Prof.

CORBELLINI Aldo

Ricercatore a tempo determinato
Via J. Kennedy, 6 43125 PARMA
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Curriculum Vitae
Europass
Updated
11 ottobre 2018
Informazioni personali
Cognome/i nome/i Corbellini Aldo
Indirizzo/i Via Castagna, 2, 29121, Piacenza, Italia
Telefono/i +39 0523 336905 Mobile: +39 349 5886766
Fax +39 0523 344385
Email aldo.corbellini@unipr.it
Nazionalità Italiana
Data di nascita 05/08/1969
Sesso Maschio
Titoli Accademici
Dottorato di ricerca Aprile 2013: dottore di ricerca in Economia presso la Facoltà di Economia, Università
di Parma discutendo la tesi di dottorato dal titolo “A Bayesian Approach to the Forward
Search”.
Laurea in Economia Luglio 1997: Laurea in Economia e Commercio, indirizzo economico quantitativo,
Facoltà di Economia, Università di Parma. Titolo della tesi: “Boxplot Bivariato: Teoria
e Applicazioni Economiche”. Relatore Prof. Sergio Zani.
Ricercatore Da dicembre 2015: Ricercatore RTDA di statistica presso il dipartimento di Scienze
Economiche e Aziendali, Università di Parma.
Assegnista Dicembre 2001 - novembre 2004: titolare dell’assegno di ricerca in Statistica Computazionale
presso la Facoltà di Economia, Università di Parma, Sezione di Statistica.
Maggio 2005 - aprile 2008: titolare dell’assegno di ricerca in Statistica Economica
presso la Facoltà di Economia dell’Università Cattolica del Sacro Cuore di Piacenza.
Ottobre 2014 - settembre 2015: titolare dell’assegno di ricerca in Statistica Economica
presso la Facoltà di Economia, Università di Parma, Sezione di Statistica e
Informatica
Cultore Dal 2001 - Cultore della Materia per la disciplina Statistica presso la Facoltà di Economia
dell’Università di Parma.
2005 - 2015 Cultore della Materia per la disciplina Statistica presso la Facoltà di
Economia dell’Università Cattolica del Sacro Cuore di Piacenza.
Progetti di ricerca
Elenco dei principali progetti in cui sono stato coinvolto come partecipante.
2017 – 2019 member of the research unit of the Univ. di Parma of the INAIL project Development
of activities for the management of first help activities inside work environments.
2016 – 2017 member of the research unit of the Univ. di Parma of the INAIL project development
of a portal for the evaluation of the risks in restricted or polluted work environments.
2013 – 2016 Progetto di ricerca PRIN: Modelli Statistici multivariati per la valutazione dei rischi.
2009 – 2012 Progetto di ricerca PRIN: Nuove metodologie robuste per l’analisi di dati complessi,
unità di Parma.
2008 – 2010 Progetto di Azioni Integrate Italia/Spagna: Metodi robusti per l’analisi statistica di dati
con strutture complesse, responsabile Prof. Daniel Pena, università Carlo III di
Madrid.
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2008 – 2010 Progetto di ricerca PRIN: Stima parametrica e non parametrica e previsione delle
dinamiche di momenti condizionali di serie storiche.
Premi e riconoscimenti
per l’attività scientifica
2017 Vincitore bando FIL 2016 ’quota incentivante’ con il progetto ’Porting and migration of
the FSDA toolbox from MATLAB to open source: statistical application for linear and
nonlinear models’.
2016 Premio come miglior contributo al MATLAB Expo 2016 con il toolbox MATLAB:
Flexible Statistics Data Analysis (FSDA) basato sull’analisi robusta dei dati.
Visiting
JRC dal 2018, contratto di Visiting Scientist position on robust statistics and applications
related to antifraud and international trade analysis presso il Joint Research Centre
della Commissione Europea.
JRC Invited Expert dal 2013 presso il Joint Research Centre della Commissione Europea
di Ispra, Varese; tale collaborazione ha dato luogo allo sviluppo di un software
MATLAB inerente l’analisi robusta bayesiana.
LSE Visiting Researcher dal 2014 presso la London School of Economics Tale collaborazione
ha dato luogo a diverse pubblicazioni apparse su atti di convegni internazionali
e riviste.
