ALBERTO GIOVANNI ARCAGNI

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Il ricevimento è concordato via email.

Programma Statistica Corso Base, Scienze Aziendali N-Z

• Nozioni introduttive: collettivo statistico, unità statistica, caratteri e modalità. Distribuzione unitaria e di frequenze. Frequenze cumulate. Distribuzioni in classi.
• Rappresentazioni grafiche. Funzione di ripartizione empirica e sua rappresentazione grafica. Introduzione al concetto di media: medie analitiche e medie lasche.
• La media aritmetica e sue proprietà. Media aritmetica per distribuzioni di frequenze e in classi. Moda, mediana e quantili. Calcolo della moda, mediana e quantili per le distribuzioni di frequenza e in classi.
• Indici di variabilità: scostamenti semplici medi, deviazione standard e varianza. Scomposizione della devianza. Calcolo della varianza per distribuzioni di frequenza e in classi. Differenza semplice media. Campo di variazione. Differenza interquartile. Coefficiente di variazione. La concentrazione e sue misure: curva di Lorenz e indice di Gini per dati unitarie. L’eterogeneità.
• La simmetria e misure di asimmetria. Numeri indici semplici e complessi. Distribuzioni doppie. Indipendenza assoluta, dipendenza perfetta e misure della dipendenza. Indipendenza in media e misura del grado di dipendenza in media. Indipendenza lineare e misure del grado di associazione lineare.
• Introduzione alla regressione. Determinazione dei coefficienti della retta di regressione. Bontà di adattamento della retta ai dati e indice di determinazione lineare.
• Introduzione alla probabilità. Eventi casuali e spazio degli eventi. Definizioni di Probabilità. Assegnazione delle probabilità agli eventi. Principali teoremi sulla probabilità.
• Probabilità condizionata e indipendenza. Teorema di Bayes.
• Introduzione alle variabili aleatorie. Variabili aleatorie discrete e continue e funzione di ripartizione. Valore atteso e varianza di variabili aleatorie.
• Alcuni modelli probabilistici discreti: la distribuzione di Bernoulli, la distribuzione Binomiale.
• La distribuzione normale e l’uso delle tavole.
• La legge dei grandi numeri e il teorema del limite centrale.
• Popolazione e campione: introduzione alle distribuzioni campionarie.
• La distribuzione della media campionaria. Cenni di teoria della stima e proprietà degli stimatori.
• Introduzione agli intervalli di confidenza. Intervalli di confidenza per la media di una popolazione Normale con varianza nota e incognita. Intervalli di confidenza per la media di una popolazione qualsiasi nel caso di grandi campioni. Intervalli di confidenza per una proporzione nel caso di grandi campioni.
• Introduzione alla verifica di ipotesi e tipologie di errore. Verifica delle ipotesi per la media di una popolazione Normale con varianza nota e incognita. Verifica delle ipotesi per la media di una popolazione qualsiasi e per una proporzione nel caso di grandi campioni.

La valutazione sarà effettuata tramite prova scritta e orale a discrezione del docente o a richiesta dello studente.

Il materiale sarà condiviso su Google Classroom e il codice del corso sarà comunicato durante la prima lezione. La registrazione a Google Classroom dovrà essere effettuata esclusivamente con l'email istituzionale.

Programma Metodi Statistici Avanzati, Economia e Finanza M-Z

• Richiami di Probabilità
• Richiami di R; uso di RStudio per produrre documenti RMarkdown
• Richiami su intervalli di confidenza e distribuzioni campionarie
• La funzione di verosimiglianza
• Verifica di ipotesi
• Il modello lineare
• Il modello lineare generalizzato con enfasi per logit

La valutazione sarà effettuata tramite prova scritta e orale a discrezione del docente o a richiesta dello studente.

Il materiale sarà condiviso su Google Classroom e il codice del corso sarà comunicato durante la prima lezione. La registrazione a Google Classroom dovrà essere effettuata esclusivamente con l'email istituzionale.

