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  • Statistica - Prof. Elena Fabrizi - a.a. 2015/2016

    Mi sono laureata in Statistica presso l'Università degli Studi di Roma “La  Sapienza”.

    Ho conseguito il titolo di dottore di ricerca in Statistica  economica (SECS-S/03) presso Sapienza, Università degli Studi di Roma.

    Ho ottenuto dal MIUR l’Abilitazione Scientifica Nazionale come Professore II Fascia in Statistica Economica (settore concorsuale 13/D2, gennaio 2014).

    Dall’Anno Accademico 2012-13 tengo il corso di Statistica presso l’Università degli studi di Teramo in qualità di  professore a contratto. Negli Anni Accademici 2010-2011 e  2011-2012 sono stata professore a contratto di Metodi statistici per  la valutazione delle politiche pubbliche.

    La mia attività di ricerca è concentrata prevalentemente sui seguenti temi:

    -analisi del mercato del lavoro italiano. Attraverso lo studio dei micro-dati di fonte amministrativa (panel Inps) e di survey (Eu-Silc, Isfol-Plus) sono stati analizzati i percorsi lavorativi in modo da: analizzare le transizioni nel mercato del lavoro attraverso i modelli Multi Stato basati sulle catene di Markov; modellizzare le durate dei rapporti di lavoro attraverso l'Analisi della Sopravvivenza; individuare pattern di percorsi lavorativi prevalenti;

    -sviluppo di nuove banche dati per le analisi del mercato del lavoro. Progetto di ricerca che ha coinvolto il Ministero dell’Economia e delle Finanze, la Fondazione G. Brodolini, Sapienza, Università degli studi di Roma che ha portato alla creazione della nuova banca dati AD-SILC che coniuga le informazioni della survey Eu-SILC con le informazioni amministrative degli archivi INPS.

    -studio delle determinanti e proiezioni di lungo periodo della spesa pubblica italiana: attraverso le metodologie di implementazione indicate dallʹAgeing Working Group dellʹEconomic Policy Committee, sono derivati i differenti scenari di spesa pubblica.

    OBIETTIVI DEL CORSO, PREREQUISITI E PROPEDEUTICITÀ

    • Obiettivi formativi generali >  Verranno introdotti i concetti essenziali della statistica con particolare attenzione alla loro utilizzazione nelle scienze economiche e sociali. Lo scopo del corso è quello di fornire agli studenti gli strumenti di base utili a leggere, sintetizzare, analizzare ed interpretare i fenomeni osservati, con un’ottica di tipo quantitativo. Nella seconda parte del corso, inoltre, verranno introdotti le principali nozioni della statistica inferenziale (in particolare la stima e la verifica d'ipotesi) in previsione di possibili approfondimenti ed applicazioni in campo aziendale (e decisionale in genere).
    • Prerequisiti >  Si richiede la conoscenza delle quattro operazioni matematiche di base (addizione, sottrazione, moltiplicazione, divisione)
    • Propedeuticità > Nessuna

     

    Denominazione insegnamento

    Statistica

    Indicazione del docente

    Elena Fabrizi (contratto)

     

    Indicazione dei requisiti specifici del docente rispetto alla disciplina insegnata

    Professore a contratto di Statistica Economica (Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/03), ha un’esperienza decennale nell’insegnamento di statistica, statistica economica e dei metodi statistici per la valutazione delle politiche.

    Ha ottenuto dal MIUR l’Abilitazione Scientifica Nazionale per Professore II Fascia in Statistica Economica (settore concorsuale 13/D2, gennaio 2014).

    È dottore di ricerca (PhD) in Statistica Economica. Titolo conseguito presso la Facoltà di Scienze Statistiche, dipartimento di Scienze Economiche, Sapienza Università di Roma con una tesi dal titolo: Work history patterns for young workers at entrance in the labour market: a study on the Italian private sector.

