CURRICULUM VITAE DI NADIA SOLARO
Le dichiarazioni rese nel presente curriculum sono da ritenersi rilasciate ai sensi
degli artt. 46 e 47 del D.P.R. 445/2000
DATI PERSONALI
Nome e Cognome:
Luogo di lavoro:
Recapiti:
Nadia Solaro
Dipartimento di Statistica e Metodi Quantitativi
Università degli Studi di Milano-Bicocca
Via Bicocca degli Arcimboldi, 8
20126 MILANO
Tel. 02/6448.5873 – Fax 02/6448.5899
e-mail: [email protected]
URL: http://www.statistica.unimib.it/utenti/solaro/
POSIZIONE ACCADEMICA
• Dal 1° Ottobre 2015: Professore Associato, SSD SECS-S/01 – Statistica, presso l’Università di
Milano-Bicocca
• 1° Novembre 2001 – 30 Settembre 2015: Ricercatore Universitario, SSD SECS-S/01 – Statistica
(confermata nel ruolo dall’1/11/2004), presso l’Università degli Studi di Milano-Bicocca
AFFERENZA
• Dal 1° Ottobre 2012: Dipartimento di Statistica e Metodi Quantitativi, Università di Milano-Bicocca
• 1° Novembre 2001 – 30 Settembre 2012: Dipartimento di Statistica, Facoltà di Scienze Statistiche,
Università di Milano-Bicocca
ABILITAZIONE SCIENTIFICA NAZIONALE
• Conseguimento dell’abilitazione scientifica nazionale (art. 16, legge 240/2010) a professore di
seconda fascia nel settore concorsuale 13/D1 – Statistica, nell’ambito della tornata 2012 (DD n.
222/2012)
TITOLI DI STUDIO
• Titolo di Dottore in Ricerca in Statistica (XIV Ciclo), Università degli Studi di Milano. Anno
Accademico: 2000/2001. Titolo della tesi: “Il ruolo delle distribuzioni delle componenti erratiche
nel modello multilivello”
• Laurea in Scienze Politiche (indirizzo dei Metodi Quantitativi per la Ricerca Sociale), Facoltà di
Scienze Politiche, Università degli Studi di Milano. Anno Accademico 1997/1998. Votazione:
110/110 e lode. Titolo della tesi: “Le pseudo-verosimiglianze: famiglie esponenziali e gamma a tre
parametri”
SCUOLE DI SPECIALIZZAZIONE
• Corso di Inferenza Computazionale, 22 – 26 Settembre 2008, Consorzio Interuniversitario “Nova
Universitas”, Scuola per l’alta formazione, Macerata
1
• International Workshop on Robust Statistics and R, 25 – 28 Ottobre 2005, Università Ca’ Foscari di
Venezia, sede di Treviso
• Scuola della Società Italiana di Statistica, Approcci moderni all’analisi robusta di dati
multidimensionali, 20 – 24 Settembre 2004, Università degli Studi di Parma
• Scuola Matematica Interuniversitaria, Corso di Probabilità, 25 Luglio – 14 Agosto 1999, Cortona
(AR)
• Decimo Corso Residenziale di Econometria, 31 Maggio – 11 Giugno 1999, presso il Centro
Residenziale di Formazione Universitaria, Bertinoro (FO)
• Quinta Scuola Estiva in Analisi delle Serie Storiche: Teoria ed Inferenza, 14 – 18 Settembre 1998,
presso il Centro di Specializzazione e Ricerche Economico-Agrarie per il Mezzogiorno, Portici (NA)
CONOSCENZE INFORMATICHE FINALIZZATE ALLA STATISTICA
Programmazione: R, MATLAB, S-Plus
Pacchetti di utilizzo statistico: Mathematica, MATLAB, MlwiN, R, SAS, S-Plus, SPSS
Redazione di testi scientifici in LaTeX
COMPETENZE LINGUISTICHE
Buona conoscenza della lingua inglese parlata e scritta
ATTIVITÀ DI RICERCA
PARTECIPAZIONE A PROGETTI DI RICERCA FINANZIATI DI INTERESSE NAZIONALE
• Progetto PRIN 2010-2011 “Modelli statistici multivariati per la valutazione dei rischi”.
