e delle statistiche d’ordine impiegate per la stima deiquantili della variabile univariata e bivariata.

PubblicazioniP. M. Chiodini (1997). Su una procedura di stima dei parametri del modello diWeibull bivariato. Istituto di statistica, Università Cattolica del Sacro Cuore diMilano, Serie E.P. n. 87.P. M. Chiodini (1998). Una procedura di stima dei parametri della distribuzionedi Weibull bivariata su dati censurati. Comunicazione spontanea presentata allaXXXIX Riunione Scientifica della SIS - Sorrento 14-17 Aprile 1998, pp. 311-312.P. M. Chiodini (1998). Una procedura di stima dei parametri della distribuzionedi Weibull bivariata su dati censurati. Relazione estesa della comunicazionespontanea presentata alla XXXIX Riunione Scientifica della SIS - Sorrento 14-17Aprile 1998, Istituto di statistica, Università Cattolica del Sacro Cuore di Milano,Serie E.P. n. 92.P. M. Chiodini (1999) Confronti tra procedure per la verifica di incorrelazionetra le due componenti di una distribuzione di Weibull bivariata. Istituto distatistica, Università Cattolica del Sacro Cuore di Milano, Serie E.P. n. 93.


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Filone diricerca

INDICI DI CAPACITÀ DI PROCESSO, PER GRANDEZZEUNIDIMENSIONALI

Argomentispecifici

Stima indici di capacità di processo da impiegarsi in presenza di caratteristicheasimmetriche.


Stato diavanzamento

La ricerca riguarda lo studio degli indici di capacità di processo, argomento cherisulta essere estremamente attuale nell’ambito del controllo della qualità.Sull’argomento sono già stati presentati dei contributi che hanno cercato dimettere in evidenza alcuni aspetti peculiari degli indici di capacità di processo edin particolare nei casi in cui la grandezza di interesse presenti distribuzioneplaticurtica ed asimmetrica. Ci si propone quindi di integrare la struttura degliindici di capacità di processo che si basano in primo luogo su stime di locazione(media) e di dispersione (scarto quadratico medio) ottenute col metodo deimomenti, impiegando stime di tali parametri ottenute mediante statistiched’ordine al fine di poter disporre di indicatori robusti sia nei confronti della leggedi distribuzione che della forma asimmetrica.

Pubblicazioni P. M. Chiodini, U. Magagnoli (2000), Indici di capacità di processo. Modelli eprocedure inferenziali: una rassegna e qualche comparazione statistica, in“Valutazione della qualità e customer satisfaction: il ruolo della statistica”, Vita ePensiero, pp.147-167. Versione provvisoria in: Contributi alla Giornata di Studio“Valutazione della qualità e customer satisfaction: il ruolo della statistica”, Bologna24 Settembre 1999. Istituto di Statistica – Università Cattolica del Sacro Cuore,Milano, Parte 2a, pp. 113-131.P. M. Chiodini, U. Magagnoli (2000), Indici di capacità di processo in presenzadi situazioni che si allontanano dalla legge normale. Comunicazione spontaneapresentata alla XL Riunione Scientifica della SIS - Firenze 26-28 Aprile 2000,pp.1-4.P. M. Chiodini, U. Magagnoli (2000), Indici di capacità di processo in presenzadi condizioni non standard della distribuzione. Lavoro presentato alla giornata distudio promossa dall’AICQ in collaborazione con l’Università Cattolica del SacroCuore “Metodi statistici per la tecnologia e la produzione” – Milano 15 Dicembre2000, pp.1-19.P. M. Chiodini, U. Magagnoli (2001), Indici di capacità di processo in presenzadi situazioni che si allontanano dalla legge normale. Relazione estesa dellacomunicazione spontanea presentata alla XL Riunione Scientifica della SIS –Firenze 26-28 Aprile 2000, Istituto di Statistica, Università Cattolica del SacroCuore, Serie E.P. 106.P. M. Chiodini, U. Magagnoli (2001), Indici di capacità di processo in presenzadi condizioni non standard della distribuzione. Lavoro presentato alla giornata distudio promossa dall’AICQ in collaborazione con l’Università Cattolica del SacroCuore “Metodi statistici per la tecnologia e la produzione” – Milano 15 Dicembre2000, Istituto di Statistica, Università Cattolica del Sacro Cuore, Serie E.P. 107.


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Filone diricerca

STATISTICHE D’ORDINE

Argomentispecifici

Distribuzione delle statistiche d’ordine.


Stato diavanzamento

La ricerca si viene a collegare in modo diretto coi filoni di ricerca precedenti conparticolare riguardo al campo dell’affidabilità.


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Dott.ssa Laura DELDOSSI

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SPERIMENTAZIONE ROBUSTA NELL’APPROCCIO DI TAGUCHI

Argomentispecifici

La ricerca, di interesse applicativo, riguarda la fase di progettazione o anche solodi miglioramento di un prodotto. In particolare si inserisce nel contesto dellacosiddetta “progettazione robusta” il cui obiettivo, con riferimento ad unacaratteristica quantitativa Y di un prodotto, è quello di stabilire per viasperimentale, le condizioni di produzione ottime, nel senso che il livello medio diY abbia un valore prefissato e la corrispondente varianza sia minima, tenuto contodelle condizioni variabili sia di produzione che di utilizzazione del prodotto. Peraffrontare il problema si suggerisce tipicamente un piano sperimentale fattorialebasato sugli schemi proposti dalla programmazione statistica degli esperimenti,mediante il quale si intendono saggiare gli effetti: a) dei fattori sistematiciregolabili dallo sperimentatore (variabili utilizzabili per il “controllo” dellavarianza, ed eventualmente del livello medio, e di “aggiustamento” del livellomedio), b) di quelli di disturbo considerati anch’essi, durante la sperimentazione,sistematici.Nella fase di produzione ed utilizzazione reale del prodotto, però, i fattori didisturbo non sono più regolabili, ma variano in modo casuale, andando adincrementare la varianza della variabile di risposta Y.In questo contesto è naturale chiedersi quali fattori sperimentali siano ancorasignificativi, dal momento che, evidentemente, a causa della maggiore e nonomogenea variabilità reale, piccole variazioni della media, significativenell’ambito della prova sperimentale, non saranno più rilevabili.Obiettivo della ricerca è stato dunque l’ottenimento di un indicatore che, inpresenza di eteroschedasticità, consenta di evidenziare quali effetti siano“realmente” significativi.

Partecipanti Prof. A. Zanella

Stato diavanzamento

Un primo parziale contributo al riguardo dal titolo “Metodo di Taguchi:puntualizzazioni sulla dipendenza della varianza dei fattori di disturbo daiparametri di controllo” è stato presentato alla XL Riunione Scientifica della SIStenutasi a Firenze.Un lavoro più completo ed esauriente sull’argomento è in fase di conclusione.

Pubblicazioni Deldossi, L. (2000). Metodo di Taguchi: puntualizzazioni sulla dipendenza dellavarianza dei fattori di disturbo dai parametri di controllo, XL RiunioneScientifica della SIS, Firenze 26-28 Aprile 2000, pp. 233-236.


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METODI STATISTICI PER L’ANALISI AMBIENTALE

Argomentispecifici

Le tematiche di carattere ambientale, particolarmente “attuali” in quest’ultimoperiodo, interessano settori disciplinari assai diversi; tra di essi ricopre un ruolonon marginale anche la statistica.Da questa considerazione nasce l’interesse per questa ricerca che si intendearticolare su due fronti.

1) Il ruolo della statistica nelle norme UNI EN ISO 14000 Gli standards della serie ISO 14000 sono le specifiche per la “GestioneAmbientale” riconosciute a livello internazionale e sviluppate dai comitatidell’ISO (International Organization for Standardization). Tali standards hanno loscopo di fornire a tutte le “organizzazioni” (di qualsiasi tipo e dimensione) i“fondamenti di un sistema efficace di gestione ambientale, che integrati con lealtre esigenze di gestione, aiutino le organizzazioni a raggiungere i loro obiettiviambientali ed economici”. Bisogna tenere presente che i sistemi di gestione ambientale sono degli strumentivolontari ossia non vi sono ad oggi disposizioni normative che li impongano,sebbene esistano norme che stabiliscono quali requisiti questi sistemi debbanoavere. Il rispetto di tali norme diventa un’esigenza imprescindibile dal momentoin cui l’impresa decida di ottenere un riconoscimento esterno, cioè unacertificazione. Negli ultimi anni l’interesse, da parte delle aziende, alla certificazione ambientaleè in fase crescente ed è motivato, oltre che, ovviamente, da una culturaall’impegno ambientale, anche da ragioni di ordine economico e di mercato (iclienti chiedono prodotti più sicuri e compatibili; le istituzioni sono piùdisponibili con le società che prevengono l’inquinamento; ...). Obiettivo della presenta ricerca è l’analisi delle norme in oggetto per individuarese e quali metodi statistici siano, esplicitamente o implicitamente, in essemenzionati come strumenti idonei alla progettazione del sistema di gestioneambientale.

2) Utilizzo delle “wavelets” nei modelli per la misura dell’impattoambientale

La ricerca riguarda lo studio delle “wavelets” (ondine) con particolare riguardo alloro utilizzo nell’analisi delle serie storiche.In generale un’ “ondina” è una funzione ψ(⋅) definita sull’asse reale che soddisfadue condizioni: (a) l’integrale esteso all’asse reale di ψ(⋅) è pari a 0; (b) l’integraleesteso all’asse reale di ψ2(⋅) è pari ad 1. Da una singola funzione ψ(⋅), spessoindicata come “ondina madre”, viene generato, per dilatazione e traslazione, unacollezione di ondine che andrà a definire una base, attraverso la quale è possibiledescrivere un generico segnale o funzione. In questo senso le ondinerappresentano un’alternativa e/o complemento alla trasformata di Fourier che,attraverso un’opportuna combinazione di funzioni periodiche (di tipo seno ecoseno), descrive un segnale in termini delle sue componenti di frequenza. Le“ondine” hanno il vantaggio, però, rispetto alla trasformata di Fourier, di riusciread individuare e decifrare anche segnali che cambiano nel tempo, che presentanosalti o altre irregolarità.In questo ultimo decennio le “ondine” sono state ampiamente utilizzate consempre buoni risultati nei settori più diversificati: dalla matematica, alla fisica,all’ingegneria elettronica.


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In statistica si è visto il loro utilizzo in svariati ambiti tra i quali ricordiamo imodelli di regressione non parametrica, l’analisi discriminante e l’analisifattoriale.Obiettivo di questa ricerca è lo studio e l’utilizzo delle “ondine” nell’analisi deiprocessi stocastici, con particolare riferimento a quei processi, denominati alunga memoria, caratterizzati da una funzione di autocovarianza che decrescemolto lentamente nel tempo. Si prevede, inoltre, la possibilità di utilizzare i datiregistrati dalle centraline per la qualità dell’aria di Bergamo (dati utilizzati dalladott.ssa Paroli e dal dott. Spezia per i loro modelli) per una applicazione realedella metodologia studiata.

