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TECNICHE DI RICAMPIONAMENTO PER L'ANALISI DI DATI CON STRUTTURE COMPLESSE

Il piano della ricerca sarà articolato come segue:a) Verrà effettuata una ricognizione della letteratura esistente sull’argomento finalizzata alla creazione di un database bibliografico e di una rassegna dei più recenti sviluppi della ricerca. Verrà quindi creato un data base di dati reali da utilizzarsi successivamente al fine di testare gli algoritmi elaborati nel corso del progetto.b)Verrà analizzato l’uso di metodologie non parametriche quali kernel, spline, polinomi locali, reti neurali artificiali;c)Verranno analizzati e discussi alcuni dei problemi metodologici relativi alla stima dei parametri delle tecniche proposte ed alla scelta della “topologia” ottimale.d)Verranno studiate le principali tecniche di ricampionamento focalizzando l’attenzione su un approccio denominato NN-Sieve Bootstrap (Giordano, La Rocca , Perna, 2011) il quale fa uso delle reti neurali artificiali come approssima tori di tipo “Sieve”.e) l’approccio NN-Sieve bootstrap sarà utilizzato per risolvere alcuni problemi applicativi e confrontato con tecniche alternative.f)I risultati ottenuti saranno verificati empiricamente attraverso studi di simulazione ed applicazioni a dati realig)I risultati raggiunti saranno divulgati nel corso del progetto sia organizzando seminari interni che partecipando a convegni nazionali ed internazionali sulle problematiche oggetto di studio. I risultati più significativi, di natura sia metodologica che applicativa, verranno pubblicati in forma di articoli sulle riviste scientifiche del settore.

DepartmentDipartimento di Scienze Economiche e Statistiche/DISES
FundingUniversity funds
FundersUniversità  degli Studi di SALERNO
Cost2.336,00 euro
Project duration28 July 2015 - 28 July 2017
Proroga28 Luglio 2018
Research TeamPERNA Cira (Project Coordinator)
ALBANO Giuseppina (Researcher)
GIORDANO Francesco (Researcher)
STORTI Giuseppe (Researcher)