ALBERTO GIOVANNI ARCAGNI
https://orcid.org/0000-0003-4170-1447
Also known as
Alberto Arcagni

Country: Italy

Keywords: statistics, methodological statistics, income, income distribution, inequality, inequality index, inequality index decomposition, well-being, multidimensional well-being, well-being indicator, partial oreder, poset, R, assortativity, complex networks

Other IDs
Scopus Author ID: 55428561200

Employment
Università degli Studi di Roma La Sapienza Dipartimento di Metodi e Modelli per l'Economia il Territorio e la Finanza: Roma, Lazio, IT2019-09-01 to present | RTDB - research fellow - secs-s/01Employment
Università degli Studi di Milano-Bicocca: Milano, Lombardia, IT2015-04-01 to 2019-08-31 | Postdoctoral researcher, Inequality and centrality measures in complex networks: theory and applications” secs-s/01 secs-s/06 (Dipartimento di Statistica e Metodi Quantitativi)Employment
Università degli Studi di Milano-Bicocca: Milano, Lombardia, IT2011-04-01 to 2015-03-31 | Postdoctoral researcher, “Stima dei tre parametri del modello di distribuzione di Zenga per variabili non-negative” secs-s/01 (Dipartimento di Statistica e Metodi Quantitativi)Employment

Education and qualifications
Università degli Studi di Milano-Bicocca: Milano, Lombardia, IT2011 to 2017 | PhD in Statistics and Applications (Dipartimento di Statistica e Metodi Quantitativi)Education
Università degli Studi di Milano-Bicocca: Milano, Lombardia, IT2005 to 2008 | Master’s degree in Business Economics (110 cum laude)Education
Università degli Studi di Milano-Bicocca: Milano, Lombardia, IT2002 to 2005 | Bachelor of Economics, Statistics and Computer Science for the Company (110 cum laude)Education

Membership and service
Società Italiana di Statistica: Rome, ITMembership

Works
Social and Material Vulnerability of the Italian Municipalities: Comparing Alternative Approaches
Social Indicators Research
2020-04-09 | journal-article
DOI: 10.1007/s11205-020-02330-xPart of ISSN: 0303-8300

Extending assortativity: An application to weighted social networks
Journal of Business Research
2019 | journal-article
DOI: 10.1016/j.jbusres.2019.10.008Part of ISSN: 0148-2963

Optimal scoring of partially ordered data, with an application to the ranking of smart cities2019 | journal-article

VI Convegno Nazionale dell’Associazione Italiana per gli Studi sulla Qualità della Vita - AIQUAV 2019 - Benessere Collettivo e Scelte Individuali2019 | other
Part of ISBN: 978-88-94943-76-4

Dynamical phase diagrams of a love capacity constrained prey–predator model
The European Physical Journal B
2018-02 | journal-article
DOI: 10.1140/epjb/e2017-80531-7Part of ISSN: 1434-6028

Multidimensional Analysis of Deprivation and Fragility Patterns of Migrants in Lombardy, Using Partially Ordered Sets and Self-Organizing Maps
Social Indicators Research
2018-02 | journal-article
DOI: 10.1007/s11205-018-1856-9Part of ISSN: 0303-8300

F-FOD: Fuzzy First Order Dominance Analysis and Populations Ranking Over Ordinal Multi-Indicator Systems
Social Indicators Research
2018 | journal-article
DOI: 10.1007/s11205-018-2049-2Part of ISSN: 0303-8300

Using mutual ranking probabilities for dimensionality reduction and ranking extraction in multidimensional systems of ordinal variables
ASMOD 2018: Proceedings of the International Conference on Advances in Statistical Modelling of Ordinal Data
2018 | conference-paper
Part of ISBN: 978-88-6887-042-3

Higher order assortativity in complex networks
European Journal of Operational Research
2017-10 | journal-article
DOI: 10.1016/j.ejor.2017.04.028Part of ISSN: 0377-2217

A Reduced Posetic Approach to the Measurement of Multidimensional Ordinal Deprivation
Social Indicators Research
2016-11 | journal-article
DOI: 10.1007/s11205-016-1501-4Part of ISSN: 0303-8300

PARSEC: An R Package for Partial Orders in Socio-Economics
Partial Order Concepts in Applied Sciences
2016-11 | other
DOI: 10.1007/978-3-319-45421-4_19

