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Sample Deliverables 17 Pilot Applications

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SAMPLE DELIVERABLES 17 PILOT APPLICATIONS Grant agreement No: SSH - CT - 2007 - 217565 Project Acronym: SAMPLE Project Full title: Small Area Methods for Poverty and Living Conditions Estimates Funding Scheme: Collaborative Project - Small or medium scale focused research project Deliverable n.: D17 Deliverable name: Pilot applications WP n.: 2 Lead Beneficiary: 1, 5 Nature: Report Dissemination level: PU Status: Final Due delivery date: September 30th, 2010 Actual delivery date: November 16th, 2010 Project co-ordinator name: Monica Pratesi Title: Associate Professor of Statistics - University of Pisa Organization: Department of Statistics and Mathematics Applied to Economics of the University of Pisa (UNIPI-DSMAE) Tel.: +39-050-2216252, +39-050-2216492 Fax: +39-050-2216375 E-mail: [email protected] Project website address: www.sample-project.eu PILOT APPLICATIONS Project Acronym: SAMPLE Project Full title: Small Area Methods for Poverty and Living Conditions Estimates Project/Contract No: EU-FP7-SSH-2007-1 Grant agreement No: 217565 Work Package 2: Small area estimation of poverty and inequality indicators Document title: Pilot applications Date: October 30th, 2010 Type of document: Deliverable D17 Status: Final Editors: I. Molina, D. Morales, M. Pratesi and N. Tzavidis Authors: Monica Pratesi ([email protected]), UNIPI-DSMAE Caterina Giusti ([email protected]), UNIPI-DSMAE Stefano Marchetti ([email protected]fi.it), UNIPI-DSMAE Nicola Salvati ([email protected]), UNIPI-DSMAE Nikos Tzavidis ([email protected]), Southampton Isabel Molina ([email protected]), UC3M Mar´ıa Durban´ ([email protected]), UC3M Aurea Grane´ ([email protected]), UC3M Juan Miguel Mar´ın ([email protected]), UC3M Maria Helena Veiga ([email protected]), UC3M Domingo Morales ([email protected]), UMH Mar´ıa Dolores Esteban ([email protected]), UMH Angel´ Sanchez´ ([email protected]), UMH Laureano Santamar´ıa ([email protected]), UMH Yolanda Marhuenda ([email protected]), UMH Agust´ın Perez´ ([email protected]), UMH Maria Chiara Pagliarella ([email protected]), UMH J.N.K. Rao ([email protected]), Carleton University Caterina Ferretti ([email protected]fi.it), University of Florence Contents Prologue 1 1 The Spanish data 3 1.1 The Spanish Living Conditions Survey . .3 1.2 The Economically Active Population Survey . .7 2 The Italian data 9 2.1 EU-SILC Data and Census Microdata . .9 3 Area level time models 13 3.1 Area-level model with correlated time effects . 13 3.1.1 The model . 13 3.1.2 The REML estimators . 14 3.1.3 The EBLUP and its mean squared error . 15 3.2 Area-level model with independent time effects . 17 3.2.1 The model . 17 3.2.2 The Henderson 3 estimator . 17 3.2.3 The REML estimator . 18 3.2.4 The EBLUP and its mean squared error . 19 3.3 Estimation of poverty indicators . 20 4 Partitioned area level time model 27 4.1 The partitioned model . 27 4.1.1 The model . 27 4.1.2 The REML estimators . 28 4.1.3 The EBLUP and its mean squared error . 29 2 2 4.1.4 Testing for H0 : sA = sB .............................. 31 4.2 Estimation of poverty indicators . 31 5 EB prediction of poverty measures with unit level models 43 5.1 EB method for poverty estimation . 43 5.2 Parametric bootstrap for MSE estimation . 44 5.3 Application with the Spanish EU-SILC data . 45 I 6 Fast EB method for estimation of fuzzy poverty measures 53 6.1 Fuzzy monetary and supplementary indicators . 53 6.2 Fast EB method for estimation of fuzzy poverty measures . 55 6.3 Application to EU-SILC data from Tuscany . 57 6.4 Concluding remarks . 59 7 Spatial Fay-Herriot models 61 7.1 The model . 61 7.2 Analytical approximation of the MSE . 62 7.3 Parametric bootstrap estimation of the MSE . 62 7.4 Nonparametric bootstrap . 63 7.5 Application with Spanish EU-SILC data . 65 8 Spatio-temporal Fay-Herriot models 73 8.1 Spatial Fay-Herriot model with uncorrelated time effects . 73 8.1.1 The model . 73 8.1.2 Parametric bootstrap MSE estimation . 74 8.2 Spatial Fay-Herriot model with correlated time effects . 74 8.2.1 The model . 74 8.2.2 Parametric bootstrap estimation of the MSE . 76 8.3 Application with Spanish EU-SILC data . 76 9 Unit level time models 85 9.1 Unit-level model with correlated time effects . 85 9.1.1 The model . 85 9.1.2 The REML estimators . 86 9.1.3 The EBLUP and its mean squared error . 87 9.2 Unit-level model with independent time effects . 88 9.2.1 The model . 88 9.2.2 The REML estimators . 88 9.2.3 The EBLUP and its mean squared error . 89 9.3 Estimation of poverty indicators . 