Analisi statistica dati per tesi e ricerche sperimentali

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Tipologia : Altro

Laureato in Scienze Statistiche Attuariali ed Economiche, iscritto a prestigiosi albi professionali nazionali ed internazionali con esperienza più che decennale presso industrie lavorative private e pubbliche offre supporto statistico a studenti e ricercatori alle prese con la parte empirica delle proprie ricerche.
Lui e il suo team di collaboratori offrono consulenza in diversi ambiti della ricerca stastistica empirica, tra cui:

* statistica descrittiva: indici di posizione e variabilità, rappresentazione grafica delle variabili, commento alle analisi e pulizia dei dataset.
* statistica inferenziale: classica e non parametrica. Test di ipotesi (t, z, binomiale, di fisher, di kruskal, u di mann - whitney, test F, test di Barlett, test di Kolmogorov - Smirnow), ANOVA, ANCOVA. Fitting di distribuzioni con indici di adattamento.
* modelli di regressione semplici e complessi: regressione lineare semplice e multipla, modelli lineari generalizzati (logistico, binomiale, di poisson, binomiale negativo, gamma, gaussiano inverso, tweedie. Modelli misti, multilevel e ad effetti randomici.
* tecniche di analisi multivariata classica: principal component analysis, analisi dei fattori, analisi dei cluster, multidimensional scaling metrico e non metrico, canonical correlation analysis, cluster analysis, analisi di attendibilità e validità (Cronbach alpha), modelli ad equazioni strutturali.
* tecniche di data mining: analisi di associazione, alberi di regressione e classificazione, reti neurali, naiveBayes classifier, nearest neighbour classifier, support vector machines, random forest, gradient boosted models, xgboost e Deep Learning.
* analisi della sopravvivenza: tavole di sopravvivenza attuariali e di kaplan meyer, regressione di cox e parametrica
* analisi delle serie temporali: decomposizione stagionale, con X11, modelli arima stagionali e non, modelli arch e garch.
* metodi psicometrici: alpha di cronbach, analisi fattoriale esplorativa e confermativa e modelli ad equazioni strutturali.
* statistica medica: meta - analysis, sample size assessment.
* applicazioni in ambito sociale, economico, psicometrico, medico - ambientale

Operiamo con i più diffusi software statistici, in particolar modo con R, Python, SPSS, SAS. Seguiamo al filosofia della "reproducible analysis", ossia, quando possibile, generiamo codice che permette di replicare l'analisi su dati nuovi.
Prezzi: generalmente intorno ai 200 - 300 euro , a seconda del carico di lavoro.