Il gruppo di Statistica si caratterizza per l’intensa attività di ricerca metodologica e applicata finalizzata allo sviluppo di modelli e algoritmi per l’analisi statistica di dati complessi e ad alta dimensionalità e provenienti da numerosi ambiti applicativi, tra i quali il mondo delle scienze biomediche, della medicina e della salute pubblica, dei trasporti, dell’energia e dell’industria, delle scienze della terra e dell’universo o delle scienze sociali. In dettaglio, la ricerca metodologica perseguita dal gruppo è mirata allo sviluppo di metodi non-parametrici, semi-parametrici o parametrici di natura bayesiana, verosimiglista o algoritmica per l’analisi supervisionata e non-supervisionata di dati
funzionali, gerarchici, non euclidei, non strutturati, con possibile dipendenza spaziale e/o temporale.

Il gruppo collabora intensamente e lavora in sinergia con altri dipartimenti del Politecnico di Milano e di altri Atenei, centri di ricerca, istituzioni e aziende nel panorama nazionale ad internazionale.

I membri del gruppo sono titolari di numerosi insegnamenti di statistica, sia di base che avanzata, in corsi di laurea triennale, magistrale e di dottorato del Politecnico di Milano. Tra quelli di maggiore esposizione si annoverano il track di Statistical Learning della laurea magistrale in Mathematical Engineering, il dottorato in Mathematical Models and Methods in Engineering ed il dottorato in Data Analytics & Decision Sciences.

Molti membri del gruppo sviluppano la loro attività di ricerca all’interno del Laboratorio MOX.