Gaia BERTARELLI

Qualifica
Professoressa Associata
Telefono
041 234 7658
E-mail
gaia.bertarelli@unive.it
SSD
Statistica sociale [STAT-03/B]
Sito web
https://www.unive.it/web/it/18697/persone/gaia.bertarelli(scheda personale)
Struttura
Dipartimento di Economia
Sito web struttura: https://www.unive.it/dip.economia
Sede: San Giobbe
Research Institute
Research Institute for Social Innovation
Research Institute
Research Institute for Complexity

Ricevimento

Dipartimento di Economia - sede di San Giobbe
Studio 118, plesso C, primo piano
Orario Ricevimento 4°Periodo a.a. 2025/2026
La docente riceve gli studenti e le studentesse il giovedì dalle ore 14.30 alle ore 16.30, previa prenotazione contattando la docente a mezzo e-mail. La docente riceve anche in orari diversi, previo accordo mezzo e-mail. 
Supervisioni tesi: 
La docente è disponibile a supervisionare tesi triennali e magistrali che abbiano contenuto statistico e/o che rientrino nei suoi interessi di ricerca (si vedano pubblicazioni e profilo). Di norma - ma non obbligatoriamente - è lo/la studente/studentessa che propone una tematica - oggetto di ricerca, ma, soprattutto per le tesi magistrali, il/la laureando/a potrebbe essere coinvolto/a in ricerche in corso.
Sito Personale

Didattica anno corrente

DATA ANALYTICS FOR BUSINESS AND SOCIETY [EMR14]
Laurea magistrale (DM270)

ECONOMIA AZIENDALE [ET11]
Laurea

TOURISM MANAGEMENT AND SUSTAINABILITY [EMR9]
Laurea magistrale (DM270)

WELFARE, SOCIETÀ E LAVORO SOCIALE [FMR8]
Laurea magistrale (DM270)

Didattica anni precedenti

DATA ANALYTICS FOR BUSINESS AND SOCIETY [EMR14]
Laurea magistrale (DM270)

TOURISM MANAGEMENT AND SUSTAINABILITY [EMR9]
Laurea magistrale (DM270)

ECONOMIA AZIENDALE [ET11]
Laurea

BUSINESS ADMINISTRATION AND MANAGEMENT [ETR8]
Laurea

WELFARE, SOCIETÀ E LAVORO SOCIALE [FMR8]
Laurea magistrale (DM270)

Attività e competenze di ricerca

Settore Scientifico Disciplinare (SSD) di afferenza
Statistica sociale [STAT-03/B]
Settore Scientifico Disciplinare (SSD) affine
STATISTICA [SECS-S/01]
Aree geografiche in cui si applica prevalentemente l'esperienza di ricerca
Internazionale: Europa
Lingue conosciute
Inglese (scritto: avanzato parlato: avanzato)
Francese (scritto: intermedio parlato: base)
Tedesco (scritto: base parlato: base)
Italiano (scritto: madrelingua parlato: madrelingua)
Principali aree e linee di ricerca del Dipartimento
Area: Ambiente Linea: Clima
Area: Ambiente Linea: Pianificazione territorio
Area: Statistica Linea: Not-for-profit - Modelli e metodi
Area: Statistica Linea: Not-for-profit - politiche e gestione
STIMA PER PICCOLE AREE - SMALL AREA ESTIMATION
Description:
Metodi robusti ed M-quantile; Modelli Latent Markov; Modelli Finite Mixture; Modelli a classi latenti; Benchmarking; modelli Bayesiani Gerarchici; modelli per variabili binarie, Integrazione dati provenienti da più fonti di diversa natura
Parole chiave:
Socio-economic research
CAMPIONAMENTO - SURVEY STATISTICS
Description:
Inferenza per popolazioni finite; Analisi di dati provenienti da campioni complessi; Metodi boostrap, Disegni campionari complessi
MODELLI STATISTICI - STATISTICAL MODELS
Description:
Modelli Quantile ed M-quantile; Modelli a classi latenti; Modeli spazio-temporali; Modelli per poverty mapping
VALUTAZIONE DI POLITICHE - POLICY EVALUATION
Description:
Targeting di politiche sanitarie e relative alla povertà
INDICATORI COMPOSITI MULTIDIMENSIONALI - MULTIDIMENSIONAL COMPOSITE INDICATORS
APPLICAZIONI IN AMBITO DI STATISTICA SOCIALE - SOCIAL STATISTICS
Description:
Statistiche ufficiali; statistiche sanitarie, indagini: sulle forze lavoro, sulle spese delle famiglie, sulle condizioni di salute dei cittadini, AVQ, EU-SILC; statistica di genere; povertà educativa, poverty mapping, multimorbidità
Planet 4 Health
SSD:
SECS-S/05
Altri membri del gruppo di ricerca:
Stefano CAMPOSTRINI
Mattia STIVAL
Planet 4 Health
Ente finanziatore:
EU - Horizon
Tipologia:
HorizonEurope - Global Challenges and European Industrial Competitiveness
Ruolo nel progetto:
LD
Sito di progetto:
https://planet4health.eu/
Data inizio:
Anno: 2024 Durata mesi: 48
Altri membri del gruppo di ricerca:
Stefano CAMPOSTRINI
Mattia STIVAL
Servizi Educativi per l'Infanzia
Ente finanziatore:
Dipartimento di politiche per la famiglia
Tipologia:
Altri finanziamenti per progetti di ricerca
Ruolo nel progetto:
LD
Data inizio:
Anno: 2025 Durata mesi: 36
Altri membri del gruppo di ricerca:
Angela ANDREELLA
Stefano CAMPOSTRINI
Andrea PASTORE

