Il Dipartimento di Scienze Statistiche (DSS) svolge attività di ricerca multidisciplinare e comprende una varietà di indirizzi che riflettono i numerosi Settori Scientifici Disciplinari in esso presenti (di area statistica e statistica applicata, SECS-S/01, SECS-S/02, SECS-S/03, SECS-S/04, SECS-S/05 e SECS-S/06, probabilistica, MAT/06, ricerca operativa, MAT/09, informatica, INF/01, economica ed econometrica, SECS-P/01 e SECS-P/05, ed infine sociale, SPS/07). Nell'area statistica ed econometrica la ricerca si muove principalmente nel solco dell'analisi, di grande attualità nel mondo scientifico, di "big data" e dati ad alta dimensionalità e alta frequenza. Gli strumenti metodologici su cui più ci si concentra sono quelli più adatti allo scopo, e cioè quelli dell'analisi multivariata, nelle varie declinazioni di cluster analysis, analisi di misture, analisi fattoriali e analisi delle serie storiche univariate e multivariate. Questi filoni di ricerca hanno implicazioni importanti dal punto di vista informatico, affrontato nel DSS con l'ausilio di un nodo di calcolo ad alte prestazioni utilizzato anche per ricerca teorica sui metodi per trattare "big data". Sotto l'aspetto statistico teorico, alcuni ricercatori seguono l'impostazione classica frequentista o basata sul principio di verosimiglianza, altri sviluppano l'impostazione Bayesiana. Le proposte metodologiche traggono prevalentemente ispirazione, e contribuiscono alle relative applicazioni, dai campi più avanzati quali quello biomedico, la genomica, l'ecologia, lo studio dei cambiamenti climatici. La diffusione dei risultati nella comunità scientifica è garantita dallo sviluppo di pacchetti nel linguaggio R e MATLAB standard di fatto nella ricerca statistica.

Nel campo della probabilità i temi di ricerca hanno riguardato principalmente i processi di Lévy e le equazioni differenziali ad essi legate e alcuni tipi di processi di particolare rilievo per le applicazioni in finanza. Ovviamente, la finanza costituisce un campo di ricerca a sé stante, in cui è dato particolare rilievo a temi come l'analisi dei mercati delle materie prime e il loro ruolo nella gestione di portafoglio, alle metodologie di "pricing" degli strumenti finanziari complessi  e alla stima di modelli. Questi temi di ricerca sono contigui a quelli relativi alle assicurazioni contro i danni e sulla vita, ad esempio mediante l'utilizzo di metodi "big data" come il "machine learning" e di metodi di ottimizzazione euristici. L'ottimizzazione combinatoria è in effetti una area di ricerca tradizionalmente presente nel DSS, con problemi classici come il partizionamento di grafi, la localizzazione discreta, i problemi di routing e scheduling, che nuove classi di problemi relative ai metodi di ottimizzazione applicata agli Analytics (in particolare "Prescriptive Analytics") e al "Data Driven Decision Making". La soluzione di questi problemi può essere ardua dal punto di vista computazionale: per questo la ricerca in campo informatico si concentra sulla progettazione ed analisi di algoritmi efficienti, sia per problemi classici di ottimizzazione, sia per problemi più generali su grafi, con particolare riferimento ad aspetti combinatori e a situazioni dinamiche come nella analisi di reti sociali.

Nel campo della statistica applicata temi di grande rilievo quali l'invecchiamento, l'immigrazione e la crescita delle disuguaglianze sono investigati con diverse prospettive: demografica, sociale, statistico-economica, economica. In quest'ultima ottica è anche sistematicamente esplorata una versione della finanza alternativa rispetto a quella classica citata sopra, ovvero il "microcredito", di cui viene valutato il potenziale come strumento di miglioramento della condizione femminile.

In particolare i docenti del Dipartimento svolgono attività di ricerca e studio su: Metodi non parametrici; Analisi multivariata; Analisi di Big Data; Data mining; Integrazione di dati da fonti diverse; Simulazione; Algoritmi; Ottimizzazione discreta e continua; Inferenza bayesiana; Campi aleatori gaussiani; Aggregazione di indicatori; Data assimilation; Marketing; Business analytics, CRM; Customer satisfaction.

Il dipartimento di Scienze Statistiche  organizza attività di ricerca anche mediante il Dottorato di Ricerca in Scuola di Scienze Statistiche, con i curriculum in Demografia, Scienze Attuariali e Statistica Metodologica.