Effects of competition and cooperation interaction between agents on networks in the presence of a market capacity
Physical Review E
2016-08-08 | journal-article
DOI: 10.1103/phys
Non-aggregative Assessment of Subjective Well-Being
Topics in Theoretical and Applied Statistics
2016-05 | other
DOI: 10.1007/978-3-319-27274-0_20

On the decomposition by sources of the Zenga 1984 point and synthetic inequality indexes
Statistical Methods & Applications
2016-04 | journal-article
DOI: 10.1007/s10260-016-0360-0Part of ISSN: 1618-2510

A comparison of income distributions models through inequality curves
STATISTICA & APPLICAZIONI
2016 | journal-article

Exploiting ordinal data for subjective well-being evaluation
Statistics in Transition
2015 | journal-article
DOI: 10.21307/stattrans-2015-023EID: 2-s2.0-84959368957Part of ISBN: 24500291 12347655

On the income distribution models and inequality curves
Proceedings of SIS2015 Statistical Conference - Statistics and Demography: the Legacy of Corrado Gini
2015 | conference-paper
Part of ISBN: 9788867874521

Structural and non-structural temporal evolution of socio-economic real networks
Quality & Quantity
2014-07 | journal-article
DOI: 10.1007/s11135-014-0070-3Part of ISSN: 0033-5177

Decomposition by sources of the $ξ$ inequality index
Scientific Meeting of the Italian Statistical Society-11/13 june
2014 | conference-paper

PARSEC: An R package for poset-based evaluation of multidimensional poverty
Multi-indicator Systems and Modelling in Partial Order
2014 | book
Part of DOI: 10.1007/978-1-4614-8223-9_15EID: 2-s2.0-84929665330

The Graphical Representation of Inequality
Revista Colombiana de Estadística
2014 | journal-article
DOI: 10.15446/rce.v37n2spe.47947Part of ISSN: 2389-8976

Visualizing Partially Ordered Sets for Socioeconomic Analysis
Revista Colombiana de Estadística
2014 | journal-article
DOI: 10.15446/rce.v37n2spe.47948Part of ISSN: 2389-8976

Zenga distribution: parameters estimation with contraints on synthetic inequality indices
STATISTICA & APPLICAZIONI
2014 | journal-article

PARSEC: An R Package for Poset-Based Evaluation of Multidimensional Poverty
Multi-indicator Systems and Modelling in Partial Order
2013-09 | other
DOI: 10.1007/978-1-4614-8223-9_15

Application of Zenga's distribution to a panel survey on household incomes of European Member States.
Statistica & Applicazioni
2013 | journal-article

Dynamics of multidimensional poverty in Italy, through the crisis.
Long-term trends in quality of life
2013 | conference-paper
URI: http://www.scp.nl/english/International_Projects/Long_term_trends_in_Qua...

Measuring multidimensional polarization with ordinal data
SIS 2013 statistical conference, BES-M3
2013 | conference-paper

Measuring structural dissimilarity between finite partial orders
Multi-indicator Systems and Modelling in Partial Order
2013 | book
Part of DOI: 10.1007/978-1-4614-8223-9_4EID: 2-s2.0-84929687688

Misurare il livello di integrazione della popolazione straniera in ambito economico-lavorativo. Verso l’applicazione di una nuova metodologia
RIVISTA ITALIANA DI ECONOMIA, DEMOGRAFIA E STATISTICA
2013 | journal-article

On the parameters of Zenga distribution
Statistical Methods & Applications
2012-10 | journal-article
DOI: 10.1007/s10260-012-0219-yPart of ISSN: 1618-2510

Counting and partial order approaches to multidimensional poverty evaluation
Discovery new frontiers in quality-of-life research - Book of abstracts
2012 | conference-paper
Part of ISBN: 9781291157420

La deterninazione dei parametri di un nuovo modello distributivo per variabili non negative: aspetti metodologici e applicazioni2011 | journal-article

Method of moments for Zenga's distribution2010 | other

Smooth Backfitting with R2009 | other

Peer review
review activity for Social Indicators Research