Programmazione R,
Matlab, C, Fortran, VB e
VBA e integrazione tra
tali linguaggi
Matlab e C Coautore del toolbox Matlab ’FSDA’ Flexible Statistic Data Analysis di proprietà
congiunta dell’Università di Parma e del Joint Research Centre della Commissione
Europea. Tale software è scaricabile liberamente dall’indirizzo web
http://fsda.jrc.ec.europa.eu.
In particolare il sottoscritto ha:
- curato la realizzazione di routines di interfacciamento tra funzioni Matlab e moduli
MEX a 64 bit (vedi ad. es. funzione logmvnpdfFS) che vengono richiamate
migliaia di volte nelle routines di analisi multivariata;
- creato le routines bayesiane per la regressione robusta;
- creato le routines per il boxplot bivariato robusto;
- scritto alcune routines per la creazione automatica di pagine di documentazione
html partendo dai files Matlab sorgenti (vedi funzione publishFS).
- creato una routine per convertire in formato MATHML tramite MathJax le
espressioni matematiche scritte in linguaggio Latex nei files sorgenti di Matlab.
R, Matlab Dal 2009 ad oggi collabora ad alcuni progetti di ricerca inerenti metodi bayesiani robusti
di classificazione dell’insolvenza e del rischio d’impresa presso la Facoltà di
Economia dell’Università Cattolica del Sacro Cuore di Piacenza. Ha realizzato programmi
per l’elaborazione di banche dati ISTAT con estrazione dei dati di bilancio
tramite VBA e successiva elaborazione statistica con R, con cui sono state realizzate
apposite routines di analisi dei dati.
Coautore del package “fsdaR” che consente l’utilizzo delle routines MATLAB
sia quelle specifiche della statica robusta, sia quelle grafiche interattive.
Il software è scaricabile liberamente dall’indirizzo web https://cran.rproject.
org/web/packages/fsdaR/index.html
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VB6 e VBA, R, SPSS Dal 2003 al 2008 ha curato per la provincia di Parma la riorganizzazione degli archivi
informatici e la realizzazione di un applicativo (VB6 e VBA) che permettesse
la consultazione e filtraggio dati interattivo. Nello sesso progetto ha svolto attività
di elaborazione dati correnti e storici (R, SPSS) per l’Osservatorio Provinciale per le
Politiche Sociali.
R, C Nel 2005 è coautore con Kjell Konis di una libreria di funzioni per R per l’analisi
multivariata robusta dei dati.
R, C#, .NET Creazione dell’applicativo Bona Fabrica (R, C#, .NET) nel 2010 per la misurazione e
classificazione della performance delle aziende del comparto manifatturiero pratese
con il patrocinio della Provincia di Prato. Tale software è attualmente utilizzato dalla
Provincia di Prato.
VB6, C++ Creazione nel 2010 dell’applicativo MahalMV (VB6, C++ per il calcolo delle routine
robuste) per la stima multivariata del rischio di insolvenza legato all’applicazione della
normativa Basilea 2 per la Provincia di Cremona. Il progetto, assieme ad un articolo
accompagnatorio è stato inserito in una pubblicazione dal titolo: ’Studio su Basilea 2’
VBA Nel 2013 ha collaborato con l’Area Finanza, Banche e Assicurazioni del dipartimento
di Economia dell’Università di Parma alla realizzazione di un applicativo in Excel e
VBA per il calcolo di budget finanziario per la Dallara spa realizzando routine in VBA
per l’ottimizzazione degli impieghi e delle risorse.
PHP, Java ASPX, data
warehousing e data
mining
PHP, ASPX, data warehousing
e data mining
Per il Progetto Mediterraneo finanziato dalla regione Lombardia e patrocinato dalla
Università Cattolica del Sacro Cuore di Piacenza, nel 2007 il sottoscritto ha realizzato
le infrastrutture web (ambiente LAMP) del Censimento delle imprese della filiera
agro-alimentare, agri-meccanica e zootecnica della provincia di Cremona e del SIES.
In particolare ha creato un sito web su Apache che contiene un questionario interattivo
sviluppato in PHP dove le aziende potevano autonomamente censire i propri
dati e trasmetterli direttamente al database della Camera di Commercio di Cremona.