•
•
•
•
Coordinatore nazionale: Prof. P.S. Giudici. Attività di ricerca nell’ambito dell’Unità di Ricerca
dell’Università di Parma, coordinatore: Prof. M. Riani
Progetto PRIN 2008 “La valutazione statistica della qualità e dei rischi nei servizi: nuove
metodologie multivariate”. Coordinatore nazionale: Prof. M. Vichi. Attività di ricerca nell’ambito
del progetto specifico: “Metodi di riduzione e modelli alternativi per la valutazione dei servizi:
nuove proposte e criteri di scelta”, Unità di Ricerca dell’Università di Milano, coordinatore:
Prof.ssa P.A. Ferrari
Progetto PRIN 2006 “Metodi statistici multivariati per la valutazione integrata di un servizio di
pubblica utilità: efficacia-efficienza, rischio del fornitore, soddisfazione degli utenti”. Coordinatore
nazionale: Prof. M. Vichi. Attività di ricerca nell’ambito del progetto specifico: “Metodi per la
valutazione ed il monitoraggio della soddisfazione dell’utente dei servizi di pubblica utilità”, Unità
di Ricerca dell’Università di Milano, coordinatore: Prof.ssa P.A. Ferrari
Progetto PRIN 2004 “Metodi di finanziamento, valutazione e benchmarking dei sistemi sanitari”.
Coordinatore nazionale: Prof. G. Vittadini. Attività di ricerca nell’ambito del progetto specifico:
“Metodologie statistiche per lo studio dell’efficacia negli ospedali”, Unità di Ricerca dell’Università
di Milano-Bicocca, coordinatore: Prof. G. Vittadini
Progetto F.I.R.B. 2003 “Le tecnologie dell’informazione e della comunicazione per la gestione dei
processi di prevenzione, cura e riabilitazione”. Coordinatore scientifico: Prof. M. Stefanelli. Attività
di ricerca presso l’U.O. Telematica per la Medicina e la Formazione, Centro di Ricerca sulla Terapia
Neurovegetativa e di Medicina Telematica e Comportamentale, Dipartimento di Scienze Cliniche,
Ospedale “Luigi Sacco”, Università degli Studi di Milano. Responsabile scientifico: Prof. M. Pagani
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PARTECIPAZIONE A PROGETTI DI RICERCA INTERNAZIONALI FINANZIATI
• Programma di Azioni Integrate Italia-Spagna 2010-2011, Integrated Action HI2008-0069
Universidad Carlos III de Madrid and UC3M-University of Parma. Coordinatore per la parte
italiana: Prof. M. Riani, Università degli Studi di Parma. Coordinatore per la parte spagnola: Prof. D.
Peña, Universidad Carlos III de Madrid
PROGETTI DI RICERCA FINANZIATI DALL’UNIVERSITÀ DI MILANO-BICOCCA
• Progetti FAR (Fondo di Ateneo per la Ricerca) negli anni 2001-2015
• Progetto 2001 Giovani Ricercatori, dal titolo “Modelli e Variabili casuali multidimensionali”
(Responsabile Scientifico)
ATTIVITÀ DI RICERCA COMMISSIONATA AL DIPARTIMENTO
S T A T I S T I C A , U N I V E R S I T À D I M I L A N O -B I C O C C A
DI
• Ricerca dal titolo: “Analisi statistica territoriale. Elezioni Politiche 2001 – ASTEP 2001”, finanziata
dall’IRER – Istituto Regionale di Ricerca della Lombardia – e da Lombardia Informatica, anno 2004
– 2005. Responsabile scientifico: Prof.ssa P.A. Ferrari
• Ricerca dal titolo: “Analisi statistica territoriale. Elezioni Regionali 2000 – ASTER 2000”, finanziata
dall’IRER e da Lombardia Informatica, anno 2001 – 2002. Responsabile scientifico: Prof.ssa P.A.
Ferrari
COLLABORAZIONI SCIENTIFICHE A CARATTERE INTERDISCIPLINARE – AMBITO
BIOMEDICO, CLINICO E SANITARIO
• Da novembre 2014, collaborazione scientifica alle ricerche della Prof.ssa Daniela Lucini
(professore associato di SSD M-EDF/01 – Metodi e Didattiche delle Attività Motorie),
Dipartimento di Biotecnologie Mediche e Medicina Traslazionale (BIOMETRA), Facoltà di
Medicina e Chirurgia, Università di Milano. Principali tematiche oggetto di ricerca: ipertensione,
malattie cardiovascolari, sindrome metabolica, sindrome da stress. Obiettivo principale della
collaborazione interdisciplinare: sviluppo di metodologie di analisi statistica multivariata per lo
studio della relazione fra ipertensione arteriosa e sistema neurovegetativo, per la valutazione
dell’impatto di modificazioni degli stili di vita nella prevenzione cardiovascolare e metabolica, e
per la costruzione di standard di misure cliniche.
URL: http://www.biometra.unimi.it/ecm/home/ricerca/linee-di-ricerca/aspetti-fisiopatologici-eclinici-della-gestione-dello-stile-di-vita
• Nell’ambito del progetto F.I.R.B. 2003 e a sua naturale prosecuzione, dal 2003 a ottobre 2014
collaborazione scientifica alle ricerche del C.T.N.V. – Centro di ricerca sulla Terapia
Neurovegetativa e di Medicina dell’Esercizio, Dipartimento di Scienze Biomediche e Cliniche,
Ospedale “Luigi Sacco”, Università di Milano. