A statistical model for self-evaluation of teacher's satisfaction: A study in an Italian secondary school

Job Satisfaction is a set of favorable or unfavorable feelings and emotions linked to how employees view their work environment. If employees are not satisfied with their jobs, the overall progress of the entire system is affected. This paper reports on a study of teacher job satisfaction that examined a sample of 362 teachers. The study used a Common Assessment Framework & Education questionnaire to collect data, and a Structural Equation Model taking age, total years of service and gender into account was used to identify the factors that most influence Job Satisfaction. The results obtained from the Job Satisfaction model underline a significant difference between male and female teachers

La gestione ed il controllo dei residui industriali a scala regionale

Viene suggerita una metodologia per controllare i residui industriali prodotti a livello regionale e per attivare un interscambio (borsa dei residui) per la vendita dei residui. In tal modo viene evitato quanto piu' possibile lo smaltimento a favore del recupero. Lo studio definisce l'architettura e le fasi per la creazione di un Sistema informativo statistico-documentale a scala regionale

Principi di Informatica

Sono esaminati i rapporti tra i personal computer ed i mainframe. Vengono affrontate le principali nozioni per la conoscenza ed apprendimento delle unità di un elaboratore. Viene dato ampio risalto al problema della raccolta ed organizzazione dei dati e dei dati statistici in particolare

Il grafo a posteriori di dati spaziali

Vengono stimati i coefficienti della matrice generalizzata di contiguità per rappresentarli mediante un grafo (grafo a posteriori) e per evidenziare la spazialità del fenomeno. L'approccio è estensibile anche a contiguità di ordine superiore al primo e fornisce informazioni sullo specifico processo spaziale soggiacente il fenomeno esaminato

The progressive single linkage algorithm based on Minkowski ultrametrics

The paper focuses on the problem to find an ultrametric whose distortion is close to optimal. We introduce the Minkowski ultrametric distances of the statistical units obtained by a hierarchical Cluster method (single linkage). Let X be a matrix of quantitative variables observed on n statistical units. We consider the distortion matrix which measures the difference between the initial dissimilarity and the ultrametric approximation. We propose an Algorithm that by means of the Minkowski ultrametrics reaches a minimum approximation. The convergence of the algorithm allows to identify when the ultrametric approximation is at the local minimum. We highlight the validity of the Algorithm by its application to sets of real data