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Comitato consultivo per le metodologie statistiche
Il Comitato consultivo per le metodologie statistiche, in linea con quanto accade in altri importanti Istituti Nazionali di statistica (ad esempio Statistics Canada e Statistics Netherlands), ha il compito di assicurare che i progetti di ricerca metodologica sviluppati in Istituto possiedano le necessarie caratteristiche di qualità, di congruenza e di allineamento con lo stato corrente della ricerca a livello internazionale.
Il Comitato si riunisce due volte l’anno per discutere gli aspetti metodologici dei progetti strategici per l’Istituto. Tali progetti sono quelli che l’Istituto definisce come tali al termine del processo di programmazione annuale e triennale. Le attività previste sono:
- Referaggio di progetti strategici – Il Comitato, sulla base di un abstract di progetto, assegna la responsabilità della valutazione a uno dei suoi componenti, al quale viene sottoposto un documento progettuale. Lo studioso agisce in autonomia, e può designare ulteriori studiosi del comitato per la valutazione. Il progetto viene discusso in una delle riunioni annuali, in cui tutti i componenti del Comitato disporranno della documentazione. La discussione di ciascun progetto è collegiale ed è promossa dai referee. Il proponente del progetto ed altri membri del team sono invitati alla parte della riunione che li riguarda
- Tutoraggio di progetti strategici – Per alcuni progetti può essere designato un tutor, ossia un esperto di riferimento a cui il responsabile possa rivolgersi per avere consigli e suggerimenti. Il ruolo di tutor viene assegnato nell’ambito dei membri del CCM. Il tutoraggio avverrà a distanza e nel corso degli incontri saranno previste sessioni dedicate alla discussione dell’avanzamento dei progetti in tutoraggio
- Azioni di alta formazione metodologica – In una delle due riunioni annuali, il Comitato discute e fornisce un parere per le azioni di alta formazione per l’area metodologica. Il Comitato costituisce il tramite per identificare e reclutare docenti da coinvolgere in azioni di formazione mirate
I membri del Comitato provengono da ambiti accademici e professionali differenti e costituiscono un prezioso ‘network interdisciplinare’.
Nel primo triennio 2017-2019, la composizione del Comitato è stata la seguente.
Presidente
- Daniela Cocchi, docente (Università di Bologna)
Esperti
- Ray Chambers, docente (Università di Wollagong, Australia)
- Pierre Lavallée, esperto (Statistics Canada)
- Brunero Liseo, docente (Sapienza Università di Roma)
- Maria Giovanna Ranalli, docente (Università di Perugia)
- Li-Chun Zhang, docente (University of Southampton, UK, e Statistics Norway)
- Maurizio Lenzerini, docente (Sapienza Università di Roma)
- Marlon Dumas, docente (University of Tartu, Estonia)
Nel secondo triennio 2020-2022, prorogato per tutto il 2023, la composizione del Comitato è la seguente.
Presidente
- Daniela Cocchi (Università di Bologna)
Esperti
- Pierre Lavallée, esperto (già presso Statistics Canada)
- Brunero Liseo, docente (Sapienza Università di Roma)
- Maria Giovanna Ranalli, docente (Università di Perugia)
- Natalie Shlomo, docente (University of Manchester, UK)
- Li-Chun Zang, docente (Università di Southampton, UK, e Statistics Norway)
- Maurizio Lenzerini, docente (Sapienza Università di Roma)
- Piero D. Falorsi, esperto (già presso Istat)
Nel terzo triennio 2024-2026, la composizione del Comitato è la seguente:
Presidente
- Daniela Cocchi (Università di Bologna)
Esperti
- Brunero Liseo, docente (Sapienza Università di Roma)
- Maria Giovanna Ranalli, docente (Università di Perugia)
- Natalie Shlomo, docente (University of Manchester, UK)
- Li-Chun Zang, docente (Università di Southampton, UK, e Statistics Norway)
- Piero D. Falorsi, esperto (già presso Istat)
- David Haziza, docente (Univerity of Ottawa, Canada)
- Marco Alfò, docente (Sapienza Università di Roma)
- Piet Daas, docente (Statistics Netherlands e Eindhoven University of Technology, Paesi Bassi)
Il Comitato può essere successivamente integrato per coinvolgere esperti di altre aree tra cui la demografia matematica, i metodi statistici per l’ambiente, modelli econometrici.
Il Comitato viene rinnovato ogni tre anni. L’incarico di ciascun esperto ha una durata di tre anni, rinnovabili.
Per i Progetti discussi dal Comitato verrà pubblicato un apposito elenco.
2023
- Roderick Little (University of Michigan) | Bayesian inference for sample surveys
- Li-Chun Zhang (University of Southampton. UK, e Statistisk Sentralbyra, Norvegia) | Graph Sampling
- M. Giovanna Ranalli (Università degli Studi di Perugia | Small Area Estimation: recent advances and challenges for official statistics
2021
- Li-Chun Zhang (University of Southampton. UK, e Statistisk Sentralbyra, Norvegia) | Adjusting for two fallible classifiers jointly observed in a nonprobability sample
- Daniela Cocchi (Università di Bologna) – Introducing spatial information in entropy measures
2020
- Piero D. Falorsi (precedentemente presso Istat) e Vincenzo Nardelli (Università di Milano Bicocca) | A sample approach to the estimation of the critical parameters of the SARS-CoV-2 epidemics: an operational design
- Brunero Liseo (Università La Sapienza di Roma) | A Unified Framework for De-Duplication and Population Size Estimation
- Natalie Shlomo (University of Southampton, UK) | Statistical Disclosure Control and Differential Privacy
2019
- Raymond Chambers (University of Wollongong, Australia) | Using Social Network Information for Survey Estimation
2018
- Yves Tillé (Université de Neuchâtel, Svizzera) | Spatially balanced sampling: state of the art and new ideas
- Yves Tillé (Université de Neuchâtel, Svizzera) | Linearization in survey sampling with application to nonresponse
- Yaria Giovanna Ranalli (Università di Perugia) | Il cambio di paradigma nella produzione delle statistiche ufficiali e il ruolo della ricerca Istat
- Alan Agresti (University of Florida, USA) | Issues in Generalized Linear Modeling
- Marlon Dumas (University of Tartu, Estonia) | Business Process Automation and Data Processing Workflows
- M. Giovanna Ranalli (Università di Perugia) | Dealing with non-ignorable nonresponse in survey sampling
- Li-Chun Zhang (University of Southampton. UK, e Statistisk Sentralbyra, Norvegia) | How to use big data for Official Statistics