Teoria del campionamento per le indagini economiche, sociali e ambientali

Docenti

Teoria

prof. Lorenzo Fattorini

Dipartimento di Economia Politica e Statistica, Università di Siena

Lorenzo Fattorini è professore ordinario di statistica presso il Dipartimento di Economia Politica e Statistica dell’Università di Siena. È stato Direttore del Dipartimento di Metodi Quantitativi dell’Università di Siena tra il 2000 e il 2003 e tra il 2009 e il 2010.

I suoi interessi di ricerca vertono sulla teoria del campionamento ed in particolare sulle strategie di campionamento nelle indagini su popolazioni animali e vegetali per la stima e la mappatura dell’abbondanza, della copertura e della biodiversità.

È Associate Editor di Environmetrics e di Environmental and Ecological Statistics. Dal 2006 al 2009 ha diretto l’allora neonato gruppo di lavoro sulle metodologie di campionamento (Working Group on Methodologies for Sample Surveys) della Società Italiana di Statistica (SIS). Nel 2017 entra a far parte del Comitato Scientifico del Parco Regionale della Maremma.

È membro della Società Italiana di Statistica (SIS), membro eletto dell’International Statistical Institute (ISI), membro di The International Environmetric Society (TIES), e dell’International Association of Survey Statistiscians (IASS).

Pratica: laboratori in R

Maria Michela Dickson, PhD
Dipartimento di Economia e Management, Università degli Studi di Trento

Diego Giuliani, PhD
Dipartimento di Economia e Management, Università degli Studi di Trento

Flavio Santi, PhD
Dipartimento di Economia e Management, Università degli Studi di Trento

Programma

Martedì 20 febbraio

9:30-11:00 - Campionamento probabilistico da popolazioni finite - Modulo 1

Definizione di concetti di base (popolazione, variabili, parametri, campione). Schemi di campionamento. Disegno. Probabilità di inclusione di primo e di secondo ordine. Strategia campionaria.

11:00-11:30 - Pausa

11:30-13:00 - Campionamento probabilistico da popolazioni finite - Modulo 2

Stimatori e loro proprietà (correttezza, precisione, normalità). Stimatore di Horvitz-Thompson (HT) del totale. Varianza. Stima della varianza. Stimatore di HT della media. Criticità dello stimatore HT.

13:00-14:30 - Pausa pranzo

14:30-16:00 - Campionamento probabilistico da popolazioni finite - Modulo 3

La favola degli elefanti di Basu. Stimatore di Hajék. Stimatori non lineari (cenni). Coerenza dello stimatore HT (cenni).

16:00-16:30 - Pausa

16:30-18:00 - Laboratorio con R

Richiami sull'utilizzo del software statistico R. Vettori, matrici e data-set. Utilizzo di funzioni e pacchetti. Introduzione al pacchetto "sampling".

Mercoledì 21 febbraio

9:30-11:00 - Disegni di uso comune - Modulo 1

Campionamento casuale semplice. Campionamento stratificato. Campionamento sistematico.

11:00-11:30 - Pausa

11:30-13:00 - Disegni di uso comune - Modulo 2

Campionamento a gruppi. Campionamento di centri (network sampling). Campionamento di unità spaziali.

13:00-14:30 - Pausa pranzo

14:30-16:00 - Laboratorio con R

Definizione di probabilità di inclusione. Estrazione di campioni casuali semplici. Definizione e disegno del piano di campionamento stratificato.

16:00-16:30 - Pausa

16:30-18:00 - Laboratorio con R

Stimatori del totale. Varianza degli stimatori. Disegni di campionamento per dati spaziali.

Giovedì 22 febbraio

9:30-11:00 - Uso dell'informazione ausiliaria - Modulo 1

Uso dell'informazione ausiliaria a livello di disegno: campionamenti $\pi$ps. Uso dell'informazione ausiliaria a livello di stimatore: lo stimatore per differenza.

11:00-11:30 - Pausa

11:30-13:00 - Uso dell'informazione ausiliaria - Modulo 2

Lo stimatore per regressione. Lo stimatore per rapporto. La gestione delle non-risposte.

13:00-14:30 - Pausa pranzo

14:30-16:00 - Laboratorio con R

Implementazione di campionamenti $\pi$ps. Uso degli stimatori per differenza, per regressione e per rapporto.

16:00-16:30 - Pausa

16:30-18:00 - Laboratorio con R

Trattamento delle mancate risposte e metodi di calibrazione. Applicazione in disegni di uso comune.

Download

Materiale informativo sul corso:

Presentazioni ed altro materiale utilizzato:

Organizzazione e info

Evento organizzato dal gruppo StaTA sotto il coordinamento scientifico del prof. Giuseppe Espa.

La partecipazione all’evento è gratuita. Le lezioni si svolgono nell’aula 20 “B. Andreatta” presso il Dipartimento di Sociologia e Ricerca Sociale (Via G. Verdi 26, Trento).


Iscrizioni ed eventuali CFU:


Preparazione del PC per i laboratori. Durante i laboratori verrà utilizzato il software statistico open-source R. Le informazioni per preparare il PC installando R ed i pacchetti necessari sono disponibili a questa pagina.


Per ulteriori informazioni scrivere a: statagroup@unitn.it