Facoltà di Economia

Lucia LeonelliProf.ssa Lucia Leonelli
Preside della Facoltà

La Facoltà di Economia dell'Università degli Studi di Roma "Tor Vergata" è un centro di formazione e di ricerca di eccellenza, riconosciuto a livello nazionale ed internazionale, ed è costituito da due dipartimenti: Economia e Finanza e Management e Diritto.

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La Facoltà di Economia è costituita dai dipartimenti:

Dipartimento di Economia e Finanza

Prof. Vincenzo Atella
Direttore

Dipartimento di Management e Diritto

Prof. Alessandro Mechelli
Direttore

Iscrizioni e Trasferimenti

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Terza Missione

La Facoltà di Economia, da sempre impegnata a favore della crescita del tessuto socioeconomico italiano e nella cooperazione internazionale, declina la sua Terza missione impegnandosi in una ricerca di eccellenza utile a fini produttivi, capace di contribuire all’avanzamento della conoscenza, dei saperi culturali, scientifici e tecnologici atti a migliorare il benessere della società, attraverso una formazione di qualità, la creazione di partnership istituzionali e progetti con le imprese e per il territorio, il supporto della proprietà intellettuale e dell’imprenditorialità, il placement dei propri laureati, la promozione di iniziative volte a garantire sviluppo sostenibile, innovazione sociale, civic engagement e resilienza.

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Riccardo Faini CEIS Seminars
Jesse Hemerik (Wageningen University)

Multiple Hypothesis Testing Under Unknown Dependence

Economia Riccardo Faini CEIS Seminars
When

Friday 21 October 2022 h. 12:00-13:30

Where

Room A - 1st Floor – Building B
Facolta' di Economia
Universita' degli Studi di Roma 'Tor Vergata'
Via Columbia 2, Roma

Description

Jesse Hemerik (Wageningen University)

When we test two or more hypotheses, it usually becomes worthwhile to think about an appropriate multiple testing method. There exist many multiple testing methods. They all ensure that the number of type I errors remains small on average, in one way or another. For example, the strictest methods ensure that the probability of even a single type I error is below e.g. 0.05. When we choose a multiple testing method, there are always tradeoffs between type I error control, power and flexibility. Further, if the tested variables are dependent, we can sometimes use multiple testing methods that account for these dependencies, to gain power. An important example are multiple testing methods based on randomization or permutation. An example application that I will discuss is brain imaging data, where each voxel (“3d-pixel”) corresponds to a hypothesis and the voxels are strongly correlated. There are also many potential applications in economics. 

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Contacts

Scientific Committee

Mariangela Zoli, Tiziano Arduini, Furio Camillo Rosati


Organisation

Barbara Piazzi
CEIS
+39-06-7259.5601
piazzi@ceis.uniroma2.it