Stato diavanzamento

Raccolto il materiale bibliografico, la ricerca è appena iniziata. Un primocontributo con riferimento al punto 1) è previsto per giugno 2002.


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Dott.ssa Chiara ZANAROTTI

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ANALISI DI SERIE STORICHE PER VARIABILI CATEGORICHE INPRESENZA DI UNA VARIABILE DI STATO LATENTE.

Argomentispecifici

La dinamica temporale di numerosi fenomeni in contesti estremamente eterogeneifa supporre che la serie storica osservata sia governata da una variabile di statolatente, chiamata variabile di stato (o di regime) che provoca variazioni casualinei parametri del modello della serie storica delle osservazioni. Nella ricercaviene preso in esame il caso in cui la serie storica considerata è costituita da unasuccessione di osservazioni su una variabile categorica ordinale, nell’ipotesi che iparametri che intervengono nel modello esplicativo della serie stessa dipendanodagli stati di una catena di Markov non osservabile. Per quanto riguarda ilmodello ipotizzato per la serie storica delle osservazioni, vengono considerati siaun modello probit ordinale che un modello logit ordinale, a seconda che leprobabilità associate alle diverse modalità assumibili dalla variabile categoricasiano specificate attraverso la funzione di ripartizione della variabile casualenormale o logistica.

Partecipanti Prof. R. Colombi

Stato diavanzamento

Avviata.

Pubblicazioni Colombi, R. Zanarotti, C. (2001). Modelli Hidden-Markov per variabili casualicategoriche. Atti del convegno “Modelli Complessi e metodi computazionaliintensivi per la stima e la previsione”, Bressanone, 24-26 settembre 2001, CLEUPed., Padova.


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Dott. Gabriele CANTALUPPI

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METODI STATISTICI PER IL TOTAL QUALITY MANAGEMENT

Argomentispecifici

Studio dei modelli statistici per l’interpretazione e l’analisi della “customersatisfaction”

Partecipanti Prof. A. Zanella - Dott.ssa L. Deldossi

Stato diavanzamento

Si sta analizzando il problema dell’identificabilità parametrica nei modelli adequazioni strutturali con variabili latenti.Si intende analizzare la letteratura statistica relativa agli indicatori per lavalutazione del “sistema qualità” di un’azienda.Si intende stimare, per via non-parametrica, mediante la tecnica del saddlepoint,la funzione di densità di probabilità di una forma bilineare

Pubblicazioni Zanella A., Cantaluppi G. (2000) On the probability distribution of a bilinearindicator of customer satisfaction in “Valutazione della qualità e customersatisfaction: il ruolo della statistica – Aspetti oggettivi e soggettivi della Qualità”,Vita e Pensiero, Milano, pp. 233-253.Cantaluppi G. (2001), Some Remarks on Parameter Identification of StructuralEquation Models with both formative and reflexive Relationships, presentato al 6th

World Congress for Total Quality Management, Saint Petersburg, 19-22 June2001.

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CONTROLLO STATISTICO: APPROCCIO STOCASTICO

Argomentispecifici

Estensione dell’approccio di Taguchi all’ambito del controllo stocastico: controllocondizionato della varianza nell’ipotesi di errori caratterizzati da un modelloARCH.


Stato diavanzamento

Si sta considerando la possibilità di applicazione a una situazione reale di unmodello di controllo con errore eteroschedastico.

Pubblicazioni Cantaluppi, G. (1998) Processi stocastici caratterizzati da eteroschedasticitàcondizionata: aspetti teorici e possibilità applicative, Tesi di dottorato di Ricercain Statistica Metodologica, sede amministrativa Università degli Studi di Trento.Zanella, A., Cantaluppi G. (2000), Extending Taguchi’s approach to adaptivestochastic control: Some theoretical results, Serie Edizioni Provvisorie, N° 95,Istituto di Statistica, Università Cattolica del S. Cuore, Milano.Zanella, A., Cantaluppi G. (2000), Extending Taguchi’s approach to adaptivestochastic control: A simplified model for feedback adjustments of both mean andvariance, Total Quality Management, 11, 616-622.


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Dott. Diego MANCUSO

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REGRESSIONE NON PARAMETRICA

Argomentispecifici

Utilizzo delle reti neurali di tipo Radial Basis Function (RBF) come strumenti diregressione non parametrica in contesti contrassegnati da eteroschedasticitàcondizionata

Partecipanti

Stato diavanzamento

L’argomento è stato oggetto di discussione nella tesi di dottorato “Reti neurali emodelli eteroschedastici di serie storiche”. In tale sede si è proposto un sistemacongiunto rete RBF - modello ARCH per la stima simultanea della media e dellavarianza condizionata nel caso di osservazioni provenienti da funzioni diregressione non lineari sottoposte ad errori condizionatamente eteroschedastici.Lo studio ha affrontato il tema della robustezza delle soluzioni rispetto aiparametri di smoothing impliciti nei meccanismi di determinazione delle reti RBF.I prossimi sviluppi andranno nella direzione di approfondire le proprietàasintotiche degli stimatori legati al modello proposto e la ripartizione dellosmoothing nello spazio delle variabili di regressione.

Pubblicazioni D. Mancuso (2001). Reti neurali e modelli eteroschedastici di serie storiche. Tesidi dottorato di ricerca in statistica metodologica, Università degli Studi di Trento.


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Prof. Ruggero COLOMBO

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APPLICAZIONI STATISTICHE AI FENOMENI DEL MERCATOMONETARIO E FINANZIARIO

Argomentispecifici

1. Stima dei potenziali territoriali: reddito, consumo, raccolta e impieghibancari a livello comunale;2. Applicazione dell’analisi fattoriale per la costruzione di “rating” aziendali;3. Modelli per l’interpretazione e la previsione dei principali tassi del mercatomonetario;4. Applicazione di metodi innovativi per la previsione nei mercati monetari .5. Modelli di scoring per la valutazione del merito creditizio.

Partecipanti Colleghi vari

Stato diavanzamento

1. E’ concluso il lavoro relativo al primo punto con la creazione di una bancadati, relativa agli oltre 8100 comuni italiani, contenente la stima delleprincipali variabili di carattere socio-economico e finanziario.2. E’ concluso il lavoro relativo al secondo punto con la realizzazione di unmodello informatico in grado di assegnare un punteggio sintetico alle oltre 120aziende di credito che partecipano all’indagine semestrale ABI-Banca d’Italia.3. E’ concluso il lavoro relativo al terzo punto con la stima di un modelloeconometrico che consente l’interpretazione e la previsione dei principali tassid’interesse del mercato monetario. I risultati della ricerca sono pubblicati in“Nuovi modelli di gestione dei flussi finanziari nelle banche”, a cura di P.L.Fabrizi.4. Per quanto concerne il quarto filone di ricerca, sono stati sperimentati alcuniapprocci alternativi alla previsione di variabili finanziarie rilevate ad altafrequenza. In particolare, la ricerca ha avuto come obiettivo la verifica:

4.1 delle performance prodotte da differenti modelli previsionali(econometrici e reti neurali);

4.2 della capacità di interpretare le varie dinamiche oggetto di previsioneattraverso indici di analisi tecnica e/o variabili intermarket;

4.3 della validità operativa di una componente arch all’interno di unTrading System;

La sintesi dei risultati della ricerca è stata presentata alla London BusinessSchool nel dicembre 1997, è stata pubblicata in A.-P.N. Refenes, A.N.Burgess, J.E. Moody (eds), Decision Technologies for Computational Finance,Kluwer Academic Publishers, Dordrecht.Nella stessa direzione di ricerca sono state condotte ulteriori sperimentazioni,che hanno coinvolto tassi di cambio rilevati ad alte frequenze su differentiperiodi temporali, i cui risultati, presentati al seminario “Forecasting FinancialMarkets – Advances for Exchange Rates, Interest Rates and AssetsManagement”, sono confluiti nelle pubblicazioni più recenti (Bramante R.,Colombo R., Gabbi G., Viola M.P. – 1999 e Colombo R. – 1999).

Pubblicazioni 1. R. Bramante, R. Colombo, G. Gabbi (1998). Are Neural Network andEconometric Forecasts Good for Trading? Stochastic Variance Model asFilter Rule, in A.-P.N. Refenes, A.N. Burgess, J.E. Moody (eds), DecisionTechnologies for Computational Finance, Kluwer Academic Publishers,Dordrecht.

2. R. Bramante, R. Colombo, G. Gabbi, M.P. Viola (1999), “Non LinearComponents in High Frequency Data and Econometric and Neural


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Network Forecast Quality”, in C. Dunis, B. Rustem (eds) “ForecastingFinancial Markets – Advances for Exchange Rates, Interest Rates andAssets Management”, London.

3. R. Colombo (1999), “I modelli ARCH e GARCH e le relative estensioni”,in “La previsione nei mercati finanziari” (a cura di G. Gabbi), EditriceBancaria, Roma.

4. R. Colombo (1999), “La previsione dei tassi di cambio con modelli ARCHe GARCH”, in “La previsione nei mercati finanziari” (a cura di G. Gabbi),Editrice Bancaria, Roma.


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Prof. Amedeo DE LUCA

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METODI STATISTICI PER LA “ CUSTOMER SATISFACTION”

Argomentispecifici

1. Valutazione dell’importanza del giudizio espressodalla clientela sul grado di soddisfacimento deisingoli attributi di un prodotto rispetto al livellodi overall, nel caso di variabile rispostadicotomica.

2. Studio del rapporto esistente tra gli effetti diinterazione inerenti alla codifica binariadisgiuntiva con quelli relativi alla codifica binariaadditiva.


Stato diavanzamento

1. È stato sviluppato il modello di misurazione dellacustomer satisfaction, a risposta dicotomica, basatosu variabili indicatrici.

2. Sono state individuate le relazioni formaliintercorrenti tra i parametri di interazione dellafunzione di regressione basata sulla codifica binariadisgiuntiva dei predittori con quelli ottenuti tramitecodifica binaria additiva .

3. Si è dimostrato formalmente (come era stato giàaccertato solo empiricamente) che gli stimatori, ed irelativi errori standard, ottenuti con il metodo deiminimi quadrati ordinari coincidono con quelliottenuti con i minimi quadrati a due stadi, nel casodi predittori dicotomici.