90 10 Review of M-quantile methods for small area estimation 97 10.1 Linear M-quantile regression models . 98 10.1.1 Estimation of small area means and quantiles . 98 10.1.2 Mean Squared Error (MSE) estimation for estimators of small area means and quantiles . 100 10.2 Small Area Models for Poverty Estimation . 102 10.2.1 Definitions of poverty indicators . 102 10.2.2 The M-quantile approach for poverty estimation . 102 10.2.3 Alternative measures for poverty: fuzzy indicators at a small area level with M- quantile models . 103 10.3 Nonparametric M-quantile regression models in small area estimation . 104 II 10.3.1 Small area estimator of the mean and of the quantiles . 106 10.3.2 Mean squared error estimation . 107 10.4 M-quantile GWR models . 108 10.4.1 M-quantile geographically weighted regression . 108 10.4.2 Using M-quantile GWR models in small area estimation . 110 10.4.3 Mean squared error estimation . 111 10.5 Semiparametric Fay-Herriot model using penalized splines . 112 10.5.1 Estimation of small area means . 112 10.5.2 Estimation of the MSE . 114 11 Estimating Small Area Averages 117 11.1 M-quantile Models . 117 11.2 Nonparametric M-quantile Model . 119 11.3 M-quantile GWR Model . 129 11.4 Semiparametric Fay and Herriot model . 130 12 Estimating Small Area Income Distribution Functions 137 12.1 M-quantile Models . 137 12.2 Nonparametric M-quantile Model . 150 13 Estimating Poverty Indicators 163 13.1 M-quantile Models . 164 14 References 173 A Table of the average equivalised income at municipality level in Toscana; M-quantile GWR model 183 B Table of the average equivalised income at municipality level in Lombardia, Toscana and Campania; semiparametric Fay-Herriot model 191 III Prologue This report contains the pilot applications based on the final small area developments of the WP2 partners in the SAMPLE project. The target of the report is to illustrate the use of the developed statistical methodology by means of applications to real data. The manuscript is organized in ten chapters. Chapters 1 and 2 introduce the Spanish and Italian data. They present a descriptions of the variables and data sources. Chapters 3 and 4 describe the applications to real data of the introduced area level time models with correlated or independent time effects and with different random effect variances for men and women. Chapters 5 and 6 deal with the prediction of poverty measures by using EB prediction or fast EB prediction under unit level models. Chapters 7 and 8 present EBLUP estimates of poverty measures based on Spatial Fay-Herriot models and Spatio-temporal Fay-Herriot models. Chapter 9 proposes to estimate poverty measures by aggregating data at a subdomain level and by applying unit level model to at that level. Chapter 10 reports a review of the M-quantile methodologies for small area estimation. Chapter 11 treats the problem of estimating Small Area Averages. It uses M-quantile models, non- parametric M-quantile models, M-quantile GWR models and semiparametric Fay and Herriot models. Chapter 12 presents some procedures to estimate the small area income distribution functions. They are based on M-quantile models and nonparametric M-quantile models. Chapter 13 gives an application to the estimation of poverty indicators by using M-quantile models. The manuscript has also a section of references and two appendixes with Tables of numerical results. This report has been coordinated by Domingo Morales (UMH). He has also been in charge of writing Chapters 1, 3, 4 and 9. Isabel Molina (UC3M) has been responsible for the elaboration of Chapters 5, 6 and 7. Chapter 8 has been produced in collaboration by the UMH and UC3M teams. Finally, Nikos Tzavidis (Southampton) and Monica Pratesi (UNIPI-DSMAE) have coordinated the production of the contents of Chapters 2, 10, 11, 12 and 13. 1 2 Chapter 1 The Spanish data 1.1 The Spanish Living Conditions Survey The Living Conditions Survey (LCS) is an annual survey with a rotating panel design with a sample formed by four independent subsamples, each of which is a four-year panel. Each year the sample is renewed in one of the panels. In order to select each subsample, a two-stage design is used with first stage unit stratification. The first stage is formed by census sections and the second stage by main family dwellings. Within these no sub-sampling is carried out, investigating all dwellings that are their usual residence. The framework used for the sample selection is an area framework formed by the relation of existing census sections used in the 2003 Municipal Register of Inhabitants. Second stage units use the list of main family dwellings in each of the sections selected for the sample.