Successivamente ha curato la successiva elaborazione statistica dei dati sviluppando
tutte le funzioni in R per permettere particolari tipi di analisi statistiche.
data warehousing e data mining Elaborazione di dati medico-statistici (data mining) e implementazione di un modello
lineare generalizzato di regressione ordinale in ambiente R e SPSS nell’ambito di uno
studio sulla fragilità dell’anziano per conto dell’azienda Ausl di Parma nel 2010.
data warehousing e data mining Elaborazione di dati statistici (data mining) provenienti dalle tessere dei consumatori
con creazioni di funzioni R ad hoc nell’ambito di uno studio di marketing strategico di
prodotti Ferrero (2011).
Relazioni invitate,
principali e recenti
comunicazioni ai
convegni
Ha partecipato a diversi Convegni nazionali ed internazionali. Di seguito un elenco
delle relazioni invitate più recenti.
2018 Corbellini, A., Cerasa, A. and Torti, F. The use of prior information in very robust
regression for the monitoring of EU sensitive products, COMPSTAT 2018, The 23rd
International Conference on Computational Statistics, Iasi, Romania, 28-31 August
2018 (relatore invitato).
2018 Corbellini, A. and Morelli, G., “SVM robustification by means of the Forward Search”,
S&DS 2018 Statistics and Data Science new Developments for Business and
Industrial Applications, Torino Collegio Carlo Alberto (Torino) 24-25 May 2018.
2018 Sordini, E., Todorov, V. and Corbellini, A., “fsdaR: Making the FSDA toolbox available
to R users”, COMPSTAT 2018, The 23rd International Conference on Computational
Statistics, Iasi, Romania, 28-31 August 2018.
2018 Corbellini, A., Ghiretti, A., Morelli, G. and Talignani, A., Robust statistical methods
for credit risk” in 49th Scientific meeting of the Italian Statistical Society University of
Palermo June 20, 2018 – June 22, 2018
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2018 Mathworks Research Summit & Matlab Advisory Board (2018), Boston MA, USA
2017 Riani, M., Atkinson, A.C., Cerioli, A. and Corbellini, A., “The power of monitoring:
How to make the most of a contaminated multivariate sample”. pp.97-97. In CFE
2017 11th International Conference on Computational and Financial Econometrics –
CMStatistics 2017 10th International Conference of the ERCIM Working Group on
Computational and Book of Abstracts.
2014 Solicited Session alla “47th Scientific Meeting of the Italian Statistical Society” - Cagliari,
Italia. Comunicazione: Introducing Prior Information into the Forward Search
for Regression.
2013 Invited session alla “6th International Conference of the ERCIM Working Group on
Computing & Statistics” - Londra, Regno Unito. Comunicazione: The extremal index
for stochastic volatility models with state space representation.
2013 Solicited Session alla “SIS 2013 statistical conference - Advances in Latent Variables”
- Brescia, Italia. Comunicazione: Business failure prediction in manufacturing: a
robust bayesian approach to discriminant scoring.
2011 Invited session alla “3rd International Conference of the ERCIM Working Group on
Computing & Statistics” - Londra, Inghilterra. Comunicazione: Bayesian Aspects of
the Forward Search.
Didattica
Da dicembre 2015 Titolare del corso di Statistica (9 CFU), presso il dipartimento di Scienze Economiche
e Aziendali dell’Università di Parma.
Da dicembre 2016 Titolare del corso di Metodi statistici per le decisioni (8 CFU), presso il dipartimento
di Scienze Economiche e Aziendali dell’Università di Parma.
Da dicembre 2016 Modulo didattico di 8 ore nel dottorato ECONOMIA E MANAGEMENT DELL’INNOVAZIONE
E DELLA SOSTENIBILITA’(EMIS). Modulo di metodi quantitativi
matematici-statistici.
Triennio 1998-2000 Titolare del corso di Statistica Computazionale (5 CFU) in qualità di professore a
contratto, presso il dipartimento di Scienze Economiche e Aziendali dell’Università di
Parma.
Quadriennio 2000-2004 Ha tenuto il corso di (5 CFU) Costruzioni di Siti Internet che aveva per tema tutte le
moderne tecnologie (php, asp, VB6, C++) per la creazione, il content creation e la
gestione di siti Web dinamici, lo sviluppo di componenti e modelli di connettività a
basi dati remote su piattaforma Web presso il dipartimento di Scienze Economiche e
Aziendali dell’Università di Parma.
