1,600 research outputs found
Gruppo CTA-SSDC - Attività primo trimestre 2018
No full textIn questo documento è riportata la descrizione delle attività svolte dal Team “CTA” di ASDC durante il primo semestre del 2018. Il team è composto da Angelo Antonelli, Alessandra Lamastra, Saverio Lombardi, Fabrizio Lucarelli (coordinatore) e Francesco Visconti. Matteo Perri (INAF-SSDC) collabora come supervisore dello sviluppo SW per la pipeline di analisi scientifica
Il fascismo. La battaglia di Pan di Francesco Perri
No full textL'articolo analizza il pamphlet Il Fascismo. La battaglia di Pan, pubblicato da Francesco Perri nel 1922
Gruppo CTA - Attività quarto trimestre 2017
No full textIn questo documento è riportata la descrizione delle attività svolte dal Team “CTA” di ASDC durante il terzo trimestre del 2017. Il team è composto da Angelo Antonelli, Alessandra Lamastra, Saverio Lombardi, Fabrizio Lucarelli (coordinatore), Francesco Visconti e Ciro Bigongiari. Matteo Perri (INAF-ASDC) collabora come supervisore dello sviluppo SW per la pipeline di analisi scientifica
Gruppo CTA-SSDC - Attività primo semestre 2021
No full textIn questo documento è riportata la descrizione delle attività svolte dal Team “CTA” di SSDC durante il primo semestre del 2021. Il team è composto da: Ciro Bigongiari, Saverio Lombardi, Fabrizio Lucarelli (coordinatore), e Francesco Gabriele Saturni. Matteo Perri collabora come supervisore dello sviluppo SW per la pipeline di analisi scientifica
Gruppo CTA-SSDC - Attività secondo semestre 2020
No full textIn questo documento è riportata la descrizione delle attività svolte dal Team “CTA” di SSDC durante il secondo semestre del 2020. Il team è composto da: Ciro Bigongiari, Saverio Lombardi, Fabrizio Lucarelli (coordinatore), e Francesco Gabriele Saturni. Matteo Perri collabora come supervisore dello sviluppo SW per la pipeline di analisi scientifica
Gruppo CTA-SSDC - Attività 2° semestre 2021/primo semestre 2022
No full textIn questo documento è riportata la descrizione delle attività svolte dal Team “CTA” di SSDC durante il secondo semestre del 2021 e il primo semestre del 2022. Il team è composto da: Ciro Bigongiari, Saverio Lombardi, Fabrizio Lucarelli (coordinatore), e Francesco Gabriele Saturni. Matteo Perri collabora come supervisore dello sviluppo SW per la pipeline di analisi scientifica
Francesco Perri e «L’Italia Letteraria» attraverso le lettere a Enrico Falqui
No full textL'articolo analizza il contributo di Francesco Perri alla rivista "L'Italia letteraria" e il suo contributo al dibattito culturale attraverso la lettura del carteggio con Enrico Falqui conservato presso l'Archivio del '900 di Rom
SupplementaryMaterial_SMR_20191215 - A Logistic Regression Extension for the Randomized Response Simple and Crossed Models: Theoretical Results and Empirical Evidence
No full textSupplementaryMaterial_SMR_20191215 for A Logistic Regression Extension for the Randomized Response Simple and Crossed Models: Theoretical Results and Empirical Evidence by Shu-Hui Hsieh and Pier Francesco Perri in Sociological Methods & Research</p
Estimation of the variance for different estimators of the change over time for overlapping samples
No full textThis work was inspired by the growing need to have a measure of the accuracy of the estimates produced within the short-term statistics in the Official Statistics. In particular, the aim of the work is to illustrate the methodology for the computation of the variance for the estimators currently used in the service turnover survey carried on by the Italian National Institute of Statistics, for the quarterly turnover growth rate estimation.
While the calculation of the variance of the estimates produced for a given instant of time is now a good practice (also through the development of software packages), the same does not happen for the variation of two quantities over time. An estimator of variance must take into account of both the estimator and the sampling design (Wolter, K.M. (1985)). The greatest difficulty is that for many surveys, the samples for producing estimates in two different time are not independent each other, due to the rotation operations of the sample. In particular for business surveys, in order to take into account the birth-mortality of units in the population and changes in stratification variables (such as size category and type of economic activity), the sample is updated, and a part of the units is replaced with others. Moreover, many indicators are non-linear function of linear estimators (e.g. simple ratio, difference of ratios), therefore, to calculate their variance a first-order Taylor approximation can be used. Alternatively, balanced repeated replication (BRR) can be used.
My methodological contribution is not only to suggest how to assess the variance of possible estimators of the turnover variation over time, but also to compare such estimators with respect to their variance to identify the best one. The performance of these estimators is assessed by a simulation study, which also has the aim of exploring under which conditions it is better to use all the observations or only the overlapping observations. The change estimators and the corresponding estimators of the variance are defined at stratum and estimation domain level and take into account the use of a stratified sampling design and the updating of the sample due to a replacement of some units and to a dynamic stratification of the population
Improving mean estimation in ranked set sampling using the Rao regression-type estimator
No full textRanked set sampling is a statistical technique usually used for a variable of interest that may be difficult or expensive to measure, but whose units are simple to rank according to a cheap sorting criterion. In this paper,
we revisit the Rao regression-type estimator in the context of the ranked set sampling. The expression of the minimum mean squared error is given and a comparative study, based on simulated and real data, is carried out to clearly show that the considered estimator outperforms some competitive estimators discussed in the recent literature
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