Claudia Di Caterina

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fotoCDC, 26 agosto 2024
Qualifica
Professore associato
Settore disciplinare
STAT-01/A - Statistica
Settore di Ricerca (ERC-2024)
PE1_15 - Generic statistical methodology and modelling

PE6_11 - Machine learning, statistical data processing and applications using signal processing (e.g. speech, image, video)

Ufficio
Polo Santa Marta,  Piano 1,  Stanza 1.22
Telefono
0458028247
E-mail
claudia|dicaterina*univr|it <== Sostituire il carattere | con . e il carattere * con @ per avere indirizzo email corretto.
Pagina Web personale
https://claudiadicaterina.weebly.com

Orario di ricevimento

Ricevimento disponibile via Zoom o in presenza su appuntamento.

Curriculum

Professoressa associata in Statistica da marzo 2025, è arrivata all'Università di Verona come ricercatrice senior nell'ottobre 2021. Ha conseguito un dottorato in Scienze Statistiche all'Università di Padova e svolto periodi di ricerca all'estero presso i dipartimenti di Statistica di University College London e University of Toronto. Nell'area della metodologia statistica, si interessa soprattutto di inferenza asintotica di verosimiglianza, pseudo-verosimiglianze, inferenza sempre valida e tecniche di riduzione della distorsione.

Insegnamenti

Insegnamenti attivi nel periodo selezionato: 11.
Clicca sull'insegnamento per vedere orari e dettagli del corso.

Corso Nome Crediti totali Online Crediti del docente Moduli svolti da questo docente
Laurea in Economia, imprese e mercati internazionali [L-33] Analisi statistica per le decisioni d'impresa (2025/2026)   9    9 
Laurea magistrale in Economics and data analysis [LM-56] Machine learning for economics (2025/2026)   6    2 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Statistica (2025/2026)   9    2 
Laurea magistrale in Economics and data analysis [LM-56] Machine learning for economics (2024/2025)   6  eLearning 6 
Dottorato in Economia e Finanza Mathematical Statistics (2024/2025)   5  eLearning 2,5 
Laurea in Economia Aziendale e Management [L-18] Statistica (2024/2025)   9  eLearning 8 
Laurea in Economia, imprese e mercati internazionali [L-33] Analisi statistica per le decisioni d'impresa (2022/2023)   9  eLearning 9 
Dottorato in Economia e Finanza Introduction to Probability – Module II (attività formativa per la Scuola di Dottorato) (2022/2023)   2    2 
Laurea magistrale in Economics and data analysis [LM-56] Machine learning for economics (2022/2023)   6  eLearning 2 
Laurea in Economia, imprese e mercati internazionali [L-33] Analisi statistica per le decisioni d'impresa (2021/2022)   9  eLearning 9 
Laurea magistrale in Economics and data analysis [LM-56] Machine learning for economics (2021/2022)   6  eLearning 2 

Di seguito sono elencati gli eventi e gli insegnamenti di Terza Missione collegati al docente:

  • Eventi di Terza Missione: eventi di Public Engagement e Formazione Continua.
  • Insegnamenti di Terza Missione: insegnamenti che fanno parte di Corsi di Studio come Corsi di formazione continua, Corsi di perfezionamento e aggiornamento professionale, Corsi di perfezionamento, Master e Scuole di specializzazione.
Competenze
Argomento Descrizione Area di ricerca
MSC 62F05 - Asymptotic properties of tests Studio del comportamento (errore di I tipo e potenza) in grandi campioni di test di tipo parametrico basati sulla funzione di verosimiglianza o su pseudo-verosimiglianze, anche in presenza di un elevato numero di parametri di disturbo e/o altre condizioni di irregolarità. Metodi quantitativi per l’economia
Parametric inference
MSC 62F12 - Asymptotic properties of estimators Studio del comportamento (consistenza, distorsione, efficienza) in grandi campioni di stimatori di tipo parametrico basati sulla funzione di verosimiglianza o su pseudo-verosimiglianze, anche in presenza di un elevato numero di parametri di disturbo e/o altre condizioni di irregolarità. Metodi quantitativi per l’economia
Parametric inference
MSC 62F25 - Tolerance and confidence regions Quest’area di ricerca include lo sviluppo per determinati modelli delle cosiddette sequenze di confidenza sempre valide per parametri ignoti, contrapposte alle usuali regioni di confidenza valide solo per una fissata dimensione campionaria. Tali sequenze di confidenza garantiscono un’elevata probabilità di copertura del vero valore del parametro anche sotto arresto facoltativo dell’esperimento e allargamento arbitrario del campione. Metodi quantitativi per l’economia
Parametric inference
MSC 62H12 - Estimation Procedure di stima e verifica d’ipotesi basate sulla funzione di verosimiglianza o su pseudo-verosimiglianze in presenza di dati ad elevata dimensionalità con distribuzione potenzialmente complessa. Metodi quantitativi per l’economia
Multivariate analysis


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