Ricercatore confermato – Settore scientifico disciplinare: SECS-S/01 Statistica

Laureata nel 1986 in Economia e Commercio presso l’Università di Roma “La Sapienza” con la votazione di 110 su 110 e lode.
Impiegata presso la SO.GE.I. “Società Generale di Informatica” dal 1987 al 1990.
Ricercatore in Statistica presso la Facoltà di Economia e Commercio dell’Università degli Studi di Cassino nel 1990.
Il 1° ottobre 1996 si è trasferita presso la Facoltà di Economia dell’Università di Siena.
Dal 2013 è membro del Presidio di Qualità di Ateneo dell’Università di Siena.

Attività didattica
Dall’a.a. 1995-96 è titolare di insegnamenti presso l’Università di Siena. I corsi tenuti durante questi anni riguardano argomenti di Statistica descrittiva e inferenziale, Statistica per la ricerca sperimentale e tecnologica, Statistica multivariata: teoria ed applicazioni in ambiente SAS, Teoria delle decisioni e inferenza bayesiana
Nell’a.a. 2017-18 tiene i corsi di Statistica (60 ore), Metodi per la ricerca sociale (30 ore) e Laboratorio Analisi dati tramite SAS (20 ore)

Attività di ricerca
I lavori pubblicati fino ad oggi riguardano principalmente le seguenti linee di ricerca:
– I campionamenti ambientali nell’approccio da disegno. Problemi di stima della numerosità di popolazioni biologiche con campionamento per transetti e per linee di attraversamento.
– Studio sul campionamento adattivo a due stadi per la stima delle abbondanze di popolazioni biologiche elusive. Analisi dell’accuratezza degli stimatori.
– Il campionamento inverso. Stima della numerosità di popolazioni rare. Probabilità di selezione uguali e diverse.
– Stima dei flussi turistici: rassegna sui metodi di stima, strumenti di rilevazione e piani di campionamento. Proposte di metodi per stimare il numero degli escursionisti in una località.
– Verifica di ipotesi mediante tecniche di permutazione. Combinazione di test di permutazione dipendenti. Trattamento delle mancate risposte. Applicazioni sui questionari di valutazione della didattica da parte degli studenti universitari. Studio dell’influenza delle caratteristiche socio-demografiche degli studenti sulle valutazioni sul corso e sul docente.
– Analisi dei fattori di rischio. Studio dei metodi per la verifica contemporanea di più ipotesi diverse controllando il livello di significatività globale. Valutazione della potenza della procedura proposta.
– La distribuzione di probabilità a posteriori, basata su distribuzioni a priori non informative, del coefficiente di correlazione di una distribuzione normale bivariata. Procedura per calcolare gli estremi dell’intervallo più corto utilizzando l’espressione esatta della sua funzione di ripartizione.
– L-R test sul valore del coefficiente di correlazione lineare di una popolazione normale bivariata con livelli di significatività molto prossimi a quelli nominali anche per campioni di numerosità estremamente ridotta.