Biennio 2002-2004 Ha svolto lezioni di approfondimento al corso Costruzioni e gestione di siti web nell’ambito
del Master in Marketing dell’Informazione, che avevano per tema tutte le
moderne tecnologie per la creazione, il content creation e la gestione di siti Web dinamici,
lo sviluppo di componenti e modelli di connettività a basi dati remote su piattaforma
Web presso il dipartimento di Scienze Economiche e Aziendali dell’Università
di Parma.
Triennio 2005 2007 Assistant professor di Statistica Descrittiva (2 CFU) e Statistica Inferenziale (2 CFU) e
Statistica Economica (1 CFU) presso la Facoltà di Economia dell’Università Cattolica
del Sacro Cuore di Piacenza.
A.A. 2008-2009-2010 Titolare del corso di Metodi Quantitativi per la Politica Economica (5 CFU) presso la
Facoltà di Economia dell’Università Cattolica del Sacro Cuore di Piacenza.
A.A. 2004, 2006, 2010 Assistant professor nei seguenti corsi corsi organizzati dalla SIS:
20-24 settembre 2004: “Modern Approaches to the robust analysis of multidimensional

11-15 settembre 2006: “New approaches to the analysis of multidimensional data”
20-24 settembre 2010: “Robust multivariate methods for the analysis of Economic
Data”.
Scuole di
specializzazione
febbraio 2015 Corso della SCUOLA SIS, Teoria e pratica dei modelli ad effetti casuali per dati
multilivello e longitudinali, Firenze 23-27 febbraio 2015
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Maggio 2015 Corso: Bayesian Statistics: modelling, computation and testing, Ioannis Ntzoufras,
Valen Johnson, Università Milano Bicocca
giugno 2015 ABS15 - 2015 Applied Bayesian Statistics School MODERN BAYESIAN METHODS
AND COMPUTING FOR THE SOCIAL SCIENCES, Villa del Grumello, Como, Italy
June, 8-12, 2015
Partecipazione a società
scientifiche
Dal 2015 Membro della Società Italiana di Statistica (SIS). La SIS è una Società scientifica
senza fine di lucro, costituita nel 1939 come ente morale e attualmente inclusa fra
gli enti di particolare rilevanza scientifica. Scopo principale della Società Italiana di
Statistica (SIS), espresso nello statuto, è quello di promuovere l’attività scientifica per
lo sviluppo delle scienze statistiche.
Altre attività e incarichi
Dal 2017 Membro della commissione di valutazione PDQ (Presidio della Qualità Dipartimentale)
che svolge funzioni di promozione, sorveglianza e monitoraggio del miglioramento
continuo della qualità e definisce processi e procedure per l’Assicurazione della
Qualità.
Dal 2018 Nominato segretario del Consiglio del Corso di Studio in Sistema Alimentare: Sostenibilità,
Management e Tecnologie – Food System, presidente Prof. Guido Cristini.
Madrelingua
Italiano
Altra/e lingua/e
Inglese
Autovalutazione
Livello europeo(*)
Comprensione Parlato Scritto
Ascolto Lettura Interazione Produzione
orale
Inglese C2 Livello
avanzato
C2 Livello
avanzato
C2 Livello
avanzato
C2 Livello
avanzato
B2 Livello
intermedio
(*)Quadro comune europeo di riferimento per le lingue
Pubblicazioni
Pubblicazioni su riviste internazionali
Marco Riani, Anthony C. Atkinson, Andrea Cerioli, and Aldo Corbellini.
Efficient Robust Methods via Monitoring for Clustering and Multivariate Data Analysis.
Pattern Recognition, 2018
Andrea Cerioli, Marco Riani, Anthony C. Atkinson, and Aldo Corbellini.
Rejoinder to the discussion of “The power of monitoring: how to make the most of a
contaminated multivariate sample”.
Statistical Methods & Applications, pages 1–6, 2018
Riani Marco, Corbellini Aldo, and Atkinson Anthony C.
The Use of Prior Information in Very Robust Regression for Fraud Detection.
International Statistical Review, pages 205–218, 2018
Cerioli Andrea, Riani Marco, Atkinson Anthony C., and Corbellini Aldo.
The power of monitoring: How to make the most of a contaminated multivariate
sample.