    Ha conseguito la laurea in Scienze Statistiche ed Economiche presso la Facoltà di Scienze Statistiche, Sapienza Università di Roma, (A.A. 2002-2003) discutendo una tesi di laurea su‘Analisi congiunturale del mercato del lavoro’ Relatore: Prof. Alighiero Erba

    Ha partecipato a numerosi corsi di specializzazione post-universitari

    Econometria: Corsi CIDE (Centro Interuniversitario di Econometria - Università degli Studi di Bologna): Summer School of Econometrics: ‘Economics of Inequality’ prof. A. Atkinson e S. Jenkins; Corso di econometria avanzata: ‘I modelli econometrici per i dati panel’

    Statistica:

    -Corsi SAS (corsi erogati da SAS Institute)- Corsi di statistica (base, regressioni e analisi delle serie storiche) e di gestione di datawarehouse (Masterclass SAS Institute).

    -Corsi SPSS (corsi erogati da SPSS) – ‘Analisi statistica dei dati con SPSS’ e ‘Forecasting Analysis con SPSS’

    Ha maturato esperienze lavorative nel settore privato e pubblico. Per 4 anni ha ricoperto il ruolo di Senior Specialist per la società IMS Health seguendo progetti presso l’Agenzia Italiana del Farmaco del Ministero della Salute orientati a fornire analisi statistiche e gestire datawarehouse sulla spesa e i consumi farmaceutici.

    È stata consulente senior per SAS Institute fornendo consulenza presso imprese pubbliche e private per l’analisi dei dati di business con soluzioni personalizzate SAS. Ha lavorato inoltre in consulenza per Altran SPA presso il CSI Piemonte, Consorzio per il Sistema Informativo Regione Piemonte in attività legate alla gestione del sistema informativo ed il monitoraggio dei flussi informativi.

    Esperienze lavorative nella PA: partecipazione a progetti con enti di ricerca e progetti europei

    È vincitrice di concorso a tempo indeterminato come funzionario statistico presso l’AIFA svolgendo attività di gestione dei dati della spesa farmaceutica e dei procedimenti ad essa collegati (monitoraggio, ripiano, budget e payback).

    In passato è stata vincitrice di bandi di concorso per progetti su:

    ‘Analisi delle determinanti della spesa sanitaria e per long term care, con particolare riferimento alle metodologie di proiezione implementate dall’Ageing Working Group dell’Economic Policy Committee’. - Sapienza, Università di Roma e Ministero dell’Economia e delle Finanze, Dipartimento del Tesoro.

    ‘Il mercato del lavoro nella provincia di Roma’ – Sapienza, Università di Roma e Provincia di Roma. Per l’analisi del mercato del lavoro della Provincia di Roma attraverso metodi di analisi della sopravvivenza e modelli multi stato.

    ‘Analisi della sostenibilità delle finanze pubbliche nel lungo periodo, con particolare riferimento alle determinanti della spesa per sanità, long term care e istruzione, al fine di evidenziare eventuali soluzioni di policy’ - Ministero dell’Economia e delle Finanze, Dipartimento del Tesoro

    ‘Adeguatezza e sostenibilità della spesa sociale italiana’ - Sapienza, Università di Roma e Ministero dell’Economia e delle Finanze, Dipartimento del Tesoro.

     ‘Analisi della discrepanza delle aziende sanitarie italiane’ - ISTAT, e Ministero della Salute, progetto di ricerca Siveas.

    Progetto europeo ‘Innovative datasets and models for improving welfare policies’- Fondazione Giacomo Brodolini; Commissione Europea-DG Occupazione, Affari Sociali e Pari Opportunità; Ministero dell’Economia e delle Finanze-Dipartimento del Tesoro. Il lavoro ha portato alla costruzione del dataset AD-SILC, una banca dati estremamente innovativa per gli studi sul mercato del lavoro italiano, derivante dal matching di dati di fonte amministrativa (INPS) con dati di survey (EuSilc). Tale base informativa è risultata essere uno strumento fondamentale al fine di valutare e monitorare correttamente le scelte di policy inerenti il mercato del lavoro, i programmi di sicurezza sociale e di condotta pensionistica.

