Raffaella Piccarreta

Raffaella Piccarreta

Decision Sciences and Business Analytics

raffaella.piccarreta@unibocconi.it

via Roentgen 1 - Piano III - Stanza D1-09
Tel.+39 02 5836 5659 Fax.+39 02 5836 5630

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Curriculum Vitae

Laureata in Discipline economiche e sociali presso l'Università Bocconi. 

Dottorato di ricerca in Statistica metodologica presso l'Università di Trento.

 

Posizione accademica e/o professionale

Docente Associato di Scienze delle Decisioni

Presso l'Università Bocconi è stata docente per i corsi di Statistica, Calcolo automatico, Economia applicata, Statistica economica, Indagini campionarie, Metodi Statistici per l’Economia Applicata (CLEMIT, LS), Statistics for Ecoomics and Business (EMIT, LS), Data Analysis (PhD in Business Administration and Management, PhD in Statistics). E’ stata inoltre docente presso l'Università dell'Insubria (Facoltà di Economia) e l’Università Cattolica del Sacro Cuore (Facoltà di Scienze Politiche).

Ha svolto periodi di ricerca presso il CSSS (Center for Statistics and the Social Science), University of Washington, Seattle, USA, e presso la Vrije Universiteit Amsterdam, Faculty of Social Sciences, Dept. of Social Science Research Methods (Settembre-Dicembre 2007).

Ha collaborato come referee alle seguenti riviste: Journal of the Royal Statistical Society, Series A, Statistics and Computing, Computational Statistics, Journal of Applied Statistics, Statistical Papers, Sociological Methods and Research, Statistics in Medicine, Sociological Methods, Statistical Methods and Applications, Advances in Life Course Research, Advances in Data Analysis and Classification, Journal of Statistical Software, Statistical Methods and Applications

È membro della Società Italiana di Statistica (SIS). E’ affiliata al Centro 'Carlo F. Dondena' per la ricerca sulle dinamiche sociali.

Ha ottenuto il riconoscimento Indennità di eccellenza nella ricerca dell'Università Bocconi per il 2008 e per il 2009.

 

Aree di interesse e di ricerca

  • Analisi di dati multivariati
  • Analisi di dati categorici
  • Analisi delle sequenze (serie storiche qualitative)
  • Alberi di segmentazione (nel caso di variabili ordinali)
  • Analisi di matrici di dissimilarità
  • Algoritmi genetici
  • Reti neurali