Statistical Methods & Applications, pages 1–29, 2018
Anthony Atkinson, Aldo Corbellini, and Marco Riani.
Robust Bayesian regression with the forward search: theory and data analysis.
TEST, 26:869–886, 2017
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Aldo Corbellini, Marco Riani, and Anthony Atkinson.
Hubert, Rousseeuw and Segaert: multivariate functional outlier detection.
Statistical Methods & Applications, 24:257–261, 2015
Aldo Corbellini, Marco Riani, and Andrea Donatini.
Multivariate Data Analysis Techniques to Detect Early Warnings of Elderly Frailty.
Statistica Applicata, 20:159–178, 2008
Sergio Zani, Marco Riani, and Aldo Corbellini.
New Methods for Ordering Multivariate Data: an Application to the Performance of
Investment Funds.
Applied Stochastic Model in Business and Industry, 15:485–493, 1999
Sergio Zani, Marco Riani, and Aldo Corbellini.
Robust Bivariate Boxplots and Multiple Outlier Detection.
Computational Statistics and Data Analysis, 28:257–270, 1998
Pubblicazioni su atti di convegni internazionali
Anthony C. Atkinson, Aldo Corbellini, and Marco Riani.
Introducing Prior Information into the Forward Search for Regression.
In T. Di Battista, E. Moreno, and Racugno W., editors, Topics on Methodological and
Applied Statistical Inference. Studies in Theoretical and Applied Statistics, pages 1–8.
Springer, Cham, 2016
Maurizio Baussola, Eleonora Bartoloni, and Aldo Corbellini.
Business failure prediction in manufacturing: a robust bayesian approach to
discriminant scoring.
In M. Carpita, E. Brentari, and E.M. Qannari, editors, Advances in Latent Variables
- Part of the series Studies in Theoretical and Applied Statistics, pages 277–285.
Springer Verlag, 2014
Aldo Corbellini and Lisa Crosato.
Robust Tests for Pareto Density Estimation.
In B. Fichet, D. Piccolo, R. Verde, and M. Vichi, editors, Classification and Multivariate
Analysis for Complex Data Structures, pages 193–201. Springer, 2011
Salvatore Ingrassia, Andrea Cerioli, and Aldo Corbellini.
Some issues on Clustering of Functional Data.
In M. Schader, M. Gaul, and M. Vichi, editors, Studies in Classification, Data Analysis
and Knowledge Organization, pages 49–56. Springer Verlag: Berlin, 2003
Marco Riani, Sergio Zani, and Aldo Corbellini.
Robust Bivariate Boxplots and Visualization of Multivariate Data.
In Balderjahn I., Mathar R., and Shader M., editors, Classification Data Analysis and
Data Highways, volume 28, pages 93–100. Springer: Berlin, 1998
Attività di Ricerca
L’attività di ricerca del Dott. Aldo Corbellini verte principalmente sui temi della statistica
robusta e dell’individuazione dei valori anomali, con metodi frequentisti e
Bayesiani. È stata svolta attività di ricerca su 3 principali filoni:
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- Il primo indirizzo di ricerca ha avuto per oggetto lo studio e l’applicazione del Framework
Bayesiano alla Forward Search che è anche stato oggetto della tesi di dottorato.
Nell’ultimo decennio, grazie alla crescita rapidissima della potenza computazionale
(si veda la legge di Moore) dei computer, sono stati fatti molti progressi e perfezionamenti
sui metodi di analisi statistica, in particolare quelli computazionalmente
intensivi come la Forward Search, (Atkinson e Riani, 2000) che hanno introdotto un
modo diverso di esplorare i dati. Questo algoritmo, inizialmente sviluppato come
metodo per identificare osservazioni anomale o gruppi di osservazioni anomale, si
è gradualmente evoluto in uno strumento di analisi inferenziale sofisticato, grazie a
numerosi contributi importanti sia degli autori originali che della comunità scientifica.