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    Una volta aperto l’elenco, potete effettuare la ricerca della vostra proprietà utilizzando la funzione di ricerca di Adobe Acrobat Reader. Per farlo, inserite nell’apposito box della barra degli strumenti (indicato nell’immagine seguente) prima il vostro COGNOME e poi il vostro NOME (è importante che inseriate i vostri dati in questo esatto ordine), quindi premete il pulsante “Invio” sulla tastiera. Se il nominativo è presente nell’elenco, il programma lo visualizzerà e lo evidenzierà. ATTENZIONE: potrebbero presentarsi casi di omonimia, controllate che la data di nascita corrisponda, se non è così premete più volte il pulsante INVIO fino a visualizzare la proprietà di vostro interesse. È possibile effettuare la ricerca all’interno della lista anche per MAPPALE. Per farlo, inserite il numero del mappale di vostro interesse, quindi premete INVIO. Il sistema evidenzierà, uno per volta, tutti i mappali contenenti il numero immesso. Premere più volte il tasto INVIO sino ad evidenziare il mappale corrispondente alla proprietà di vostro interesse (nominativo, data di nascita, foglio, particella). ATTENZIONE: l’elenco è organizzato per singolo proprietario, quindi lo stesso mappale è indicato tante volte quanti sono gli eventuali comproprietari. Comune di Fenegrò Asse principale ALFIERI MARIA n. a TURATE il 01/02/1934 - Fg. 9 - Mapp. 2609; CARIOLI ANGELINA MARIA n. a TURATE il 07/06/1930 - Fg. 9 - Mapp. 2247; CARIOLI LUCA n. a SARONNO il 30/03/1966 - Fg. 9 - Mapp. 1060; CARIOLI MARINELLA ERINA n. a TURATE il 08/06/1957 - Fg. 9 - Mapp. 4103; CARIOLI SILVANA n. a TURATE il 13/02/1947 - Fg. 9 - Mapp.
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    CURRICULUM PROFESSIONALE GIORGIO NEGRINI Geologo/Geotecnico/Idrogeologo Via S. Ambrogio, 24 - 27058 Voghera (PV) Tel. 0383.44546 - Fax 0383.360917 e-mail - [email protected] Giorgio NEGRINI Nato a Voghera (PV) il 22 aprile 1956 Residente a Voghera (PV) in via Giuseppe Garibaldi n°75 Iscritto all’Ordine dei Geologici della Lombardia n°585AP dal 1988 Studio Via S. Ambrogio, 24 - 27058 Voghera (PV) Telefono 0383.44546 Fax 0383.360917 Portatile 3485107524 e-mail [email protected] e-mail certificata PEC [email protected] P. IVA 01137380182 C.F. NGRGRG56D22M109Q Pagina 1 Giorgio NEGRINI Geologo/Geotecnico Nato a Voghera (PV) il 22 aprile 1956 Laureato in Scienze Geologiche (Indirizzo Applicativo) presso l'Università degli Studi di Pavia iscritto all’Ordine dei Geologi della Lombardia (Albo Professionale Sezione A) dal 1988 con numero di riferimento 585 AP Sufficiente conoscenza parlata e scritta della lingua inglese Buona conoscenza dei sistemi informatici operativi e dei software più diffusi Coordinatore della sicurezza nel settore delle costruzione (D.lgs. 494/96) conseguito con un corso abilitante di 120 ore. Esperto in materia di tutela paesistico e ambientale – conseguito nel 1998 con corso abilitante della Regione Lombardia. Iscritto all'Albo regionale dei Collaudatori della Regione Lombardia n°2851 per le categorie: 1. Ponti e gallerie 2. Opere di sistemazione forestale 3. Opere stradali Qualificato prestatori di servizi di ingegneria RFI-Rete Ferroviaria Italiana Cat. B8 “Studi geologi e geotecnici” - classe di importo 3 (fino a € 100.000) Qualificato prestatori di servizi di ingegneria FRN-Ferrovie Nord Milano - Nord_Ing Cat. H “Supporto per geologia e geotecnica” - classe di importo 2 (fino a € 100.000) Cat.