     

    È stata consulente per la COGIS, Commissione per la Garanzia dell'Informazione Statistica della Presidenza del Consiglio dei Ministri come esperta esterna per le statistiche prodotte in Italia sui prezzi e sul mercato del lavoro.

    Ha pubblicazioni in particolare sull’analisi del mercato del lavoro, e tra le più importanti:

     

    Fabrizi, E. Farcomeni, A. Gatta, V. (2012), Modelling work history patterns in the Italian labour market, in ‘Statistical Methods & Applications’ Springer-Verlag (Volume 21, Issue 2, June 2012, pp 227-247).

    Fabrizi, E. (2012), Le nuove indicazioni per le politiche del lavoro in Italia, in ‘Il Welfare territoriale’ E. Del Colle, Franco Angeli, Milano.

     

    Fabrizi, E. Raitano, M. (2012) Rigido, flessibile o liquido? L’immagine del mercato del lavoro italiano dal dataset AD-SILC in Economia e Lavoro, n. 3, (Issn: 0012-978X)

     

    Cacciotti, M. Fabrizi, E. (2013), Le determinanti dell'aspettativa di vita in Italia, in Note tematiche del Ministero dell'Economia e delle Finanze, NT n.2, luglio 2013 (Issn: 1972-4128).

     

    Fabrizi, E. Raitano, M. (2013) Differenze socio-economiche nelle aspettative di vita e unicità dei coefficienti di trasformazione in Pizzuti F. R. (a cura di), ‘Rapporto sullo Stato Sociale’ (Isbn: 978-88-244-3882-7

     

    Ciccarelli, A. Fabrizi, E. (2015) Work-History Patterns in Adult Workers, in Rivista Italiana di Economia, Demografia e Statistica, Vol. LXIX, nn. 2/4, Luglio-Dicembre, 2015. ISSN: 0035-6832.

     

    Fabrizi, E. (2013) Alcune note sulla relazione tra la stabilità e il contratto a tempo indeterminato. Evidenze sui giovani nel mercato del lavoro italiano in Del Colle, E. (a cura di) ‘Tra flessibilità e precarietà. Cambiamenti nelle forme del lavoro e della sicurezza’ Carocci Editore (Isbn: 978-88-430-7045-9).

     

    Settore disciplinare

    SECS-S/01

    Posizionamento nel calendario didattico

    Secondo semestre

    Tipologia di attività formativa

    Di base

    Numero di crediti

    6

    Numero di ore

    30

    Eventuali propedeuticità

    Nessuna. Il corso è alla base degli eventuali ulteriori insegnamenti in ambito statistico e statistico economico presenti nel percorso formativo del corso di laurea nel quale l’insegnamento è inserito.

    Obiettivi formativi

     

    Il presente corso è finalizzato a perseguire l'obiettivo formativo di fornire agli studenti tutti quegli strumenti di base utili a leggere, sintetizzare, analizzare ed interpretare i fenomeni osservati, con un’ottica di tipo quantitativo. Nell’ambito delle lezioni impartite verranno introdotti i concetti e gli strumenti essenziali della statistica descrittiva ed inferenziale, con particolare attenzione alla loro utilizzazione nelle scienze economiche e sociali.

    In linea con il quadro europeo dei titoli universitari, le competenze e le abilità pratiche da acquisire sono le seguenti:

    Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding):

    lo studente dovrà acquisire conoscenze di base in relazione agli elementi fondamentali della statistica descrittiva; agli studenti, poi, verranno trasmessi tutti quegli strumenti di statistica di base utili a leggere, sintetizzare, analizzare ed interpretare i fenomeni osservati. Inoltre, verrà dedicata attenzione alle principali nozioni della statistica inferenziale in previsione di possibili approfondimenti ed applicazioni in campo socio economico e politico. Verranno inoltre analizzatele principali fonti statistiche per l’analisi quantitativa, politica ed economica.

