Nicola Salvati

Sede ufficiale: VIA C. RIDOLFI, 10, 56124 PISA

Email: nicola.salvati@unipi.it

Telefono: 050 2216492

Sito web: https://sites.google.com/unipi.it/nicola-salvati

Profilo

Ruolo: Professore Ordinario

Struttura: Dipartimento di Economia e Management

Settore scientifico-disciplinare: Statistica STAT-01/A

Curriculum Vitae of Nicola Salvati
Personal data
- Nicola Salvati
- Born on: May 17, 1973
- Nationality: Italian
- Researcher ID: F-8282-2018
- ORCID: 0000-0002-4160-9387

Current Academic Position
2023 – present, Full Professor in Statistics, Dept. of Economics and Management, University of Pisa. Director of the Tuscan Interuniversity Research Centre – Camilo Dagum on  Advanced   Statistics for the Equitable and Sustainable Development – ASESD.

Research fields:
My research interests include survey sampling, model-assisted and design-based inference, robust regression, quantile and M-quantile regression, multilevel models, geographically weighted regression, spatial statistics, applications of small area models in poverty mapping, new technologies in survey methodology, Big Data.
As of 2024, Google Scholar reports over 3307 citations to my work with h index of 33 and i10-index of 68. Scopus reports 91 articles and h index equal to 24. I have given numerous invited talks in conferences and seminars. I have over 200 publications, 90 of which in Statistical Journal. In particular, my work in the last ten years has been published by Journal of Royal Statistical Society Series B, Journal of the American Statistical Association, Journal of Royal Statistical Society Series A, Journal of Royal Statistical Society Series C, Annals of Applied Statistics, Statistics & Computing, International Statistical Review, Statistics in Medicine, Statistical Methods in Medical Research, TEST.

Bibliometrics indices
- H-index Scopus: 24
- H-index WOS: 23
- H-index Google Scholar: 33
- Research Interest Score: 1381

Funding Information (selection)
My research is supported by National and international research programmes funded by the European Union's 7th Framework Programme, Horizon 2020 and the Italian Ministry of University and Research.

-2023-2025 Co-principal Investigator, Progetto PRIN, Quantification in the Context of Dataset Shift (QuaDaSh), Re-sponsabile scientifico: Consiglio Nazionale delle Ricerche;
-2022-present Investigator, Istat - Istituto Nazionale di Statistica, Gruppo di lavoro inter-dipartimentale - Task force Commissione scientifica sulla povertà educativa, Esperto esterno all’Istituto, parte del gruppo di lavoro, i cui componenti sono stati individuati sulla base delle loro competenze sui temi del gruppo di lavoro e delle attività di ricerca pregresse condivise e condotte insieme con l’Istat.
-2022-present Investigator, Istat - Istituto Nazionale di Statistica, Gruppo di lavoro inter-dipartimentale - Task force Metodologie di stima per piccole aree per la produzione di statistiche sul reddito, sulle spese delle famiglie, sugli indicatori di povertà, sull’utilizzo di tecnologie di informazione e comunicazione, e sugli indicatori sulla salute e sulla sicurezza delle persone per domini di stima non pianificati, Esperto esterno all’Istituto, parte del gruppo di lavoro, i cui componenti sono stati individuati sulla base delle loro competenze sui temi del gruppo di lavoro e delle attività di ricerca pregresse condivise e condotte insieme con l’Istat.
-2017-2021 Investigator, InGRID-2 Integrating Research Infrastructure for European expertise on Inclusive Growth from data to policy, G.A. no. No 730998 (Horizon 2020 research and innovation programme). PI Monique Ramioul e Guy Van Gyes, HIVA, Belgium.
-2018-2019 Principal Investigator, Progetto di Ricerca di Ateneo PRA_2018_9 From survey-based to register-based statistics: a paradigm shift using latent variable models.
-2014-2016 Local PI, Progetto PRIN, Household wealth and youth unemployment: new survey methods to meet current challenges, Project n° 2012F42NS8. PI M.G. Ranalli, University of Perugia.
-2012-2014 Investigator, e-Frame European Framework for Measuring Progress, G.A. no. 290520 (SEVENTH FRAMEWORK PROGRAMME - DG Research and Innovation, Theme 8, Socio-economic Sciences and Humanities). PI Marina Signore, Istat.
-2008-2011 Investigator

Didattica

Attività didattica

Incarichi di responsabilità didattica di moduli/insegnamenti

  • Statistica - corso d (cod. 033PP) per Laurea in Economia aziendale
    Insegnamenti condivisi/mutuati:
    • Statistica (cod. 398PP) - Laurea in Scienze per la pace: cooperazione internazionale e trasformazione dei conflitti
    • Statistica (cod. 033PP) - Laurea in Banca, finanza e mercati finanziari
    • Statistica (cod. 033PP) - Laurea in Economia e commercio
  • Laboratorio di analisi dei dati (cod. 592PP) per Laurea in Economia e commercio
  • Indagini campionarie (cod. 206PP) per Laurea Magistrale in Marketing e ricerche di mercato

Incarichi di co-docenza in moduli/insegnamenti



Ricevimento

Modalità: Orario di ricevimento: Lunedì ore 12-13 Martedì ore 10:30-11:30 Mercoledì 9-10 Orario del tutorato matricole: Martedì ore 15:30-16:30 Lunedì ore 16-17 ATTENZIONE: Gli studenti che vengono in Dipartimento a Pisa appositamente per il ricevimento o per il tutorato sono pregati di avvertirmi via e-mail almeno il giorno precedente in modo da poter essere avvisati qualora il ricevimento/tutorato dovesse essere annullato per sopraggiunti impegni accademici o per indisposizione

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