Pubblicazioni A. De Luca (2000). Un modello di misurazione dellaCustomer Satisfaction con codifica binaria additiva deipredittori ordinali, in “ Valutazione della Qualità eCustomer Satisfaction: il ruolo della Statistica” ,Vita e Pensiero, Milano, pp. 275-288.A. De Luca (2000) Un approccio di misurazione deglieffetti dei fattori ordinali, in “ Atti della XLRiunione Scientifica della SIS” , SIS 2000 aprile 2000,pp. 789-792.A. De Luca (2000), Misurazione della qualità percepita nella prospettivasperimentale, in “Captor 2000 – Sistemi statistico-informatici per valutare laqualità della didattica”, Abstract, Università di Padova.A. De Luca (2001), La customer satisfaction nella prospettiva sperimentale,Corso “Metodi statistici per la misurazione della Customer Satisfaction”,organizzato dalla SIS, Roma, 26 febbraio-2 marzo (il corso è stato ripetuto aNapoli dal 9 al 13 luglio).


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METODI STATISTICI PER LA “ CUSTOMER SATISFACTION”

Argomentispecifici

Valutazione dell’importanza del giudizio espresso dallaclientela sul grado di soddisfacimento dei singoliattributi di un prodotto rispetto al livello dioverall, caso di variabile risposta ordinale politomica

Partecipanti Prof. A. ZanellaE’ stata assegnata una nuova tesi di laureasull’argomento.

Stato diavanzamento

1. È stato messo a punto un modello ad effettiprincipali di Customer Satisfaction con variabilerisposta ordinale politomica, basato sullaregressione multipla multivariata, doppiamentevincolata (per ottenere valori delle variabilidipendenti comprese nell’intervallo (0,1) e per tenerconto che le risposte sull’overall sono mutuamenteesclusive ed esaustive nel loro insieme). La codificadei predittori e dell’overall è binaria disgiuntiva

2. Il modello è stato successivamente completatoconsiderando anche gli effetti di interazione.

3. Sono allo studio alcuni teoremi inerenti lacoincidenza degli stimatori dei minimi quadratiordinari con quelli dei minimi quadrati a due stadi(ivi compresa la coincidenza degli errori standard)anche nel caso multivariato.

4. È allo studio il modello con codifica binariaadditiva delle variabili dipendenti ed indipendenti.

Pubblicazioni A. De Luca (2000), Un approccio di valutazione dellaqualità percepita con la regressione dscrittivamultivariata, in “ Duqual 2000 – Modelli statistici estrumenti informatici per valutare, durante e dopol’Università, la qualità della didattica” , Abstract,Università di Milano- Bicocca, 12-13 luglio; pp. 12-14.A. De Luca (2001), La customer satisfaction nella prospettiva sperimentale,in Metodi statistici per la misurazione della Customer Satisfaction, Corso “Metodistatistici per la misurazione della Customer Satisfaction”, organizzato dalla SIS,Roma, 26 febbraio-2 marzo (il corso è stato ripetuto a Napoli dal 9 al 13 luglio).A. De Luca (2001), Un modello di valutazione della qualità percepita convariabile risposta politomica, Atti del Convegno Intermedio “Processi e MetodiStatistici di Valutazione” della Società Italiana di Statistica, SIS 2001, Roma, 4-6giugno, Università di Tor Vergata, pp. 87-90.A. De Luca (1996). Marketing bancario e metodistatistici applicati. Vol. II – Analisi dei dati, F.Angeli, Milano, pp. 175-196.È in fase di svolgimento una tesi di laurea.


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MODELLO DI REGRESSIONE LOGISTICA BINOMIALE PER LAVALUTAZIONE DELLA “ CUSTOMER SATISFACTION”

Argomentispecifici

1. Valutazione dell’importanza del giudizio espressodalla clientela sul grado di soddisfacimento deisingoli attributi di un prodotto rispetto al livellodi overall nel caso di variabile risposta dicotomica.

2. Studio degli effetti di interazione.PartecipantiStato diavanzamento

1. È stata studiata la forma della funzione logistica,muovendo dalla funzione lineare, interpretata comefunzione di probabilità.

2. È stato svolto uno studio comparativo tra irisultati della funzione logistica con la funzionelineare a risposta dicotomica, particolarmentenell’intervallo di probabilità (0,2-0,8), nel quale èstata accertata una sostanziale idenntità dicomportamento delle due funzioni.

3. È stata studiata la forma algebrica degli effetti diinterazione in rapporto alla classe di riferimento edalle medie marginali.

4. Con riferimento agli effetti di interazione dellafunzione logistica, sono allo studio le relazioniesistenti tra i parametri inerenti il caso dicodifica binaria disgiuntiva ed i parametri relativial caso di codifica binaria additiva.

Pubblicazioni Sono state svolte varie tesi di laurea e di diploma.

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SCALE DI ATTEGGIAMENTO E TRATTAMENTO DEI CARATTERIQUALITATIVI ORDINALI

Argomentispecifici

1. Validità delle diverse scale di punteggio e verificadella non equidistanza dei passi delle scale diatteggiamento.

2. Individuazione del numero ottimale di passi di unascala di atteggiamento in rapporto alla natura delledomande ed al numero delle stesse.

Partecipanti

Tesisti.

Stato diavanzamento

1. È stata svolta un’analisi comparativa tra diversitipi di scale di punteggio (verbale, numerica,grafica), accertando la non equidistanza dei passi didette scale e la maggiore validità della scalagrafica.

2. È stata valutata la customer satisfaction utilizzandole risposte su scala grafica.

3. È in atto uno studio volto ad individuare il numerodi passi ottimali di una scala di atteggiamento.

Pubblicazioni A. De Luca, Scale di atteggiamento e valutazione della customer satisfaction,in: XL Riunione Scientifica della Società Italiana di Statistica, SIS 2000, Firenze,26-28 aprile, pp. 789-792 (abstract).A. De Luca, Confronto tra scale verbali, simboliche e numeriche per larilevazione della qualità percepita, in Captor 2000 – Qualità della didattica e


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sistemi computer-assisted, a cura di L. Fabbris, Cleup, Padova, 2001, pp. 131-144(versione estesa).È in fase di svolgimento una tesi di laurea


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Filonediricerca

CONJOINT ANALYSIS NON METRICA

Argomentispecifici

Segmentazione composita: individuare i legamiintercorrenti tra i caratteri intrinseci dei rispondentie gli attributi costituenti il profilo di prodotto daessi preferito, con riferimento a vari segmenti dimercato.

Partecipanti

Tesisti.

Stato diavanzamento

Applicazione della metodologia con piano fattorialecompleto e frazionato con approccio non metrico(optimal scaling).1. Analisi comparativa dei parametri delle funzioni di

utilità stimati con rilevazione della variabilerisposta su scala di punteggio e su scala ordinale.

2. Sono stati studiati varie disegni sprimentali (concasualizzazione completa e non).

Partecipanti

Sono state assegnate varie tesi sull’argomento. È incorso di elaborazione una tesi di laurea.

Pubblicazioni A. De Luca (1999). La conjoint analysis - Un sinteticoresoconto.Working paper.

Varie tesi di laurea e di diploma.


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Dott.ssa Silvia SALINI

Filone diricerca

MODELLI MULTIVARIATI AD ERRORI NELLE VARIABILI

Argomentispecifici

L’obiettivo della ricerca è quello di studiare i modelli nel contesto tipico dellataratura (calibration) di strumenti di misura.Partendo dallo studio degli errori di misura in un contesto generale e confrontandola letteratura proveniente da altre discipline (ingegneria, medicina), che in genereutilizzano diverse formulazioni e notazioni, si affronterà il problema della taraturastatistica multivariata sia dal punto di vista teorico che computazionale.

Partecipanti Dott. G. Cantaluppi - Dott. M. Cerri - Dott. S. Minotti

Stato diavanzamento

E’ stato inviato un lavoro al convegno SIS 2002 dal titolo “Statistical Calibrationby means of Kalman Filter”

Pubblicazioni


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Dott. Andrea ZORZAN

Filone diricerca

PROCESSI STOCASTICI PER L’ANALISI DI NEUROIMMAGINI

Argomentispecifici

La ricerca propone l’impiego di particolari modelli stocastici per l’analisi delleimmagini ottenute da strumenti per la diagnosi di malattie neurologiche causa didemenza (tomografia computerizzata - risonanza magnetica). Tali modelli sonoindicati per l’operazione di segmentazione che ha come obiettivo la suddivisionedell’immagine in regioni omogenee corrispondenti a 3 classi di tessuto cerebrale:materia grigia, materia bianca e fluido cerebrospinale. I modelli statisticidenominati Markov Random Field (MRF) sono particolarmente indicati nellostudio delle dipendenze spaziali per la definizione delle interazioni dei pixel delleimmagini. Dall’osservazione che pixel vicini appartenenti alla medesima strutturapresentano una colorazione simile è possibile formulare la dipendenza spazialedelle colorazioni di ciascun pixel rispetto alla localizzazione spaziale. In questocontesto è interessante andare a considerare il modello MRF come una strutturalatente (Hidden Markov Random Field) descrivibile attraverso le realizzazioni divariabili casuali del processo stocastico corrispondente all’immagine registrata(osservata) dai sensori di rilevamento.

Partecipanti Dott. L. Spezia – Prof.ssa R. Paroli - Laboratorio di Epidemiologia eNeuroimaging I.R.C.C.S. San Giovanni di Dio, CentroAlzheimer, Brescia

Stato diavanzamento

La ricerca si svolgerà secondo due obiettivi:i) sviluppo del modello statistico che permetta di studiare l’eventuale presenza dialterazioni morfologiche delle regioni temporali mesiali, che è dimostratorappresentare un fattore di rischio e predittivo per lo sviluppo della malattia diAlzheimer. Si affronterà quindi il problema della stima dei parametri del modelloe della metodologia computazionale;ii) sviluppo di un programma di calcolo ad hoc, fondamentale per colmare lamancanza di strumenti automatici standardizzati di diagnosi, utilizzabili nellapratica clinica.

Assegnato contributo per progetto Giovani Ricercatori.

Pubblicazioni Discussa tesi di Laurea in Scienze Statistiche ed Economiche di Andrea Zorzan,dal titolo “Modelli Stocastici per la segmentazione di immagini neurologiche”.

Frisoni G.B., Testa C., Zorzan A. C., Beltramello A. Voxel-based morphometry inAD: evidence of validity. In preparazione

Annuario a.a. 2001/2002 Bibliografia dei Componenti Istituto di Statistica

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4. BIBLIOGRAFIA DEI COMPONENTI


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ZANELLA, A. (1965). Un particolare tipo di piani sperimentali con fattori a due livelli. Parte I,Rivista di Ingegneria, 7, pp. 704-718.