    Conoscenze e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding):

    lo studente dovrà acquisire capacità di problem solving: sulla base di casi di studio presentati (e tratti, ove possibile, dall’esperienza quotidiana), dovrà essere in grado di trasferire in campo applicativo le nozioni teoriche assimilate. Grande attenzione verrà data all’analisi ed interpretazione dell’informazione statistica presentata dai media e dai principali produttori di statistica ufficiale.

    Autonomia di giudizio (making judgements):

    lo studente del corso dovrà acquisire capacità di valutazione in relazione ai casi di studio presentati, in modo tale da scegliere le più opportune metodologie quantitative e gli adeguati modelli statistici ed interpretativi al fine di spiegare in modo corretto la realtà investigata e di risolvere, di conseguenza, i problemi di volta in volta presentati.

    Abilità comunicative (communication skills):

    lo studente dovrà essere in grado di manipolare i dati disponibili e trasformarli in modo ottimale, utilizzando le più moderne tecniche (quantitative e grafiche) di analisi dei dati, così da offrire ad un potenziale utente finale non una semplice informazione quantitativa, ma uno strumento idoneo a fornire un concreto avanzamento in termini di conoscenza del problema investigato.

    Capacità di apprendere (learning skills):

    lo studente del corso dovrà acquisire capacità di apprendimento in relazione a metodologie solitamente non insegnate nelle scuole di ordine superiore; lo sforzo maggiore dovrà essere quello di familiarizzare con metodiche nuove, anche alla luce dell’auspicabile intenso utilizzo di strumenti informatici, che ormai accompagnano quotidianamente il lavoratore nell’esercizio delle proprie funzioni.

    Metodologia di insegnamento

    Verrà utilizzata una metodologia di insegnamento di tipo convenzionale, con lezioni di didattica frontale, durante le quali verranno utilizzati sia strumenti tradizionali che strumenti informatici e multimediali; durante le lezioni verranno effettuate esercitazioni e verranno sottoposti allo studente dei case-studies utili a trasferire nel campo pratico le nozioni teoriche assimilate

    Modalità di esame d eventuali verifiche di profitto in itinere

    L’esame verrà svolto in forma orale; sono previste verifiche di profitto in itinere, che vanno intese come prove di valutazione del livello preparazione raggiunto dal discente, e che, pertanto, consentiranno di mantenere sotto controllo il livello medio generale consentendo al docente, al contempo, di tarare meglio il carico di lavoro.

    Modalità di iscrizione e di gestione dei rapporti con gli studenti

    I rapporti con gli studenti vengono gestiti, innanzitutto, “frontalmente”, durante le lezioni e gli orari di ricevimento. Durante le lezioni potranno essere messe a disposizione documenti specifici, quali esercizi, dati statistici, documenti di lavoro. Non bisogna fare nessuna iscrizione formale al corso; l’iscrizione all’esame viene gestita secondo le modalità decise dalla Facoltà e dalla Segreteria studenti di Ateneo.

    Eventuali attività di ricerca a supporto della didattica

    Dove possibile (trattandosi di un corso di base di primo anno) l’attività di ricerca del docente viene riportata in ambito didattico attraverso la creazione di case-studies che, a partire dall’esperienza di analisi del docente, aiuteranno i discenti a comprendere le tematiche teoriche trattate.

    INDICATORI DI DUBLINO PER UNITA' DIDATTICA

    UNITA' DIDATTICA 1: Introduzione e ANALISI UNIVARIATA -  Distribuzione di un carattere e rappresentazione: le distribuzioni di frequenza; frequenze relative e percentuali.

    UNITA' DIDATTICA 2: ANALISI UNIVARIATA -  Sintesi delle distribuzioni - le medie di posizione e analitiche.