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    Publikatieblad Van De Europese Gemeenschappen Betreffende De

    Nr . L 128/72 Publikatieblad van de Europese Gemeenschappen 19 . 5 . 75 RICHTLIJN VAN DE RAAD van 28 april 1975 betreffende de communautaire lijst van agrarische probleemgebieden in de zin van Richtlijn nr. 75/268/EEG (Italië ) (75/273/EEG ) DE RAAD VAN DE EUROPESE GEMEENSCHAPPEN , aantal gemeenten of delen van gemeenten, gelegen aan de rand van het aangeduide berggebied, niet Gelet op het Verdrag tot oprichting van de Europese volledig aan de vereiste voorwaarden voldoen , al­ Economische Gemeenschap, hoewel ze beantwoorden aan de vereisten van artikel 3 , lid 4, van Richtlijn nr . 75/268/EEG ; dat zij niet­ Gelet op Richtlijn nr . 75/268/EEG van de Raad van temin , gezien het feit dat hun economie nauw ver­ • 28 april 1975 betreffende de landbouw in bergstreken bonden is met die van aangrenzende gemeenten , als en in sommige probleemgebieden ( 1 ), inzonderheid berggebied ingedeeld kunnen worden ; . op artikel 2, lid 2, Overwegende dat de volgende criteria betreffende de Gezien het voorstel van de Commissie, aanwezigheid van weinig produktieve grond, zoals bedoeld in artikel 3 , lid 4, sub a), van Richtlijn Gezien het advies van het Europese Parlement, - nr . 75/268/EEG, werden gehanteerd : rendement van tarwe niet hoger dan 16,5 q/ha, tegenover een Gezien het advies van het Economisch en Sociaal nationaal gemiddelde van 25 q/ha, of aanwezigheid Comité ( 2 ), op meer dan 50 % van de oppervlakte cultuurgrond van met . marginaal grasland gelijk te stellen veevoe­ dergewassen met een rendement aan hooi van min­ Overwegende dat de Regering van de Italiaanse der dan 20 q/ha ; Republiek, overeenkomstig artikel 2, lid 1 , van Richt­ lijn nr .