ZANELLA, A., PERI, P. (1965). Correlazione tra potere detergente e composizione deglialchilbenzoli lineari. Parte I, La rivista italiana delle sostanze grasse, 12, pp. 573-584.

ZANELLA, A. (1965). Un particolare tipo di piani sperimentali con fattori a due livelli. Parte III,Rivista di Ingegneria, 12, pp. 1228-1242. I precedenti articoli sono raccolti nel fascicolo didicembre, 1965, degli Atti dell’Associazione Italiana per la Qualità (A.I.C.Q.).

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ZANELLA, A., PERI, P. (1966). Correlazione tra potere detergente e composizione deglialchilbenzoli lineari. Parte II, La rivista italiana delle sostanze grasse, 9, pp. 369-381.


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Dott.ssa Paola CHIODINI

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Dott.ssa Laura DELDOSSI

DELDOSSI, L. (1988). Procedure multilevel per decomposizione in multidomini. Tesi di laurea,Università Cattolica del S. Cuore, Brescia.

DELDOSSI, L., MAGGI, A., (1989), Aula didattica per l’insegnamento della Statistica. Sviluppodel software pertinente ed utilizzazione pilota. Relazione conclusiva dello studio congiunto IBM-Università Cattolica del S. Cuore, Volume primo: Statistica Descrittiva.

DELDOSSI, L., MAGGI, A., (1989), Aula didattica per l’insegnamento della Statistica. Sviluppodel software pertinente ed utilizzazione pilota. Relazione conclusiva dello studio congiunto IBM-Università Cattolica del S. Cuore, Volume secondo: Statistica Probabilistica con riferimento alControllo Statistico.

BOARI, G., DELDOSSI, L. (1990). Alcune considerazioni sulle condizioni di identificabilità deimodelli multivariati per sistemi stocastici specializzati. (versione estesa) Istituto di Statistica,Università Cattolica del S. Cuore, Milano, Serie E.P. n. 30.

BOARI, G., DELDOSSI, L. (1990). Alcune considerazioni sulle condizioni di identificabilità deimodelli multivariati per sistemi stocastici specializzati. (versione poster), Atti del Convegno“Sviluppi metodologici nei diversi approcci all'inferenza statistica”, Cagliari 3-5 aprile, Collana Attidei Congressi, Pitagora Ed., Bologna, Vol. I, pp. 49-52.

DELDOSSI, L. (1991). A comparison of identifiability conditions for multivariate linear models inARMAX and State Space representation. Statistica Applicata, vol. 3, n. 4, pp. 655-668.

DELDOSSI, L. (1992). Problemi di identificazione nei modelli stocastici lineari multivariati. Tesidi Dottorato.

ZANELLA, A., DELDOSSI, L. (1992). Carte di controllo multivariate: valutazione dell'approcciopredittivo. Quaderni di Statistica e Matematica applicata alle Scienze economiche e sociali,Università di Trento, Vol. XIV, 5, pp. 211-242.

DELDOSSI, L. (1997). Carte di controllo multivariate a media mobile in senso predittivo: tavoleper l’utilizzazione, in Atti del Convegno “La Statistica per le Imprese” della Società Italiana diStatistica ,Torino, Vol. 2, 4 Aprile 1997, pp. 113 –120 (Serie E.P. n. 83).

DELDOSSI, L. (1997). Alcune considerazioni sulla scelta dei parametri nella definizione di unacarta di controllo bivariata a media mobile. Istituto di Statistica, Università Cattolica del S. Cuore,Milano, Serie E.P. n. 84.

DELDOSSI, L., PAROLI, R. (1997). I test per le radici unitarie nei modelli autoregressivi a mediamobile. Parte I, Istituto di Statistica, Università Cattolica del S. Cuore, Milano, Serie E.P. n. 85.

DELDOSSI, L., PAROLI, R. (1999). I test per le radici unitarie nei modelli autoregressivi a mediamobile. Parte II, Istituto di Statistica, Università Cattolica del Sacro Cuore, Milano, Serie E.P. n.91

DELDOSSI, L., PAROLI, R. (1999). Alcune considerazioni sui test per radici unitarie nei modelliautoregressivi del primo ordine, Istituto di Statistica, Università Cattolica del Sacro Cuore.

DELDOSSI, L. (2000). Metodo di Taguchi: puntualizzazioni sulla dipendenza della varianza deifattori di disturbo dai parametri di controllo, XL Riunione Scientifica della SIS, Firenze 26-28Aprile 2000, pp. 233-236.


71

Dott.ssa Chiara ZANAROTTI

ZANAROTTI, C. (1988). Le Superpopolazioni. Tesi di laurea, Università Statale, Milano.

ZANAROTTI, C. (1990). Un breve "excursus'' sulle superpopolazioni. Rapporti di ricerca deldipartimento metodi quantitativi, Università degli Studi di Brescia.

ZANAROTTI, C. (1994). Modelli probit per variabili dicotomiche parzialmente osservabili. Tesidi dottorato di ricerca, Università degli Studi di Trento.

ZANAROTTI, C. (1995). Esercizi risolti di Statistica. Pubblicazione dell’I.S.U. - UniversitàCattolica di Milano.

ZANAROTTI, C. (1996). Il modello switching-probit in presenza di indicatori continui per lavariabile di selezione latente. Istituto di Statistica, Università Cattolica di Milano, Serie E.P., n. 77

ZANAROTTI, C. (1996). Generalizzazioni bivariate del modello probit sotto diverse ipotesi diosservabilità. Istituto di Statistica, Università Cattolica di Milano, Serie E.P., n. 78

COLOMBI, R. ZANAROTTI, C. (2001). Modelli Hidden-Markov per variabili casualicategoriche. Atti del convegno “Modelli Complessi e Metodi Computazionali Intensivi per la Stimae la Previsione”, Bressanone, 24-26 settembre 2001, CLEUP ed., Padova, PP.475-480


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Dott. Gabriele CANTALUPPI

CANTALUPPI, G. (1994). Alcuni modelli di non stazionarietà condizionata nell’analisi delle seriestoriche con particolare riferimento alla varianza. Tesi di laurea, Università Cattolica del S. Cuore,Milano.

CANTALUPPI, G. (1998). Processi stocastici caratterizzati da eteroschedasticità condizionata:aspetti teorici e possibilità applicative. Tesi di dottorato di ricerca in statistica metodologica,Università degli Studi di Trento.

ZANELLA, A., CANTALUPPI, G. (2000), On the Probability Distribution of a Bilinear Indicatorof Customer Satisfaction. Atti della Giornata di Studio “Valutazione della qualità e «customersatisfaction»: il ruolo della statistica”, Vita e Pensiero, Milano, pp. 233-253.

ZANELLA, A., CANTALUPPI, G. (2000), Extending Taguchi’s Approach to Adaptive StochasticControl: a Simplified Model for Feedback Adjustments of both Mean and Variance, in TotalQuality Management, Vol. 11, n. 4/5/6, Carfax, Londra, pp. 616-622.

ZANELLA, A., CANTALUPPI, G. (2000), Extending Taguchi’s Approach to Adaptive StochasticControl: some Theoretical Results, Istituto di Statistica, Università Cattolica del S. Cuore, SerieE.P., n. 95.

CANTALUPPI G. (2001), Some Remarks on Parameter Identification of Structural EquationModels with both Formative and Reflexive Relationships, 6th World Congress for Total QualityManagement, Saint Petersburg, 20-22 Giugno, Stockholm School of Economics, Saint Petersburg,299-306


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Dott. Diego MANCUSO

MANCUSO, D. (2001). Reti neurali e modelli eteroschedastici di serie storiche. Tesi di dottoratodi ricerca in statistica metodologica, Università degli Studi di Trento.


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Prof. Riccardo BRAMANTE

BRAMANTE R., (1997). Programmazione matematica - parte prima, Ed. ISU, Milano, pagg. 194.

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BRAMANTE, R., (1999). La previsione del tasso di cambio con la metodologia State Space, in “Laprevisione nei mercati finanziari” (a cura di G. Gabbi), Editrice Bancaria, Roma.

BRAMANTE R., COLOMBO R., GABBI G., VIOLA M.P. (1999), “Non Linear Components inHigh Frequency Data and Econometric and Neural Network Forecast Quality”, in Proceedings ofthe Sixth International Conference “Forecasting Financial Markets – Advances for ExchangeRates, Interest Rates and Assets Management”, London.

BRAMANTE R., COLOMBO R., DE VITO P., GABBI G., TUMIETTO A., VIOLA M.P. (1999),“Predicting the Exchange Rate: A Comparison of Econometric Models, Neural Networks andTrading Systems”, MTA Journal, Summer - Fall

BRAMANTE R., CAZZANIGA B. (2000), “Optimal Portfolio Selection: the Value at Risk Case”,in Journal of Asset Management, 1, No. 2, 132 - 137

BRAMANTE R., SANTAMARIA L. (2001), “Forecasting Stock Index Volatility”, in AppliedStochastic Models in Business and Industry, 17, 19 - 26

BRAMANTE R., GABBI G., (2001), “Optimal Portfolio Choice Under Changing Risk”, inProceedings of the Eighth International Conference “Forecasting Financial Markets - Advances forExchange Rates, Interest Rates and Asset Management”, London, 30-31 maggio / 01 giugno, C.Dunis (ed.)

BRAMANTE R., GABBI G., (2001), “Forecasting Equity Correlations: Countries vs. SectorEvidences”, in Proceedings of the Eighth International Conference “Forecasting Financial Markets -Advances for Exchange Rates, Interest Rates and Asset Management”, London, 30-31 maggio / 01giugno, C. Dunis (ed.)

BRAMANTE R., CAZZANIGA B. (2001), “Portfolio Optimisation in a Downside RiskFramework”, in Dunis C. - Timmermann A. - Moody J. (eds), Developments in ForecastCombination and Portfolio Choice, John Wiley & Sons, New York


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COLOMBO R. (1986). Un modello per la previsione di variabili creditizie a livello di sottosistemi:il caso delle Aziende Ordinarie di Credito. Collana materiali ASSBANK, Milano.

COLOMBO R. (1987). Credito e moneta: obiettivi intermedi della politica monetaria e gestionedella banca. Collana materiali ASSBANK, Milano.

COLOMBO R. (1987/88/89). Rapporto annuale sull'andamento delle Aziende Ordinarie diCredito. ASSBANK, Milano.

COLOMBO R. (1989/90). Rapporto sulla congiuntura creditizia. Dirigenza Bancaria, numeri vari.

COLOMBO R. (1992). La statistica per le imprese: i metodi di previsione aziendale. Noteeconomiche per l’operatore, Rivista della Cassa di Risparmio di Foligno.

COLOMBO R. (1993). Un modello statistico per la stima dei depositi bancari potenziali a livellodi micro aree. Notiziario Economico della Banca S. Paolo di Brescia.