    UNITA' DIDATTICA 3: ANALISI UNIVARIATA -  Sintesi delle distribuzioni – la variabilità: varianza; scarto quadratico medio; indici relativi di variabilità; standardizzazione.

    UNITA' DIDATTICA 4: ANALISI BIVARIATA -  Analisi dell’associazione tra caratteri: distribuzioni doppie; dipendenza, indipendenza, interdipendenza; misure dell’associazione per caratteri qualitativi e quantitativi.

    UNITA' DIDATTICA 5: I NUMERI INDICE -  le variazioni di prezzo e i numeri indice

    UNITA' DIDATTICA 6: CENNI SU PROBABILITA' E VARIABILI CASUALI -  Concetti introduttivi sulla probabilità e sulle variabili casuali.

    In linea con il quadro europeo dei titoli universitari, le competenze e le abilità pratiche da acquisire sono le seguenti:

    Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding):

    lo studente dovrà acquisire conoscenze di base in relazione agli elementi fondamentali della statistica descrittiva; agli studenti, poi, verranno trasmessi tutti quegli strumenti di statistica di base utili a leggere, sintetizzare, analizzare ed interpretare i fenomeni osservati. Inoltre, verrà dedicata attenzione alle principali nozioni della statistica inferenziale in previsione di possibili approfondimenti ed applicazioni in campo socio economico e politico. Verranno inoltre analizzatele principali fonti statistiche per l’analisi quantitativa, politica ed economica.

    Conoscenze e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding):

    lo studente dovrà acquisire capacità di problem solving: sulla base di casi di studio presentati (e tratti, ove possibile, dall'esperienza quotidiana), dovrà essere in grado di trasferire in campo applicativo le nozioni teoriche assimilate. Grande attenzione verrà data all'analisi ed interpretazione dell’informazione statistica presentata dai media e dai principali produttori di statistica ufficiale.

    Autonomia di giudizio (making judgements):

    lo studente del corso dovrà acquisire capacità di valutazione in relazione ai casi di studio presentati, in modo tale da scegliere le più opportune metodologie quantitative e gli adeguati modelli statistici ed interpretativi al fine di spiegare in modo corretto la realtà investigata e di risolvere, di conseguenza, i problemi di volta in volta presentati.

    Abilità comunicative (communication skills):

    lo studente dovrà essere in grado di manipolare i dati disponibili e trasformarli in modo ottimale, utilizzando le più moderne tecniche (quantitative e grafiche) di analisi dei dati, così da offrire ad un potenziale utente finale non una semplice informazione quantitativa, ma uno strumento idoneo a fornire un concreto avanzamento in termini di conoscenza del problema investigato.

    Capacità di apprendere (learning skills):

    lo studente del corso dovrà acquisire capacità di apprendimento in relazione a metodologie solitamente non insegnate nelle scuole di ordine superiore; lo sforzo maggiore dovrà essere quello di familiarizzare con metodiche nuove, anche alla luce dell’auspicabile intenso utilizzo di strumenti informatici, che ormai accompagnano quotidianamente il lavoratore nell'esercizio delle proprie funzioni

    Libri di testo

    • Borra S., Di Ciaccio A., Statistica. Metodologie per le scienze economiche e sociali ,  McGraw-Hill, Milano, 2008.
    • Piccolo, D., Statistica, Il Mulino, Bologna, 2010. 

     

    MATERIALE DI APPROFONDIMENTO

    •  AA.VV.,  Esercizi svolti per la prova di statistica, III ed. (43/3), Edizioni Simone, 2007.

    PROVE INTERMEDIE

    La prima prova intermedia si terrà venerdì 22 aprile 2016, aula 15.

     

  • 1. Analisi univariata. Distribuzione di un carattere e rappresentazione

    • 2. Analisi univariata. Le medie

      • 3. Analisi univariata. La variabilità

        • 4. Analisi bivariata. L'associazione tra caratteri

          • 5. I numeri indice