Pubblicazioni in evidenza

Schirripa Spagnolo, Francesco; Salvati, Nicola; Bertarelli, Gaia; Haziza, David; Chambers, Ray Bias Control for M-quantile-based Small Area Estimators in JOURNAL OF THE AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION, vol. 121, pp. 1671-1682 (ISSN 0162-1459)
DOI - URL correlato 2026, Articolo su rivista - Scheda ARCA: 10278/5107549


Schirripa Spagnolo, Francesco; Bertarelli, Gaia; Summa, Donato; Scannapieco, Monica; Pratesi, Monica; Marchetti, Stefano; Salvati, Nicola Inference for big data assisted by small area methods: an application on sustainable development goals sensitivity of enterprises in Italy in JOURNAL OF THE ROYAL STATISTICAL SOCIETY. SERIES A. STATISTICS IN SOCIETY, vol. 188, pp. 27-45 (ISSN 0964-1998)
DOI - URL correlato 2025, Articolo su rivista - Scheda ARCA: 10278/5083971


Marchetti, Stefano; Giusti, Caterina; Schirripa Spagnolo, Francesco; Bertarelli, Gaia; Biggeri, Luigi The impact of local cost-of-living differences on relative poverty incidence: an application using retail scanner data and small area estimation models in STATISTICAL METHODS & APPLICATIONS, vol. 33, pp. 1117-1143 (ISSN 1618-2510)
DOI - URL correlato 2024, Articolo su rivista - Scheda ARCA: 10278/5047138


Giovanni Tonutti; Gaia Bertarelli; Caterina Giusti; Monica Pratesi Disaggregation of poverty indicators by small area methods for assessing the targeting of the Reddito di Cittadinanza national policy in Italy in SOCIO-ECONOMIC PLANNING SCIENCES, vol. 82 (ISSN 0038-0121)
DOI - URL correlato 2022, Articolo su rivista - Scheda ARCA: 10278/5014905


Bertarelli G.; Chambers R.; Salvati N. Outlier robust small domain estimation via bias correction and robust bootstrapping in STATISTICAL METHODS & APPLICATIONS, vol. 30, pp. 331-357 (ISSN 1618-2510)
DOI 2021, Articolo su rivista - Scheda ARCA: 10278/5015265


Tutte le pubblicazioni

Curriculum vitae

Gaia Bertarelli è professoressa associata di Statistica Sociale presso il Dipartimento di Economia dell'Università Ca' Foscari di Venezia. Ha conseguito la Laurea in Matematica e la Laurea Magistrale in Biostatistica e Statistica Sperimentale presso l'Università degli Studi di Milano Bicocca. Si è iscritta al corso di dottorato in Statistica presso la stessa università nel 2012. Sotto la guida della Prof.ssa Maria Giovanna Ranalli, ha conseguito il titolo di Dottore di Ricerca nel dicembre 2015. Negli anni successivi ha lavorato presso l'Università degli Studi di Perugia e presso l'Università di Pisa come assegnista di ricerca; e alla Scuola Superiore di Studi Universitari e Perfezionamento Sant'Anna di Pisa come ricercatrice (rtd-a), prima di trasferirsi a Venezia nel febbraio 2023 come RTDB e, dal febbraio 2026, professoressa assciata.

I suoi campi di ricerca includono metodi di stima di piccole aree (SAE), statistiche robuste, modelli di variabili latenti, indicatori compositi multidimensionali e metodi di integrazione per dati di diversa natura. I campi di applicazione della sua ricerca riguardano principalmente i sistemi sanitari, le differenze di genere e gli aspetti multidimensionali della povertà e del benessere sostenibile. È consulente per FAO (The Food and Agriculture Organization of the United Nations) e per Save the Children ONLUS, e dal 2018 è coinvolta in diversi progetti finanziati dall'Unione Europea. Dal 2015 collabora con ISTAT (Istituto Nazionale di Statistica) a progetti finalizzati allo sviluppo metodologico e applicativo di modelli SAE nella statistica ufficiale e riguardanti la definizione e la misurazione della povertà educativa. Nel 2019-2020 è stata consigliera e coordinatrice della sezione ySIS, il gruppo degli statistici under 35 della SIS, Società Italiana di Statistica. Per il biennio 2024-2025 è membro eletto del gruppo coordinatore di S2G, il gruppo della SIS su "Metodologie per le indagini campionarie".

Dal 2024 è associate editor della rivista "Statistical Methods and Applications" (fascia A - Area 13 - Classificazione ANVUR) e editor della sezione "Book and Software" di The Survey Statistician, rivista semestrale dello IASS (International Association of Survey Statisticians). 

Maggiori informazioni disponibili sul sito personale:  

https://sites.google.com/view/gaiabertarelli/