Federica GIUMMOLE'

Qualifica
Professoressa Associata
Incarichi
Componente del Presidio della Qualità di Ateneo (PQA)
Telefono
041 234 8405
E-mail
giummole@unive.it
SSD
Statistica [STAT-01/A]
Sito web
https://www.unive.it/web/it/18697/persone/giummole(scheda personale)
Struttura
Dipartimento di Scienze Ambientali, Informatica e Statistica
Sito web struttura: https://www.unive.it/dais
Sede: Campus scientifico via Torino
Stanza: studio Z.A13 (edificio Zeta A, 1° piano)

Ricevimento

Per appuntamento presso il Campus Scientifico di via Torino

Didattica anno corrente

CONSERVATION SCIENCE AND TECHNOLOGY FOR CULTURAL HERITAGE [CMR60]
Laurea magistrale (DM270)

INFORMATICA [CTR3]
Laurea

INGEGNERIA AMBIENTALE PER LA TRANSIZIONE ECOLOGICA [CTR10]
Laurea

INGEGNERIA FISICA [CTR8]
Laurea

SCIENCE AND TECHNOLOGY OF BIO AND NANOMATERIALS [CM14]
Laurea magistrale (DM270)

Didattica anni precedenti

SCIENCE AND TECHNOLOGY OF BIO AND NANOMATERIALS [CM14]
Laurea magistrale (DM270)

CONSERVATION SCIENCE AND TECHNOLOGY FOR CULTURAL HERITAGE [CMR60]
Laurea magistrale (DM270)

INFORMATICA [CT3]
Laurea

INGEGNERIA AMBIENTALE PER LA TRANSIZIONE ECOLOGICA [CTR10]
Laurea

INFORMATICA [CTR3]
Laurea

INGEGNERIA FISICA [CTR8]
Laurea

DIGITAL MANAGEMENT [ETR7]
Laurea

SCIENCE AND TECHNOLOGY OF BIO AND NANOMATERIALS [CM14]
Laurea magistrale (DM270)

CONSERVATION SCIENCE AND TECHNOLOGY FOR CULTURAL HERITAGE [CM60]
Laurea magistrale (DM270)

INGEGNERIA AMBIENTALE PER LA TRANSIZIONE ECOLOGICA [CT10]
Laurea

INGEGNERIA FISICA [CT8]
Laurea

SCIENCE AND TECHNOLOGY OF BIO AND NANOMATERIALS [CM12]
Laurea magistrale (DM270)

CONSERVATION SCIENCE AND TECHNOLOGY FOR CULTURAL HERITAGE [CM60]
Laurea magistrale (DM270)

INGEGNERIA AMBIENTALE PER LA TRANSIZIONE ECOLOGICA [CT10]
Laurea

INGEGNERIA FISICA [CT8]
Laurea

DIGITAL MANAGEMENT [ET7]
Laurea

SCIENCE AND TECHNOLOGY OF BIO AND NANOMATERIALS [CM12]
Laurea magistrale (DM270)

CONSERVATION SCIENCE AND TECHNOLOGY FOR CULTURAL HERITAGE [CM60]
Laurea magistrale (DM270)

INGEGNERIA FISICA [CT8]
Laurea

DIGITAL MANAGEMENT [ET7]
Laurea

SCIENCE AND TECHNOLOGY OF BIO AND NANOMATERIALS [CM12]
Laurea magistrale (DM270)

CONSERVATION SCIENCE AND TECHNOLOGY FOR CULTURAL HERITAGE [CM60]
Laurea magistrale (DM270)

