Universita' di Pavia: seminari di aprile

[Guido Consonni <gconsonni@eco.unipv.it>]

UNIVERSITA' DI PAVIA
DIPARTIMENTO DI ECONOMIA POLITICA E METODI QUANTITATIVI
VIA S. FELICE, 5
27100 PAVIA




GIOVEDI' 22 aprile 1999 ore 16.00
aula H

RELATORE

Gianpaolo Scalia Tomba

Dipartimento MeMoMat
Univ. di Roma "La Sapienza"


TITOLO

BACK-CALCULATION

RIASSUNTO

Il problema di ricostruire l'epidemia di HIV (che non e' osservabile
in se') dai dati osservabili (incidenza AIDS, incidenza test positivi,
eventuali studi di prevalenza) si denota di solito con il nome di
back-calculation. 

Il seminario partira' da una formulazione deterministica per finire
con moderni metodi bayesiani, analizzando via via i problemi pratici e
teorici connessi con questa ricostruzione.



GIOVEDI' 29 aprile 1999 ore 16.00
aula H

RELATORE

Mauro Gasparini
Dipartimento di Matematica
Politecnico di Torino


TITOLO

DUE APPLICAZIONI INDUSTRIALI


RIASSUNTO


Il seminario illustrerà due esempi di applicazioni della statistica in un
contesto produttivo
aziendale, piú specificatamente farmaceutico.

La prima applicazione riguarda la stima e la valutazione della quantità
nota come
D-value, o tempo di decimazione, di un processo di sterilizzazione. Il
D-value è
definito come il tempo occorrente per decimare, cioè ridurre a un decimo, 
il numero di batteri presenti in una sostanza o in un ambiente. Se si
assume una relazione
loglineare tra il numero di batteri e il tempo dalla somministrazione di un
agente sterilizzante, allora il D-value è una costante indipendente dal tempo.
Poichè però il D-value cambia al cambiare della sostanza e delle condizioni,
per valutare se il processo di sterilizzazione ha successo occorre farne
una calibrazione
sul D-value relativo all'acqua. 
Saranno illustrati diversi problemi di statistica che nascono in questo
contesto. 

La seconda applicazione riguarda la determinazione di una soglia 
ottimale per la qualità di lotti che escono da un processo di produzione
in presenza di dati di soddisfazione del cliente (in questo caso, paziente).
Si supponga in particolare che siano disponibili
dati ordinali ripetuti esprimenti la soddisfazione del paziente
per combinazioni incomplete e non pianificate di pazienti
e di lotti già esistenti sul mercato.
Un possibile modello statistico per la descrizione di questi dati é 
un modello gerarchico bayesiano che esprima i logits cumulativi delle 
probabilità dei diversi livelli di soddisfazione come dipendenti sia 
da effetti casuali descriventi i pazienti (indici di predisposizione
individuale)
che da effetti casuali descriventi i lotti (indici di qualità dei lotti).
Poiché i dati sono ripetuti e gli incroci non pianificati, 
nel senso che un paziente può usare piú volte uno stesso lotto
e un lotto può essere usato da diversi pazienti in maniera casuale,
si rendono necessari metodi di simulazione Montecarlo per calcolare
la distribuzione a posteriori delle quantità di interesse.
Di particolare rilevanza é la distribuzione a posteriori della qualità
dei lotti, che può essere usata all'interno dell'azienda in fase di 
controllo della qualità dei lotti in uscita.

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Guido Consonni
Universita' di Pavia
Dipartimento di Economia Poltica e Metodi Quantitativi
Via S. Felice, 5
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