  • DA Cir 2012 Dati 2011 VIE Rev3 Conv 270412

    DA Cir 2012 Dati 2011 VIE Rev3 Conv 270412

    Comune di Cirimido - Dichiarazione Ambientale rev.8 del 29-02-2012 – Dati Dicembre 2011 1 Comune di Cirimido DICHIARAZIONE AMBIENTALE Dati consolidati a Dicembre 2011 In rif. al Regolamento (CE) n° 1221/2009 (EMAS), all. IV, par. B Comune di Cirimido - Dichiarazione Ambientale rev.8 del 29-02-2012 – Dati Dicembre 2011 2 1 PRESENTAZIONE 3 2 DESCRIZIONE DELL’ORGANIZZAZIONE E DELLE SUE ATTIVITÀ 4 2.1 LE ATTIVITÀ 4 2.2 LA STRUTTURA ORGANIZZATIVA 5 2.3 IL TERRITORIO COMUNALE IN SINTESI 7 2.3.1 INFORMAZIONI PRELIMINARI SUL TERRITORIO 7 2.3.2 ANDAMENTO DELLA POPOLAZIONE 8 2.3.3 ECONOMIA DEL TERRITORIO COMUNALE 9 3 LA POLITICA AMBIENTALE E IL SISTEMA DI GESTIONE 11 3.1 ASPETTI AMBIENTALI SIGNIFICATIVI - METODOLOGIA 12 4. ASPETTI AMBIENTALI SIGNIFICATIVI E INDICATORI DI PRESTAZIONE 12 4.1 USO DELLE RISORSE E CONTROLLO DEI CONSUMI 12 4.1.1 LE RISORSE IDRICHE 12 4.1.2 USO DI RISORSE ENERGETICHE 15 4.1.3 CONSUMI ENERGETICI TERRITORIALI E COMUNALI: UTILIZZO DELLE FONTI ENERGETICHE (ASPETTO INDIRETTO E DIRETTO) 18 4.1.4 CONSUMO MATERIALI PERICOLOSI (ASPETTO INDIRETTO) 18 4.2 GESTIONE E CONTROLLO EMISSIONI INQUINANTI 19 4.2.1 EMISSIONI LUMINOSE E INQUINAMENTO LUMINOSO 19 4.2.2 SCARICHI IDRICI (ASPETTI INDIRETTI) 20 4.2.3 PRODUZIONE DI RIFIUTI 21 4.2.4 EMISSIONI DI RADIAZIONI NON IONIZZANTI 24 4.2.5 EMISSIONI DI RADIAZIONI IONIZZANTI 25 4.2.6 EMISSIONI IN ATMOSFERA 25 4.2.7 IL RUMORE 26 4.2.8 ALTRE INFORMAZIONI SUL TERRITORIO 27 4.3 GESTIONE RISCHIO NATURALE E ANTROPICO 28 4.3.1 LE SITUAZIONI DI EMERGENZA 28 4.3.2 SOSTANZE PERICOLOSE (PCB – PCT, AMIANTO) 29 4.4 GESTIONE DEL TERRITORIO: PIANIFICAZIONE E CONTROLLO DEL TERRITORIO E USO DEL SUOLO, TUTELA DEL PAESAGGIO E DELLA BIODIVERSITÀ 29 5.
  • Grumellocenter: Facciamo Chiarezza!!!

    Grumellocenter: Facciamo Chiarezza!!!

    Numero 76 Spedizione in abbonamento postale art. 2 comma 22/c legge 662/96 - Filiale di Bergamo - GRUMELLOCENTER: FACCIAMO CHIAREZZA!!! In merito a questo improbabile centro commerciale che, a detta di qualcuno, dovrebbe destabilizzare economicamente, viabilisticamen- te e commercialmente tutta la Valcalepio siamo rimasti sinceramente esterrefatti. Mai si era vista una campagna di disinformazione e demolizione così aggressiva nei confronti di una struttura media di vendita di prodotti alimentari e famigliari. Tanto stupiti che ad un certo punto ci siamo domandati se in tutto ciò, da parte di qualcuno, non vi fossero motiva- zione di invidia o rancore personale nei confronti dell’Amministrazione Comunale e della Comunità di Grumello in generale. Sarà opportuno fare estrema chiarezza su questo punto, in modo che poi ogni persona interessata si assuma le proprie responsabilità. Sembra che ci sia chi ha voluto far intendere che questa Amministra- zione Comunale abbia approvato chissà quale variante urbanistica per trasformare un’area di altissima valenza ambientale in una edificabile a scapito del territorio. Precisiamo! a) Innanzitutto chiariamo che l’area in oggetto, è un’area priva di va- lenza ambientale in quanto la zona è compresa tra la linea ferro- viaria, l’autostrada Milano-Venezia, il ponte autostradale, la Strada Provinciale 91, il passaggio a livello ferroviario e la discoteca ed è confinante con un’area commerciale già edificata. Quindi, un’area non sicuramente vocata alla realizzazione di un parco pubblico. b) La questione principale è che questa Amministrazione Comunale non ha realizzato la variante per trasformarla da agricola a commer- ciale, in quanto la medesima area su cui è stato realizzato il super- mercato LIDL - congiuntamente a quella già realizzata dove ha sede il supermercato Conad (ex Lombardini) - faceva parte di un’unica variante al Piano Regolatore Generale, approvata in via definitiva con le Delibere di Consiglio n.