INGEGNERIA FISICA [CT8]
Laurea

DIGITAL MANAGEMENT [ET7]
Laurea

Attività e competenze di ricerca

Settore Scientifico Disciplinare (SSD) di afferenza
Statistica [STAT-01/A]
Settore Scientifico Disciplinare (SSD) affine
PROBABILITA' E STATISTICA MATEMATICA [MAT/06]
Aree geografiche in cui si applica prevalentemente l'esperienza di ricerca
Internazionale: Europa
Lingue conosciute
Inglese (scritto: intermedio parlato: intermedio)
Spagnolo (scritto: avanzato parlato: avanzato)
Principali aree e linee di ricerca del Dipartimento
Area: Statistica Linea: Not-for-profit - Modelli e metodi
Previsione di eventi futuri
Description:
Prediction of future events
Parole chiave:
Statistics, Probability theory
Codice ATECO:
[72.1] - ricerca e sviluppo sperimentale nel campo delle scienze naturali e dell’ingegneria
Inferenza predittiva
SSD:
SECS-S/01
Previsione di variabili metereologiche
SSD:
STAT-01/A
Altri membri del gruppo di ricerca:
Carlo GAETAN
Scoring rules
SSD:
SECS-S/01
Valutazione frequentista di metodi Bayesiani
SSD:
SECS-S/01
Statistical Models and AlgoRiThms in sports (SMARTsports).
Ente finanziatore:
Unione Europea
Tipologia:
PRIN
Ruolo nel progetto:
NS
Data inizio:
Anno: 2022 Durata mesi: 24
Verosimiglianze composite per modelli con struttura di dipendenza complessa
Ente finanziatore:
MIUR
Tipologia:
PRIN
Ruolo nel progetto:
NS
Data inizio:
Anno: 2008 Durata mesi: 24
Altri membri del gruppo di ricerca:
Carlo GAETAN

Pubblicazioni in evidenza

Fonseca, Giovanni; Giummole', Federica; Vidoni, Paolo Optimal prediction for quantiles and probabilities in STATISTICAL PAPERS, vol. 66, pp. 1-26 (ISSN 0932-5026)
DOI - URL correlato 2025, Articolo su rivista - Scheda ARCA: 10278/5087049


Carlo Gaetan; Federica Giummole'; Valentina Mameli Calibrated EMOS: applications to temperature and wind speed forecasting in ENVIRONMENTAL AND ECOLOGICAL STATISTICS, vol. 25 March 2024 (ISSN 1573-3009)
DOI - URL correlato 2024, Articolo su rivista - Scheda ARCA: 10278/5054260


Giovanni Fonseca, Giummolè Federica, Paolo Vidoni A note on simultaneous calibrated prediction intervals for time series in STATISTICAL METHODS & APPLICATIONS, vol. 30, pp. 317-330 (ISSN 1613-981X)
DOI - URL correlato 2021, Articolo su rivista - Scheda ARCA: 10278/3726615


F. Giummole', V. Mameli, E. Ruli, L. Ventura Objective Bayesian inference with proper scoring rules in TEST, vol. 28, pp. 728-755 (ISSN 1133-0686)
DOI - URL correlato 2019, Articolo su rivista - Scheda ARCA: 10278/3703205


Federica Giummolè; Valentina Mameli Asymptotic minimum scoring rule prediction in ELECTRONIC JOURNAL OF STATISTICS, vol. 12, pp. 2401-2429 (ISSN 1935-7524)
DOI - URL correlato 2018, Articolo su rivista - Scheda ARCA: 10278/3702353


Tutte le pubblicazioni

Curriculum vitae

Federica Giummolè si è laureata in Matematica
nel 1993 ed ha ottenuto il Dottorato di Ricerca in
Statistica nel 1997, presso l'Università di Padova.

È stata Ricercatore in Statistica (settore
SECS-S/01) al Politecnico di Torino dal 1999 al 2003 e
all'Università Ca' Foscari di Venezia dal 2003 al
2006. Dal 2006 è Professore Associato in Statistica
(settore SECS-S/01) all'Università Ca' Foscari di
Venezia.
 
Ha trascorso periodi di studio e di ricerca presso
l'Università di Barcellona (E), l'Università
di Aarhus (DK) e l'Università di Warwick (UK). 

La principale area di ricerca riguarda i metodi di
inferenza predittiva. 

È membro della Società Italiana di
Statistica.

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