COLOMBO R. (1995). Le metodologie di previsione. in Autori Vari, “Nuovi modelli di gestionedei flussi finanziari nelle banche”, a cura di P.L. Fabrizi, Ed. Giuffrè, Milano.

BRAMANTE R., COLOMBO R., GABBI G. (1997). Are Neural Network and EconometricForecasts Good for Trading? Stochastic Variance Model as Filter Rule, in A. -P.N. Refenes, A.N.Burgess, J.E. Moody (eds.), Decision Technologies for Computational Finance, Kluwer AcademicPublishers, Dordrecht.

BRAMANTE R., COLOMBO R., GABBI G., VIOLA M.P. (1999), “Non Linear Components inHigh Frequency Data and Econometric and Neural Network Forecast Quality”, in C. Dunis, B.Rustem (eds) “Forecasting Financial Markets – Advances for Exchange Rates, Interest Rates andAssets Management”, London.

COLOMBO R., (1999), “I modelli ARCH e GARCH e le relative estensioni”, in “La previsione neimercati finanziari” (a cura di G. Gabbi), Editrice Bancaria, Roma.

COLOMBO R., (1999), “La previsione dei tassi di cambio con modelli ARCH e GARCH”, in “Laprevisione nei mercati finanziari” (a cura di G. Gabbi), Editrice Bancaria, Roma.


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DE LUCA, A. (1969). Un metodo per lo studio della redistribuzionedel reddito operata dalla sicurezza sociale.Tesi di laurea,Università degli Studi “ La Sapienza” di Roma.

DE LUCA A., CANTARELLI V., (1969). Fondamenti di calcolo delleprobabilità. Iseo. Milano.

DE LUCA, A., SCIABA’ A. (1970). Elementi di Statistica per ilcontrollo di qualità. Iri - Alfa Romeo. Milano, volume di pagg.147.

DE LUCA, A. (1977). Un indice provinciale del potenziale teoricodi mercato dei settimanali. Rivista di Statistica Applicata, 10,pagg. 207-219.

DE LUCA, A. (1978). In risposta all’articolo: Su un indice delpotenziale teorico di mercato dei settimanali. Rivista diStatistica Applicata, 11, pagg. 262-264.

DE LUCA, A., AISA A. (1978). L'influenza di alcune variabiliqualitative sulla discriminazione tra lettori forti e debolidella stessa testata. Atti dell'Incontro di Studio Media Forum-Upa, Come valutare l'investimento pubblicitario, Segrate 15-16giugno, pagg. 227-250.

DE LUCA, A. (1980). La redistribuzione del reddito operata dallasicurezza sociale in Italia. Rivista di Statistica Applicata, 13,pagg. 141-162.

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DE LUCA, A. (1985). Note sull'inferenza statistica, ISU,Università Cattolica di Milano, volume di pagg.184.

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DE LUCA, A. (1988). Metodologie di calcolo dei rapporti dipartecipazione nei raggruppamenti societari. Problemi di Gestionedell'Impresa, Università. Cattolica del Sacro Cuore di Milano, 5,pagg. 50-68.


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DE LUCA, A. (1995). La ricerca di marketing per la banca -Moderno approccio statistico, ISU, Università Cattolica diMilano, volume di pagg. 223.

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DE LUCA, A. (1995). Ricerche quantitative- campionamento. Vocedell'Enciclopedia dell'Impresa - Marketing. UTET Libreria,Torino, pp. 928-940.

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DE LUCA, A. (1995). Posizionamento della banca mediante i motivid'uso dei clienti: un approccio multidimensionale. Problemi diGestione dell'Impresa, Università Cattolica del Sacro Cuore diMilano, 20, pagg. 53-69.

DE LUCA, A. (1995). Segmentazione comportamentale della clienteladi banca: un'applicazione su Bancomat. Rivista Milanese diEconomia, 54, pagg. 65-79.

DE LUCA, A. (1995). Metodi di stima dei potenziali territorialidi mercato bancario: un'analisi comparativa. Rivista Milanese diEconomia, 55, pagg. 66-84.

DE LUCA, A. (1995). Analisi della clientela per la strategia dimarketing della banca: un'esperienza applicativa. RivistaMilanese di Economia, 56, pagg. 85-100.


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DE LUCA, A (1996). Marketing bancario e metodi statisticiapplicati - vol. 1, Dati di mercato: raccolta, trattamento,elaborazione, interpretazione, F. Angeli, Milano, volume di pagg.224.

DE LUCA, A. (1996). Marketing bancario e metodi statisticiapplicati - vol. 2, Analisi di mercato: territorio, clientela,banca, prodotto, F. Angeli, Milano, volume di pagg. 240.

DE LUCA, A. (1996). Misurazione della fedeltà della clientela epredizione delle quote nel mercato bancario con il modellomarkoviano. Problemi di Gestione dell'Impresa, UniversitàCattolica del Sacro Cuore di Milano, 22, pagg. 37-49.

DE LUCA, A. (1996). Misurazione della customer satisfaction nellabanca. Rivista Milanese di Economia, 57, pagg. 53-67.

DE LUCA, A. (1996). Costruzione di aree omogenee di domanda e diofferta nel mercato bancario. Rivista Milanese di Economia, 58,pagg. 110-121.

DE LUCA, A. (1998). Marketing bancario e metodi statisticiapplicati - vol. 3, Modelli di mercato: marketing relazionale,concessione credito, competitività, risorse umane. F. Angeli,Milano, volume di pagg. 272.

DE LUCA, A. (2000). Un modello di misurazione della Customer Satisfaction con codificabinaria additiva dei predittori ordinali, in “Valutazione della Qualità e Customer satisfaction: ilruolo della statistica”, Vita e Pensiero, Milano, pp. 275-288.

DE LUCA, A. (2000) Un approccio di misurazione degli effetti deifattori ordinali, in “ Atti della XL Riunione Scientifica dellaSIS” , SIS 2000, Firenze, 26-28 aprile, pp. 789-792 (Abstract).

DE LUCA, A. (2000), Scale di atteggiamento e valutazione della customer satisfaction, in:XL Riunione Scientifica della Società Italiana di Statistica, SIS 2000, Firenze, 26-28 aprile, pp.789-792 (Abstract).

DE LUCA, A. (2000), Un approccio di valutazione della qualitàpercepita con la regressione dscrittiva multivariata, in “ Duqual2000 – Modelli statistici e strumenti informatici per valutare,durante e dopo l’Università, la qualità della didattica” ,Università di Milano-Bicocca, 12-13 luglio; pp. 12-14 (Abstract).

DE LUCA, A. (2000), Misurazione della qualità percepita nella prospettiva sperimentale, in“Captor 2000 - Sistemi statistico-informatici per valutare la qualità della didattica”, Università diPadova (Abstract).

DE LUCA, A. (2001). Confronto tra scale verbali, simboliche e numeriche per larilevazione della qualità percepita, in Captor 2000 – Qualità della didattica e sistemi computer-assisted, a cura di L. Fabbris, Cleup, Padova, pp. 131-144 .

DE LUCA, A. (2001), Un modello di valutazione della qualità percepita con variabilerisposta politomica, Atti del Convegno Intermedio “Processi e Metodi Statistici di Valutazione”della Società Italiana di Statistica, SIS 2001, Roma, 4-6 giugno, Università di Tor Vergata, pp.87-90 (Abstract).

DE LUCA, A. (2001), La customer satisfaction nella prospettiva sperimentale, in Metodistatistici per la misurazione della Customer Satisfaction, Corso “Metodi statistici per lamisurazione della Customer Satisfaction”, SIS, Roma, 26 febbraio-2 marzo.

DE LUCA, A. (2001), Lemmi di statistica, in “ Dizionario di Marketing”, a cura di W.G.Scott, Il Sole 24 Ore, Milano, 2001, pp. 20.


79

DE LUCA, A. (2001), Marketing Bancario e Metodi StatisticiApplicati, vol. II – Analisi di Mercato, F. Angeli, Milano,2001, 1a ristampa. pp.240.

DE LUCA, A. (2001), Metodi statistici per la valutazione dei rischidi credito, in “ La gestione del Rischio di Credito” , CUOA- CentroUniversitario di Organizzazione Aziendale, Vicenza; pp.6-11.


80

Dott. Marco CERRI

ZANELLA, A., CERRI, M. (2000), La misura di customer satisfaction: qualche riflessione sullascelta delle scale di punteggio. Atti della Giornata di Studio “Valutazione della qualità e «customersatisfaction»: il ruolo della statistica”, Vita e Pensiero, Milano, pp. 217-231.


81

Dott.ssa Simona MINOTTI

BOARI, G., MINOTTI, S. (2000). Appunti del Corso di Statistica. Edizioni CUSL, Milano.


82

Dott.ssa Silvia SALINI

SALINI S., MINERVA T., PECORATO A., PIZZOCCHERO F., TIANO A. (2001). Comparisonbetween neural net models and stochastic models on identification of a wastewater treatment plant,in Atti del convegno “AMSDA 2001”, G. Govaert, J. Janssen, L. Limnios eds., Compiegne 12-15giugno 2001, pp. 911-916.

SALINI S., MINERVA T., TIANO A., ZIRILLI A., PIZZOCCHERO F., (2001). Designing NonLinear Dynamical Control Systems with Neural Networks (application to a wastewater treatmentplant), Atti del convegno “SCO 2001”, Bressanone 24-26 settembre 2001, Cleup Editrice, Padova,pp. 211-216.

SALINI S., MINERVA T., TIANO A., ZIRILLI A., PIZZOCCHERO F., (2001). Neural Networksin Missing Data Analysis, Model Identification and Non Linear Control, “Lecture note in ComputerSciences, WILF 2001, Milano 4-5 Ottobre 2001, Springer Verlag.

QUATTO P., SALINI S., ZAMBON A., (2001). Tecniche di Riduzione dei Dati e di CalcoloNeurale applicate a Studi Osservazionali, SMDM 2001, Pavia 25 Ottobre 2001, La EliotecnicaGrafica Editrice, pp. 75-82

QUATTO P., SALINI S., ZAMBON A., (2002). Intervalli di confidenza Bootstrap nelcampionamento per cattura e ricottura, Quaderni del Dipartimento di Statistica, Università degliStudi di Milano Bicocca.

SALINI S., ZIRILLI A., TIANO A., (2002). Multivariate Calibration by means of Kalman filter,SIS 2002, 5-7 Giugno, Università degli Studi Milano-Bicocca, Milano.


