L’articolo divulgativo “Noise complaints: how statistical innovations are cleaning up noisy data”, pubblicato sulla rivista Futurum Careers, illustra i metodi statistici per la rimozione del rumore (“noise”) dai dati attraverso tecniche di deconvoluzione basate su ottimizzazione matematica e metrica di Wasserstein.
L’attività ha l’obiettivo di rendere accessibili a un pubblico non specialista (studenti delle scuole superiori, universitari, insegnanti e pubblico generale) i concetti avanzati della statistica e della probabilità, spiegando come essi possano essere applicati in ambiti come l’astronomia, la medicina e l’analisi di dati sperimentali. L’articolo promuove la comprensione del ruolo della statistica nella ricerca scientifica e sottolinea l’importanza della deconvoluzione per migliorare la qualità delle informazioni estraibili da dati “con rumore”.
The article "Noise complaints: how statistical innovations are cleaning up noisy data", published in the journal Futurum Careers, presents statistical methods for removing noise from data using deconvolution techniques based on mathematical optimization and the Wasserstein metric.
The activity aims to make advanced statistical and probabilistic concepts accessible to a non-specialist audience (high school students, university students, teachers, and the general public), explaining how these methods can be applied in fields such as astronomy, medicine, and experimental data analysis. The article promotes understanding of the role of statistics in scientific research and highlights the importance of deconvolution for improving the quality of information that can be extracted from noisy data.
This article was produced by Futurum Careers, a free online resource and magazine aimed at encouraging 14-to-19-year-olds worldwide to pursue careers in science, technology, engineering, maths and medicine (STEM), and social sciences, humanities and the arts for people and the economy (SHAPE): futurumcareers.com
Allegati
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Referente
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Catia Scricciolo
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Partecipante
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Catia Scricciolo
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Dipartimento
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Scienze Economiche
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Obiettivi
- Divulgare la ricerca statistica e i metodi di deconvoluzione a un pubblico non specialista (studenti, insegnanti, pubblico generico).
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Destinatari
- Studenti/Studentesse; Adulti; Personale non docente; Insegnanti e Personale docente; Ragazzi/e (8-14 anni)
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Link a siti web
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doi.org/10.33424/FUTURUM700
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Aree scientifiche coinvolte
- AREA MIN. 01 - Scienze matematiche e informatiche; AREA MIN. 13 - Scienze economiche e statistiche
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Categoria prevalente
- Pubblicazioni (cartacee e digitali) dedicate al pubblico non accademico: Pubblicazioni (cartacee e digitali) dedicate al pubblico non accademico
Sustainable Development Goals - SDGs
Questa iniziativa contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.
Maggiori informazioni su www.univr.it/sostenibilita