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TECNICHE DI RICAMPIONAMENTO PER L'ANALISI DI DATI CON STRUTTURE COMPLESSE

La ricerca, che è una continuazione del progetto svolto nello scorso anno, sarà articolato come segue: Verranno studiate le principali tecniche di ricampionamento focalizzando l’attenzione su un approccio denominato NN-Sieve Bootstrap (Giordano, La Rocca , Perna, 2011) il quale fa uso delle reti neurali artificiali come approssima tori di tipo “Sieve”. l’approccio NN-Sieve bootstrap sarà utilizzato per risolvere alcuni problemi applicativi e confrontato con tecniche alternative. I risultati ottenuti saranno verificati empiricamente attraverso studi di simulazione ed applicazioni a dati reali I risultati raggiunti saranno divulgati nel corso del progetto sia organizzando seminari interni che partecipando a convegni nazionali ed internazionali sulle problematiche oggetto di studio. I risultati più significativi, di natura sia metodologica che applicativa, verranno pubblicati in forma di articoli sulle riviste scientifiche del settore.