83

Dott. Andrea ZORZAN

ZORZAN A. C. (2001). Modelli stocastici per la segmentazione di immagini neurologiche. Tesi diLaurea, Università Cattolica del Sacro Cuore, Milano, Laurea in Scienze Statistiche edEconomiche, A.A. 1999-2000

FRISONI G. B., TESTA C., ZORZAN A. C., BELTRAMELLO A. Voxel-based morphometry inAD: evidence of validity. In preparazione

Annuario a.a. 2001/2002 Tesi di Laurea e di Diploma Istituto di Statistica

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5. TESI DI LAUREA E DI DIPLOMA


a) Tesi discusseALPI C. - Aspetti non standard del controllo statistico nella prospettiva della “Qualità Totale”.BOCCOTTI A. - Qualità totale e misure del grado di soddisfazione del cliente.CICCONE F. - Il modello di cointegrazione statistica delle serie storiche e sue applicazionieconomiche.MAGGI M. - L'ottimizzazione delle carte di controllo per variabili dal punto di vista dellanumerosità campionaria e dell'intervallo di campionamento.SCHEMBRI F. - Software didattico per la programmazione e l’analisi statistica degli esperimenti.SGUERA C. - L'approccio bayesiano nel campionamento di accettazione per variabili.TAGLIAVINI I. - Comparazione di software statistico anche con riferimento all'alternativa fra“Personal Computer” e “Mainframe”.CARRERA G.L. - Analisi dei residui dei tassi “strip” rispetto all’andamento medio in funzionedella scadenza.CERRI M. “Customer satisfaction”: sua misurazione e modelli interpretativiMACCALLI D. - L’Approccio di Taguchi all’ottimizzazione off-line delle caratteristiche di unprodotto.CATTANEO M.T. - Modelli statistici per le valutazioni di “Customer Satisfaction” su scalanazionale: aspetti teorici e applicazioni.FONTANA DE CILLIS L. - Modelli interpretativi di “Customer Satisfaction”

b) Tesi assegnateSCENDRATE L. - Processi stocastici autoregressivi - media mobile a lunga memoria.METELKA G. - Modelli causali e reti bayesiane con riferimento alle valutazioni di “CustomerSatisfaction”.SIRTORI E.A. - Piani sperimentali fattoriali completi e frazionati con particolare riferimento alcaso di fattori a tre livelli

c) Tesi in assegnazione o argomenti da proporre (Scienze statistiche ed economiche, DiplomaUniversitario in Statistica)

− Procedimenti ottimali di analisi di regressione "passo a passo".− Verifiche statistiche di ipotesi per famiglie di variabili casuali miscuglio.− Processi stocastici debolmente stazionari singolari: uno studio di simulazione.− Studio teorico e mediante simulazioni di forme stocastiche bilineari. TEORIA DEI CAMPIONI (con eventuale collegamento interdisciplinare)− Certificazione e norme UNI EN ISO 9000: progetti per l’utilizzazione dei metodi statistici in

accordo a tali norme.− La statistica nei sistemi di Qualità Totale: aree funzionali, strumenti metodologici, addestramento− La statistica nel marketing: modelli interpretativi ed analisi statistica della “customer satisfaction”− Campionamento da popolazioni finite: • tecniche di estrazione


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• teoria asintotica • collasso degli strati e poststratificazione • le grandi indagini campionarie: collegamento tra il progetto di survey ed il piano degli

esperimenti • il confronto fra indagine campionarie diverse− Il metodo Montecarlo • tecniche di ricampionamento (bootstrap) • tecniche di simulazione− L’approccio di Taguchi all’ottimizzazione off-line STATISTICA II (inferenza) (con eventuale collegamento interdisciplinare)− Modelli di regressione non lineari nei parametri • metodi di stima e teoria asintotica • i problemi di uniforme convergenza− Modelli di controllo stocastico • test per valutare la presenza di feedback • ottimizzazione dell’intervallo di rilevazione • modelli per l’interpretazione delle serie storiche finanziarie • modelli di serie temporali di “lunga memoria” • modelli di reti bayesiane


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a) Tesi discusseANTENUCCI G. - La previsione nei modelli lineariFELISI G. - Evoluzione della sopravvivenza in Italia nel secolo ventesimoLOMMANO A. - La tutela della riservatezza nella diffusione delle informazioni statisticheSALINI S. - Regressione nonparametrica: metodi kernel e reti neuraliTERRANEO M. - I modelli multilivello

b) Tesi assegnateCARCANO M. - La determinazione delle probabilità soggettive (diploma)GIANFELICE M. - Il problema della discordanza fra indici statistici (diploma)TROIANO A. - Lo studio del comportamento dell’utente in Internet: metodi statistici e applicazioniIODICE S. - Taratura multivariata e metodi PLSMATTEI D. - L’analisi delle componenti principali e alcune sue applicazioni economicheLEGNAMI F. - Metodi di interpolazione basati sulla regressione localeVARALLI F. - Alcuni metodi di analisi statistica dei dati per variabili categoriche

c) Tesi in assegnazione o argomenti da proporre- Verifiche empiriche sulla determinazione della probabilità (preparazione di tipo psicologico).- Verifiche empiriche in problemi decisionali (preparazione di tipo psicologico).- Identificazione e campionamento per miscugli di distribuzioni.- L'impostazione funzionale nella costruzione degli indici dei prezzi.- Diseguaglianza nei gruppi, fra i gruppi e per componenti.- Procedure inferenziali robuste.- Evoluzione storica della teoria del supporto.- Argomenti vari di analisi statistica multivariata


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a) Tesi discusse LAMIA CAPUTO A. - Il controllo statistico in lavorazione, Confronto tra procedure per carte dicontrollo ( x , R) e ( x , s) mediante un particolare software statistico. (DUS) a.a. 98-99 LATTES M. - La misura dell’efficienza del mezzo pubblicitario. L’attuale impiego dei metodi edegli strumenti statistici. (L-SSE) a.a. 98-99 PETRONI A. - Problemi e metodi di valutazione della qualità nel settore dei servizi. (L-EC) a.a. 98-99 BIANCHI L. - Stime puntuali ed intervallari di indici di capacità di processo. (DUS) a.a. 99-00 CABIAGHI M. - Programmazione sperimentale e metodi di Taguchi: applicazioni mediantel’impiego di software statistici. (DUS) a.a. 99-00 DABUSTI V. - Impiego dei metodi statistici di valutazione della qualità in una industria dolciaria.(L-SSE) a.a. 99-00 LEVANTESI M. - Le carte di controllo multivariato in lavorazione: aspetti metodologici eprocedure di decisione. (L-SSE) a.a. 99-00 TISANO G. - La normativa nazionale e internazionale per attributi: una comparazione tra differentiprocedure. (L-EC) a.a. 99-00 ZORZAN A.C. - Modelli stocastici perla segmentazione di immagini neurologiche. (L-SSE) a.a.99-00 GALIMBERTI L. - Analisi di modelli alternativi di affidabilità a tasso di guasto non costante.Problemi di stima dei parametri e confronti con applicazioni reali. (L-SSE) a.a. 00-01 MELIS G. - Impiego della programmazione degli esperimenti nell’ambito della progettazioneottimale di prodotti plastici. (L-SSE) a.a. 99-00 DERIU G. - La determinazione della frequenza ottimale di campionamento in un processo dicontrollo dinamico. (DUS) a.a. 00-01 PRAZZOLI L. - Costi e miglioramenti della qualità in una azienda elettromeccanica: aspettistatistici ed economici. (L-SSE) a.a. 00-01 TONALI A. - Il miglioramento del sistema qualità in imprese di media-piccola dimensione.Strategie decisionali e innovazione. (L-EC) a.a. 00-01

b) Tesi assegnate CRESENTINI L. - L’analisi dei dati riguardanti la soddisfazione del cliente mediante gli strumentistatistici multivariati: il caso di un ipermercato. (DUS) MONTEMAGNO I. - Problemi e metodi di valutazione della qualità nel settore dei servizi. (L-SSE) BRUSATORI L. - Proprietà statistiche degli stimatori di modelli bivariati di affidabilità. Risultatianalitici e simulazione numerica. (L-SSE) SACCHI A. - Impiego delle normative europee per la valutazione della qualità di prodotti perl’infanzia. (L. EC) DANGELO M. - La valutazione della soddisfazione del cliente e della percezione della qualitànell’ambito dei servizi bancari e finanziari. (L. EC) CLERICI A. - Problemi di valutazione di un prodotto pubblicitario in ambito “web”. Il caso deiparchi di divertimento, un’analisi statistica. (DUS) ATTOLINI F. - Individuazione dei parametri di progetto di una carta di Shewhart per la media. Unaverifica mediante simulazione numerica. (DUS)


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c) Tesi in assegnazione o argomenti da proporre

- Problemi di controllo della qualità in una industria manifatturiera del settore tessile.

- Analisi delle serie temporali univariate e multivariate. I modelli GARCH e ARCH.

- Tematiche statistiche in campo affidabilistico con riferimento ad applicazioni per industrie perla produzione di beni durevoli.


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a) Tesi discusseCARENA D.C. – Esame di alcune procedure di analisi della Customer Satisfaction, con particolareriferimento ai problemi di scaling e confronto temporale.SALA E. – Analisi di alcuni test esatti per la verifica di ipotesi di adattamento e di confronto fradistribuzioni non normali.GIULIANO G. – Analisi statistica dei dati di un questionario sugli atteggiamenti etico-sociali digiovani studenti. (Diploma)SCARONI S. – Analisi delle procedure per la verifica della presenza di non stazionarietà previstenel package Eviews. (Diploma)

b) Tesi assegnateBERNI A. - Una procedura statistica per il controllo di raggiungibilità degli obiettivi diprogrammazione aziendale.CAMBRIA A. - Survival analysis.CINQUE G: - Analisi di una procedura di regressione monotona.GRASSI D. – Analisi e applicazione di alcune procedure di Data-Mining.SACCHETTO M. – Norme Iso9000:2000 nel settore agro-alimentare.SALE M. – Strumenti di valutazione di un servizio bibliotecario.BALLIO C. - Metodi di segmentazione binaria. (Diploma)CAPPELLO B. – Confronto delle procedure di analisi di regressione stepwise previste nei packageSpss e Sas. (Diploma)MERLOTTI G. – Un confronto tra i metodi di destagionalizzazione presenti nel package Eviews.(Diploma)MOLGORA L. - La regressione logistica per l’analisi dell’efficacia di trapianti. (Diploma)REVOLTI C. - L’analisi della covarianza: aspetti teorici ed esempi applicativi. (Diploma)SINESI M. –Analisi di alcune procedure di segmentazione ad albero. (Diploma)

c) Tesi in assegnazione o argomenti da proporre- Misurazione della “Customer satisfaction”.- Modelli strutturali dinamici: applicazioni aziendali.- Analisi delle procedure statistiche contenute nei principali package statistici.- Analisi delle tecniche statistiche contemplate dalle norme ISO 9000.- Problemi di non positività della matrice di covarianza con correlazioni tetracoriche e policoriche.- Strumenti e tecniche di valutazione della qualità dei servizi universitari.


