Il Corso
Inizio: 7/10/2019, Fine: 15/1/2020
Perché imparare la Statistica? Cosa ci fa pensare che la Statistica possa essere interessante?
E’ perché la Statistica parla di noi, di ciò che percepiamo e osserviamo, è cultura della misurazione per confronti temporali e/o spaziali, è sperimentazione per validare una teoria, è supporto alle decisioni e previsioni, è apprendimento per innovare. La statistica raggiunge il suo massimo quando ci sorprende.
Il corso online di Statistica offre il primo avvicinamento alle conoscenze metodologiche di statistica descrittiva e inferenziale per l’analisi statistica dei dati con particolare riferimento alle scienze economico-aziendali. Tali competenze sono spendibili in molti ambiti applicativi delle scienze economiche e sociali, di quelle di base e ingegneristiche, delle scienze della vita.
Prof. Roberta Siciliano
Professore ordinario di Statistica, mentore del Gruppo di ricerca STAD (Statistics, Technology, Analysis of Data), membro della Commissione ISTAT sul tema BIG DATA (2013-2016), del Consiglio Scientifico del Centro Qualità di Ateneo Federico II, di società scientifiche (ISI, SIS, CLADAG, IASC, IFCS, IDA), dell’Editorial Board di Journal of Classification; coordinatore scientifico di programmi di ricerca, finanziati a livello europeo, nazionale e regionale; collabora attivamente con gruppi di ricerca in diversi ambiti applicativi.
La sua produzione scientifica, collocata su riviste internazionali, enciclopedie, volumi monografici, riguarda temi di Analisi Multivariata e Statistica Computazionale (Partitioning Algorithms and Decision Tree-based Methods for Classification and Regression, Regression Modeling, Data Editing, Categorical Data Modeling, Data Mining, Web Mining) avendo come riferimento il paradigma dello Statistical Learning: Data Mining, Inference and Prediction.
La sua missione è di promuovere la cultura statistica e le applicazioni della ricerca in Statistica nell’accademia e nella società, nei diversi ambiti applicativi delle tecnologie dell’informazione, delle scienze ingegneristiche, cognitive, socio-economiche, delle scienze della vita.
