Universiteti i Tiranës Fakulteti i Shkencave të Natyrës
Temat e Diplomave MSc IMI 2024-2025 Rregullore e Departamentit Matematike e Aplikuar Rregullore Programi i studimit MSC IMI Rregullore diplomimi FSHN Broshura Msc. Inxhineri Matematike dhe Informatike Iniciativa "M'illumino di Meno" edicioni i 20-të GEM - SILKWAY Summer School Tirana 2024 THE POWER 2022 TIMath2022 Leksion i hapur nga "SAS academic Programs" THE POWER Galeri Learning Mobility MATHEMATICAL METHODS IN DATA ANALYSIS
Dr. Klodiana Bani

Dr. Klodiana Bani ka përfunduar studimet universitare në Matematikë pranë Departamentit të Matematikës, Fakulteti i Shkencave të Natyrës (2001-2006). Aktualisht punon pranë departamentit të Matematikës së Aplikuar si lektore në drejtimin "Probabilitet dhe statistikë" dhe e profilizuar tashmë në këtë drejtim, ka marrë gradën “Doktor i shkencave”.
Aktiviteti i saj shkencor vazhdon në mënyrë paralele me atë të pjesës mësimore. Ka pjesëmarrje në shumë konferenca kombëtare dhe ndërkombetare si dhe ka botuar artikuj në revista të ndryshme shkencore. Në aspektin e teksteve universitare është bashkëautore e tekstit ”Plotësime në probabilitet” dhe ka dorëshkrime në lëndë të ndryshme universitare.
 

Gradat dhe titujt akademikë

Matematikan, Fakulteti i Shkencave të Natyrës, Universiteti i Tiranës (2006)

Doktor i Shkencave në Metoda Probabilitare, Statistike dhe Metodat e Analizës Numerike, Fakulteti i Shkencave të Natyrës, Universiteti i Tiranës (2020)

Lëndët:

  • Probabilitet Msc Inxhinieri Matematike dhe Informatike
  • Probabilitet dhe statistikë, Msc Matematikë
  • Probabilitet dhe statistikë, Bachelor Matematikë
  • Teori e Sondazheve, MP Inxhinieri Matematike dhe Informatik

Tekste mësimore

  • Llukan Puka, E. Dhamo, K. Bani. Plotësime në probabilitet (pjesë e librave të Probabilitetet dhe Statistika e Zbatuar: koncepte themelore) , Botimi Shtepise Botuese Mediaprint, Tirane, 2015, 195p, ISBN: 978-9928-08-212-1.

Artikuj shkencorë:

  • Klodiana Bani & Markela Muça, May-June 2018. Bayesian Methods for Logistic Regression with Application to Albanian State Matura. Botuar në revistën me adresë: ISAR : International Journal of Mathematics and computing Techniques- Volume 2, Issue 2. ISSN (Online): 2455-7994, p 7-12, www.internationaljournalisar.org .
  • Klodiana Bani, Markela Muça, 2018. Bayesian Estimators for Normal Distribution Parameters, the Frequentist and Bayesian Approaches in Inferential Analysis. International Journal of Computer Techniques -– Volume 5 Issue 3, May - June 2018, http://www.ijctjournal.org, ISSN :2394-2231, p 83-90.
  • Klodiana Bani, Llukan Puka, 2018. Hierarchical Bayes Small Area Estimation with Application to Survey Data: Labour Market Issues for Graduated Students from the University of Tirana. JASRI- Journalos of Advanced Scientific Research And Innovation.- Volume 12 , No 32, June 2018. http://www.journalos.com, ISSN :219-318-11.

Artikuj konference:

  • Muça M., Puka Ll., Bani K, Shakaj F., 2013. “Logistic Regression Analysis: A Model to Predict the Entrance Probability in Higher Education”. Konferencë,“1st International Western Balkans Conference of Mathematical Sciences – IWBCMS-2013”, në Elbasan/Albania, Maj 30-June 01, 2013.
  • Klodiana Bani, Markela Muça & Feruze Shakaj, 2014. Linear discriminant analysis and logistic regression: a case study for evaluation of the probability of student acceptance in university. Konferencë, “Statistics, Probability & Numerical analysis, Methods and Applications”, në Tiranë/ALBANIA. 5-6 dhjetor 2014 (botuar në proceedings book), ISBN 978-9928-4252-4-9.

Fushat e interesit:

  • Interesa të kërkimit shkencor përfshijnë:Teorinë e avancuar të probabilitetit, Metoda të përparuara statistike shumëpërmasore si: analiza e regresit logjistik, analiza faktoriale, analiza diskriminanente dhe teknikat bayesiane për gjetjen e vlerësuesve përmes përdorimit të software-ve si; SPSS, MATLAB dhe R. Analiza inferenciale(vendimore) bayesiane e të dhënave duke u nisur nga një klasë shpërndarjesh prior që e bën më të lehtë llogaritjen e shpërndarjes posterior, duke krahasuar vetitë e vlerësuesit bayesiane të mesatares së zgjedhjes me vlerësuesit e pazhvendosur të mesatares së zgjedhjes. Në përgjithësi, përpjekjet bayesiane në statistikën vendimore ndryshojne nga ato të statistikës klasike duke supozuar që të dhënat janë fikse( jo të rastit) dhe parametrat e modelit janë ndryshore rasti gjë e cila shtron problemin e gjetjes se probabilitetit që një hipotezë të jetë e vërtetë.
  • Një fushë tjetër interesi është përdorimi i teknikave për hapësirat e vogla (small area) si edhe teknikave të ndryshme statistikore klasike dhe bayesiane duke përdorur kryesisht software statistikor R, SPSS dhe të tjerë, teknika të cilat japin një përqasje e modelimit për zona rajonale apo të vogla lokale dhe përdoren gjerësisht në vlerësime statistikore me të dhëna nga sondazhet.