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Prof. Luigi SANTAMARIA

a) Tesi discusse:

b) Tesi assegnate:

BIGONI A. - Confronto tra le dinamiche dei prezzi al dettaglio e all’ingrossoBOIARDI M. - I parametri di MaastrichtCAROSI S. - Misure statistiche della volatilità nei mercati finanziariMARIANI M. - Tecniche di previsione della domandaMUGLIARISI M. - Analisi statistica della componente stagionalePENNATI L. - Analisi territoriale dei settori dell’Industria e dei servizi: censimenti a confrontoPERRONE R. - Analisi dell’evoluzione delle piccole e medie imprese



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Prof. Roberta PAROLI

a) Tesi discusseBERGAMASCHI D. - Customer satisfaction nel settore automobilistico: il caso VolkswagenBERTARELLI L. - La rilevazione dei prezzi in internet: un caso praticoBOFFELLI D. - Metodi statistici per i processi di assegnazione del rating creditizioCALCANTE C. - Regressione logistica per l'analisi di variabili dicotomiche e politomicheFIORA P. - Analisi statistica della frequenza degli incidenti sul lavoro

b) Tesi assegnate:ACQUATI M. - Metodi di segmentazione gerarchica per la classificazione dei datiBASCONE A. - La regressione stepwise nelle applicazioni statisticheBECCATI L. - Metodi e techicne per la valutazione della qualità della didatticaBIFFI A. - Indicatori descrittivi per la qualita' dei dati ambientaliBOZZI F. - Reti neuronali e modelli grafici per l'assegnazione dei rating creditiziCANTU' S. - Analisi delle corrispondenzeCATTANEO A. - Metodi statistici pe rl’analisi della qualità dei dati ambientaliCLERICI I. - Modelli grafici in statisticaGILARDONI S. - Metodi di controllo della qualità di dati del settore tessile



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Prof. Diego ZAPPA


- Metodi e Modelli di segmentazione (con applicazione a banche e assicurazioni)- Modelli di calcolo del premio RCA- Modelli di regressione a minimi quadrati parziali- Carte di controllo multivariate parametriche e non parametriche- Taratura (calibration)- Modelli per l’analisi della sopravvivenza


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a) Tesi discusseCAFFI A. - La spesa delle famiglie italiane per acqua, elettricità, gas e telecomunicazioni:valutazioni del mercato e prospettive di sviluppo.CASPARINI B. - Lo studio e la previsione della domanda di mobili in Italia: un approccioeconometricoFORMIA F. - Metodologie innovative a confronto per l’asset allocation tattico: un’applicazione aimercati finanziariORSENIGO C. - Il mercato della pasta di cellulosa: dinamiche storiche e scenari evolutiviPICCHETTO G. - Indicatori di analisi tecnica e Trading SystemZEIGNER F. - Modelli di “Rating Interno” per la gestione del rischio di credito in banca

b) Tesi assegnateBASILICO A. - Definizione e stima del potenziale territoriale del mercato bancarioCONFALONIERI J.C. - Volatilità del mercato azionario italiano e modelli ARCH: un’indaginesettorialeDI BRISCO A. - I modelli ARCH e GARCH: un’applicazione al mercato finanziarioFILONI F. - Indici di mercato e tecniche di benchmarkingGALLI A. - Le attività finanziarie delle famiglie: il ruolo delle indagini campionarie per ladefinizione delle preferenzeRONCALLI P. - Strategie localizzative degli sportelli bancari in Italia: un'analisi empiricaROSOLIN C. - Il C.R.M. in banca: aspetti metodologici ed esperienze applicativeUCCI G. - Un’applicazione dei modelli ARCH e GARCH ai mercati dei derivatiVIGLIONE A. - L'applicazione di modelli neurali alla previsione dei tassi di cambio


- Modelli di scoring per la valutazione del merito creditizio.- Approccio statistico nella selezione del benchmark dei fondi comuni.- Economia reale e finanziaria: l’individuazione dei leading indicators.- La costruzione di un indice di concentrazione bancaria a livello territoriale: aspetti teorici ed

evidenze empiriche.- Modelli matematico-statistici per la gestione integrata dell'attivo e del passivo nelle banche.- I metodi di depurazione stagionale: un confronto empirico.- Le anomalie di calendario e gli effetti sull’andamento della borsa italiana.- Fattori strutturali ed aspetti evolutivi nelle imprese italiane alla luce dell'ultimo censimento.- Le attività finanziarie delle famiglie alla luce delle indagini Banca d'Italia sui bilanci delle

famiglie.


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a) Tesi discusseMARINARI C. - Segmentazione post-hoc per problemi ravvisati.Un’indagine esplorativa sulla clientela delle banche italianeNAVONE C. - Conjoint analysis con piano fattoriale completo per lastima dell’importanza degli attributi di un prodotto (approccionon metrico)COLOMBO D. - Conjoint analysis con piano sperimentale frazionatoper la stima degli effetti principali degli attributi di unprodotto (approccio non metrico) (diploma)ACQUARO F. - L’analisi delle corrispondenze multiple per ilposizionamento di unità di offertaGALLETTI F. - Smulazione del lancio di un nuovo prodotto: sceltacongiunta dei livelli delle variabili di mercato (approcciostocastico)TAMBURRANO R. - Un approccio di misurazione del livello disoddisfacimento della clientela con variabili esplicative su scalaordinalePIAZZOLLA T. - Conjoint analysi non metrica: confronto travalutazioni rilevate con scala di punteggio e con graduatoria dipreferenzaBONANOMI A. - Uso delle scale verbali, numeriche e grafiche:un’analisi comparativa (valutazione della customer satisfactiondegli studenti dell’Università Cattolica di Milano)CIAPPARELLI C. - Un modello di misurazione della CustomerSatisfaction con variabile risposta ordinale politomicaGEROSA A. - La discriminant analysis per la concessione delcredito (diploma)

STERLINI S. - La tecnica dello scoring come strumento di supporto decisionale (diploma)RAMPINI S. - Valutazione della customer satisfaction con laregressione lineare e logistica: un’analisi comparativa (diploma)ZANELLI D. - La regressione logistica su variabili qualitativecome strumento decisionale per la concessione del credito bancario(laurea)STERNI D. - Valutazione ed interpretazione della customersatisfaction con le equazioni strutturali

b) Tesi assegnateCRESCENTINI L. - Posizionamento del marchio di un’impresa internazionale (diploma)VENEGONI B.- Segmentazione della clientela bancaria conl’algoritmi AID (diploma)CASALE A. - Individuazione del numero ottimale di passi di unascala di atteggiamentoCIAPPARELLI D. - Un approccio di valutazione della customersatisfaction con codifica binaria additiva su variabili ordinaliRIJILLO S. - Segmentazione composita per benefici ricercati con laconjoint analysis

BIASI C. - Ricerche di mercato tradizionali vs ricerche su InternetBALLARINI E. - Misurazione della Customer satisfaction con metodo psicometricoTREZZI A. - Conjoint analysis categoricaCOLOMBO R. - Ricerche descrittive vs ricerche sperimentali


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BRANCUCCI G. - Misurazione della Customer satisfaction con la regressione logistica politomicaOSMETTO S. - Studio degli effetti di interazione del modello logistico bivariato


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(Corso di Laurea in Scienze statistiche ed economiche)

- Valutazione della Customer Satisfaction con l’analisi dellecorrispondenze multiple asimmetrica.

- Misurazione congiunta con variabile risposta categorica.

- Stima della domanda potenziale di un prodotto su piccole aree.

- Stima della funzione di domanda con il metodo della “ MinimaDifferenza Percentuale Quadratica” nel caso di variabiliindipendenti affette da errore di osservazione.

- Trattamento di dati sperimentali vs trattamento di datiosservazionali.

(Diploma Universitario in Statistica)

- Applicazioni di Data Mining in ambito aziendale

- Applicazioni con software SPSS, SAS, STATISTICA disegmentazione e di conjoint analysis.

Annuario a.a. 2001/2002 Serie Edizioni Provvisorie Istituto di Statistica

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6. SERIE EDIZIONI PROVVISORIE

Elenco pubblicazioni

1- B.V. FROSINI, Characterizations of Variability Measures, 1984.

2- B.V. FROSINI, Indici di variabilità e asimmetria basati sul confronto fra distribuzioni opposte,1984.

3- A. ZANELLA, Some of the problems arising in sampling interval optimization for stochasticdiscrete control, 1984.

4- B.V. FROSINI, Types and Properties of Inequality measures, 1985.

5- B.V. FROSINI, Comparing Inequality Measures, 1985.

6- R. COLOMBI, Modelli Log-Lineari associati ad insiemi gerarchici di tabelle di contingenza,1986.

7- L. BERTOLI BARSOTTI, Sulla consistenza forte dell'unica radice dell'equazione diverosimiglianza, 1986.

8- L. BERTOLI BARSOTTI, Stime di verosimiglianza del coefficiente di correlazione, 1986.

9- G. BOARI, A. FASSO', Stazionarietà ed ergodicità nel modello di controllo ad errore diequazione a circuito chiuso, 1987.

10- G. BOARI, A. FASSO', Un metodo di stima consistente dell'ordine del modello di controllo aderrore di equazione in condizioni di circuito chiuso, 1987.

11- U. MAGAGNOLI, Verifica delle condizioni di garanzia espresse mediante funzionipolinomiali: aspetti teorici ed alcuni risultati di simulazione, 1988.

12- U. MAGAGNOLI, Particolari verifiche d'ipotesi riguardanti funzioni polinomiali, 1988.

13- A. ZANELLA, Direzioni di massima risolvenza per gli indici di connessione normalizzati diGoodman Kruskal e di Pearson, 1988.

14- R. PAROLI, Il criterio delle direzioni di massima risolvenza e le sue varianti nel confronto deipiù consueti indici di connessione normalizzati, 1988.

15- U. MAGAGNOLI, Prove d'ipotesi relative a funzioni polinomiali, 1988.

16- U. MAGAGNOLI, Su particolari verifiche d'ipotesi riguardanti funzioni polinomiali di primogrado, 1988.

17- G. BOARI, Stima consistente del grado di differenziazione del modello di controllo ad errore diequazione a circuito chiuso, 1988.

18- B.V. FROSINI, Un approccio ordinale alla scomposizione di indici di concentrazione, 1988.

19- A. FASSO', Rilevazione di rotture in sistemi fisici a componenti aleatorie, 1989.

20- U. MAGAGNOLI, On special tests of hypotheses relating to polynomial functions, 1989.