Questa potenza computazionale, ha dato un grande impulso a metodi iterativi basati
sul paradigma frequentista classico, ma anche la statistica bayesiana ne ha tratto
enormi benefici. In particolare, i metodi di Monte Carlo Markov Chains (Gelman et al.,
1996) che miravano alla simulazione dei parametri del modello nella statistica bayesiana,
diedero una nuova speranza agli studiosi bayesiani, permettendo alla comunità
scientifica di esplorare molti datasets considerati difficili o impossibili da analizzare
e talvolta consentire loro di ottenere risultati stupefacenti in un modo elegante che
avrebbe richiesto uno sforzo enorme con i metodi classici o, ancora meglio, per produrre
risultati inferenziali più robusti di quelli disponibili per le controparti classiche di
inferenza. Cosa succede, quindi, quando la statistica bayesiana incontrano la Forwad
Search? Esistono molti punti di contatto tra le due metodologie. Infatti, in ogni fase
della ricerca diretta per la stima dei parametri, viene utilizzata la stima della massima
verosimiglianza, che è un caso speciale di stima bayesiana con una prior non informativa.
Cosa succede se sostituiamo la stima della massima verosimiglianza in ogni
fase della ricerca diretta con una stima bayesiana? Cosa succede se aggiungiamo
una prior informativa? La ricerca svolta mira a comprendere con precisione come la
Forward Search possa essere resa più efficiente, come la sua convergenza possa
essere migliorata e come possa produrre stimatori più robusti. Particolare attenzione
viene data agli aspetti di robustezza del modello di regressione lineare sia nell’approccio
classico che in quello bayesiano. Le ragioni della scelta dell’approccio bayesiano
sono anche da ricercare nella capacità di ottenere una grande flessibilità nel valutare
l’adattamento del modello, dalla capacità di gestire i dati mancanti e la capacità di
produrre previsioni robuste. Inoltre il monitoraggio delle traiettorie delle probabilità a
posteriori di inclusione delle variabili ci consente di comprendere, senza l’effetto di
mascheramento e di swamping, la reale importanza dei diversi regressori e l’effetto
che le osservazioni più remote esercitano sulle diverse specifiche del modello.
- Il secondo filone riguarda lo studio di metodi non parametrici per l’individuazione
di valori anomali in dataset bivariati e multivariati; Nel secondo filone di ricerca viene
proposto un metodo non parametrico per realizzare un boxplot bivariato tramite
l’applicazione del convex hull e il lisciamento dei contorni bivariati tramite la tecnica
B-Splines. Il metodo oltre a rilevare la correlazione robusta tra le diverse variabili
delle unità statistiche e ad adattarsi al diverso spread dei dati nelle diverse direzioni,
permette di tracciare un contorno esterno che è un multiplo della distanza della regione
interna col centro. Questo contorno esterno fornisce una regione robusta alla
contaminazione dei dati da parte di gruppi di outliers bivariati e può facilmente essere
esteso al caso multivariato considerando a due a due tutte le variabili contenute nel
dataset. Si è mostrato come l’utilizzo congiunto del boxplot bivariato robusto e della
procedura di Forward Search, risulti utile per definire gli intervalli di accettazione bivariati
e multivariati delle diverse variabili. Le metodologie suggerite in questo articolo,
sono semplici da applicare, ma nello stesso tempo potenti nel rivelare la struttura dei
dati oggetto di indagine. I risultati dell’approccio proposto sono stati presentati attraverso
una serie di grafici che consentono immediatamente di valutare e quantificare
il numero e lo spread delle osservazioni anomale.
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- Il terzo indirizzo di ricerca ha avuto per oggetto lo studio e la creazione di programmi
per l’analisi di datasets di grandi dimensioni (big data). È stata proposta una serie di
funzioni in linguaggio SAS/IML che permette di ottenere elaborazioni computazionali
e grafiche nell’ambito della Forward Search, della regressione robusta e del monitoring.
Lo scopo di questo software, è quello di individuare ed escludere tutti quei valori
anomali presenti nei datasets ma anche di effettuare il monitoraggio di stimatori robusti
multivariati per varie soglie di breakdown e di efficienza. Questa libreria consente
di effettuare l’analisi di numerose tecniche multivariate tramite un approccio robusto.
La libreria è dotata anche di procedure grafiche che permettono di eseguire un’analisi
robusta interattiva di dati trasformati e non.
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Anno accademico di espletamento: 2019/2020

Anno accademico di espletamento: 2018/2019

Anno accademico di espletamento: 2017/2018

Anno accademico di espletamento: 2016/2017

Anno accademico di espletamento: 2015/2016

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