Avviso seminari a Venezia

[Stefano Tonellato <ton@vivaldi.dst.unive.it>]

	Con preghiera di diffusione

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		UNIVERSITA' "CA' FOSCARI" DI VENEZIA

		    DIPARTIMENTO DI STATISTICA



	SEMINARI DEL DIPARTIMENTO DI STATISTICA MAGGIO-GIUGNO 1996


	Mercoledi 15 maggio 1996, ore 12

	Prof.  Corrado Provasi

	DISTRIBUZIONI APPROSSIMATE DI INDICI DI DISUGUAGLIANZA
	CAMPIONARI


	Mercoledi 22 maggio 1996, ore 12

	Prof.  Tommaso Di Fonzo

	LA CONTABILITA' NAZIONALE TRMESTRALE IN UNA PROSPETTIVA
	EUROPEA:QUESTIONI METODOLOGICHE E PROBLEMI APPLICATIVI


	Mercoledi 12 giugno 1996, ore 12

	Dott.  Stefano Tonellato

	UN APPROCCIO BAYESIANO ALL'ANALISI DI SERIE SPAZIO-TEMPORALI


	I riassunti dei seminari seguono sotto.

	I seminari si svolgeranno presso il Dipartimento di Statistica,
	Campiello S.  Agostin 2347, S.  Polo - 30125 Venezia - tel.
	041-2577411 - fax 041-710355.


	RIASSUNTI DEI SEMINARI

	Prof.  C.  Provasi:  "Distribuzioni approssimate di indici di
	disuguaglianza campionari."

	Gli indici di disuguaglianza sono utilizzati da molto tempo in
	economia per misurare l'uniformita' nei redditi di una
	popolazione.  L'estendersi delle applicazioni ad altri contesti,
	quale, ad esempio, la meteorologia, o la necessita' di eseguire
	dei confronti in termini di disuguaglianza con dati empirici
	provenienti da micro-aree, hanno portato allo sviluppo di
	processi inferenziali per molti di tali indici.  In generale, se
	la stima degli indici avviene mediante stimatori naturali che
	prescindono, quindi, dalla popolazione da cui provengono i dati
	campionari, gli intervalli di confidenza o i processi
	decisionali vengono basati sulla loro distribuzione asintotica,
	tipicamente la normale.  E' stato, comunque, verificato con
	esperimenti Monte Carlo che la velocita' di convergenza alla
	normale degli stimatori di alcuni indici di disuguaglianza
	appartenenti alla famiglia Gini non e' uniforme, dipendendo, tra
	l'altro, dalla distribuzione della popolazione da cui provengono
	i campioni.  Si possono avere, quindi, delle notevoli
	imprecisioni nella dimensione degli intervalli di confidenza
	anche con numerosita' campionarie elevate.
	In questo seminario viene presentata una approssimazione alla
	distribuzione degli stimatori naturali di alcuni indici di
	disuguaglianza basata su uno sviluppo in serie di Edgeworth, la
	quale consente di valutare l'errore nella dimensione degli
	intervalli di confidenza basati sulla normale quando la
	numerosita' campionaria non e' sufficientemente elevata.
	Inoltre, vengono mostrate alcune procedure computazionali,
	specificatamente in Mathematica, messe a punto per ottenere
	l'approssimazione desiderata con campioni provenienti da alcune
	variabili casuali usualmente riferite al reddito.


	Prof.  T.  Di Fonzo:  "La contabilita' nazionale trimestrale in
	una prospettiva europea:  questioni metodologiche ed aspetti
	applicativi."

	Nel seminario verranno affrontate alcune questioni, attualmente
	oggetto di dibattito in sede comunitaria, relative
	all'armonizzazione dei Conti Economici Trimestrali quanto a
	definizioni, tecniche di stima e trattamento degli aggregati.
	Il punto di partenza e' la nuova versione del Sistema Europeo
	dei Conti Nazionali, che ai conti trimestrali dedica un intero
	capitolo.  Questo rappresenta il primo, ancorche' limitato, di
	una serie di contributi annunciati da Eurostat, che ha in
	progetto la redazione di un manuale per la compilazione dei
	conti trimestrali, lo sviluppo di un software specificamente
	disegnato per la stima indiretta di serie economiche tramite
	procedure statistiche di disaggregazione temporale e, infine,
	l'elaborazione di un sistema di stime rapide dei piu' importanti
	aggregati economici.  Su ciascuno di questi aspetti verranno
	prospettati i problemi e le soluzioni operative proposte a
	tutt'oggi, fornendo una panoramica delle questioni statistiche
	che emergono in questo particolare ambito della ricerca
	applicata.


	Dott.  S.  Tonellato:  "Un approccio bayesiano all'analisi di
	serie spazio-temporali."

	Nel seminario si propone una generalizzazione al caso di
	processi spazio-temporali della metodologia bayesiana utilizzata
	nell'analisi di serie storiche rappresentabili in termini di
	componenti non osservabili (trend, stagionalita', componente
	autoregressiva stazionaria, errore di misurazione).  Con la
	classe di modelli che verra' illustrata si intende fornire uno
	strumento utile alla previsione ed al controllo di variabili di
	interesse in campo ambientale.  Particolare attenzione verra'
	dedicata all'identificabilita' dei modelli ed ai problemi
	computazionali inerenti la stima dei parametri ignoti.


	Per eventuali informazioni rivolgersi a:

	Stefano Tonellato
	e-mail ton@vivaldi.dst.unive.it
	tel.  041/2577427