21- B.V. FROSINI, Decomposizione ordinale di misure di concentrazione nel caso di gruppi condistribuzione Dagum, 1989.

22- A. FASSO', Appunti sulla diagnostica di modelli ARMA multivariati, 1989.

23- A. ZANELLA, A. MAGGI, Indicatori a posteriori per la valutazione dei lotti residui nelcontrollo statistico per attributi, 1990.


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24- U. MAGAGNOLI, Comparazione tra procedure decisionali per particolari verifiche d'ipotesirelative a funzioni polinomiali, 1990.

25- A. FASSO', Indagine sulla popolazione anziana nel comune di Ferno, 1990.

26- U. MAGAGNOLI, Metodi statistici per la verifica delle condizioni di garanzia relative adapparati, 1990.

27- L. BERTOLI BARSOTTI, R. PAROLI, Stima di massima verosimiglianza stabilizzata delcoefficiente di correlazione, 1990.

28- A. FASSO', Statistical Diagnostic in the Closed Loop Autoregressive Model, 1990.

29- A. FASSO', Rilevazione di guasti in sistemi stocastici a blocchi, 1990.

30- G. BOARI, L. DELDOSSI, Alcune considerazioni sulle condizioni di identificabilità deimodelli multivariati per sistemi stocastici specializzati, 1990.

31- A. ZANELLA, Qualche considerazione sui modelli interpretativi alla base di due diversiapprocci all'inferenza, 1990.

32- R.PAROLI, L. BARSOTTI, Direzioni di massima risolvenza dell'indice di Mortara: confrontocon i più consueti indici di connessione normalizzati, 1991.

33- L.BARSOTTI, Livelli di significatività asintotici di un test di indipendenza definito mediantel'indice di connessione di Goodman-Kruskal, 1991.

34- U.MAGAGNOLI, Spazi parametrici e decisionali per particolari sistemi di ipotesi relativi afunzioni polinomiali di regressione, 1991.

35- R.COLOMBI, Stochastic frontiers and switching regressions with censored or truncateddepedent variables, 1991.

36- L.BARSOTTI, R. PAROLI, On the maximum likelihood estimates of the parameters of theBeta-Binomial family, 1991.

37- G.BOARI, Estensione bivariata del modello di controllo ad errore di equazione, 1991.

38- L.DELDOSSI, A comparison between identifiability conditions for multivariate linear modelsin the ARMAX and state space representation, 1991.

39- A.ZANELLA, On the relation between Wald's sequential tests and the CUSUM control chartsfor sample means: correcting a wrong interpretation, 1991.

40- U.MAGAGNOLI, Il contenuto energetico della fonte eolica. Modelli e procedure inferenziali,1991.

41- A.FASSO', System identification and rupture diagnostic: a case study, 1991.

42- D.ZAPPA, Analisi statistica del mercato mobiliare italiano, 1991.

43- B.V.FROSINI, Some observations on the likelihood principle, 1991.

44- L. BERTOLI BARSOTTI, Sviluppi asintotici per miscugli di Poisson, 1992.

45- A.FASSO', A bivariate stochastic model, 1992.

46- A. FASSO', Sulla preferibilità della stima bootstrap rispetto alla stima non distorta di minimavarianza, 1992.

47- R. PAROLI, Stima di massima verosimglianza dei parametri di una Beta-Binomiale: studio diuna congettura, 1992.

48- U.MAGAGNOLI, Problemi inerenti l'analisi spazio temporale di grandezze vettoriali, 1992.


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49- U.MAGAGNOLI, Il controllo della qualità "off-line": problemi statistici relativi a strategiedecisionali ottimali, 1992.

50- A.FASSO', Problemi di non linearità in modelli di controllo e di monitoraggio per sistemidinamici, 1992.

51- B.V.FROSINI, Caso e inferenza, 1992.

52- A. ZANELLA, Il modello media mobile integrato del primo ordine multivariato: orientamentiper l'identificazione e la stima, 1993.

53- A. ZANELLA, L. DELDOSSI, Carte di controllo multivariate: valutazione dell'approcciopredittivo, 1993.

54- A. ZANELLA, L'approccio statistico nell'ottimizzazione del controllo dei sistemi produttivi,1993.

55- A. FASSO', Testing ARCH-t errors, 1993.

56- B.V. FROSINI, Global and conditional tests, 1993.

57- G. BOARI, Appunti di teoria delle decisioni, 1993.

58- A. ZANELLA, Discussion of the papers presented at the Special Meeting on "Artistic andCultural Heritage and Statistics", 1993.

59- U. MAGAGNOLI, Su alcune proprietà dei test impiegati per la verifica d'ipotesi di funzioni diregressione, 1993.

60- B.V. FROSINI, Il campionamento da superpopolazione, 1993.

61- L.BERTOLI BARSOTTI, Sull'esistenza della stima di massima verosimiglianza perdistribuzioni di tipo beta-binomiale, in preparazione.

62- F. BERTANI, La 49ma Sessione dell'ISI (Firenze, 25/8-2/9/1993): guida ordinata alla letturadegli Atti, 1994.

63- B.V. FROSINI, L. GIOSSI, La comparazione tra prospettive incerte: modelli teorici ecomportamento effettivo, 1994.

64- A. ZANELLA, L'approccio e i metodi di Taguchi: ricerca di parallelismi fra l'ambito delleapplicazioni industriali e quello della produzione di dati statistici, 1994.

65- D. ZAPPA, Un test per verificare la presenza di collinearità, 1994.

66- G. BOARI, I metodi di Taguchi: esemplificazioni computazionali e software statistico, 1994.

67- U. MAGAGNOLI, I metodi di Taguchi: impiego della programmazione sperimentale per lascelta "robusta" dei parametri del progetto, 1994.

68- YaYu. NIKITIN, On Baringhaus-Henze test of simmetry: Bahadur efficiency and localoptimality for shift alternativies, 1994.

69- B.V. FROSINI, Elogio dell'incoerenza, 1995.

70- U. MAGAGNOLI, D. ZAPPA, Piani di campionamento doppio per variabili: determinazionedelle funzioni operative e dei parametri, 1995.

71- P. CHIODINI, I test sequenziali: modificazioni delle regole operative per campionamenti dapopolazioni finite, 1995.

72- A. FASSO', Su alcuni test per la rilevazione di componenti ARCH, 1995.

73- G. BOARI, I modelli di controllo dinamico interpretati attraverso la nozione di cointegrazione,1995.


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74- A. ZANELLA, A Stochastic Model for the Analysis of Customer Satisfaction: some TheoreticalAspects, 1996.

75- A. ZANELLA, Some Remarks on an Asymptotic Test for Assessing the Presence of Feedbackin a Dynamic Error Equation Model, 1996.

76- A. FASSO’, Carte di controllo per rotture non lineari, 1996.

77- C. ZANAROTTI, Il modello switching-probit in presenza di indicatori continui per la variabiledi selezione latente, 1996.

78- C. ZANAROTTI, Generalizzazioni bivariate del modello probit sotto diverse ipotesi diosservabilità, 1996.

79- R. COLOMBI, Modelli di regressione logit per mutabili dipendenti, 1996.

80- R. COLOMBI, Multivariate Logit Models, 1996.

81- A. FASSO’, On a Rank Test for Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, 1996.

82- A. FASSO’, Residual autocorrelation distribution in the validation data set, 1997.

83- L. DELDOSSI, Carte di controllo multivariate a media mobile in senso predittivo: tavole perl’utilizzazione, 1997.

84- L. DELDOSSI, Alcune considerazioni sulla scelta dei parametri nella definizione di una cartadi controllo bivariata a media mobile, 1997.

85- L. DELDOSSI, I test per le radici unitarie nei modelli autoregressivi a media mobile. Parte I,1997.

86- A. ZANELLA, A Statistical Model for the Analysis of Customer Satisfaction: someTheoretical and Simulation Results, 1997.

87- P. CHIODINI, Su una procedura di stima dei parametri del modello di Weibull bivariato, 1997.

88- A. ZANELLA, Il contributo della statistica nei sistemi di qualità, nella normativa e nellacertificazione: un intervento sul tema, 1997.

89- A. ZANELLA, di prossima pubblicazione

90- U. MAGAGNOLI, Sistemi di misurazione e metodi statistici: Applicazioni delle Norme Isoserie 9000, 1997.

91- L. DELDOSSI, R. PAROLI

92- P. CHIODINI, Una procedura di stima dei parametri della distribuzione di Weibull bivariata sudati censurati, 1998.

93- P. CHIODINI, Confronti tra procedure per la verifica di incorrelazione tra le due componenti diuna distribuzione di Weibull bivariata, 1999.

94- L. DELDOSSI, R. PAROLI

95- A. ZANELLA, G. CANTALUPPI, Extending Taguchi’s Approach to Adaptive StochasticControl: some Theoretical Results, 2000.

96- R. PAROLI, L. SPEZIA, Something Else about Gaussian Hidden Markov Models and AirPollution Data, 2000.

97- U. MAGAGNOLI, D. ZAPPA, Problemi di taratura delle apparecchiature nei laboratori dianalisi sanitaria: modelli e aspetti statistici, 2000

98- U. MAGAGNOLI, D. ZAPPA, Distribuzione multivariata di alcuni indici di capacità diprocesso, 2000.


101

99- L. SANTAMARIA, Strumenti statistici per la valutazione degli investimenti, 2000

100- L. SANTAMARIA, La previsione della volatilità degli indici di borsa, 2000

101- A. ZANELLA, Qualità, Normativa e Certificazione: il ruolo della Statistica, 2000.

102- L. SANTAMARIA, Analisi dell’errore di previsione, 2000

103- L. BERTOLI-BARSOTTI, Some remarks on Lorenz ordering-preserving functional, 2001

104- L. BERTOLI-BARSOTTI, S. FRANZONI, Analisi della soddisfazione del paziente in unastruttura sanitaria: un caso di studio, 2001.

105- A. ZANELLA, Valutazione e modelli interpretativi di customer satisfaction: una presentazionedi insieme, 2001.

106- P. CHIODINI, U. MAGAGNOLI, Indici di capacità di processo in presenza di situazioni che siallontanano dalla legge normale, 2001.

107- U. MAGAGNOLI, P. CHIODINI, Indici di capacità di processo in presenza di condizioni nonstandard della distribuzione, 2001.

108-G. CANTALUPPI, The Problem of parameter Identification of Structural Equation Modelswith both Formative and Reflexive Relationships: some theoretical results, 2001

109-L. SANTAMARIA, Analisi dell’errore di previsione – metodi per il controllo dell’errore diprevisione di breve periodo, 2001

Annuario a.a. 2001/2002 Istituto di Statistica · 2015-05-14 · Annuario a.a. 2001/2002...

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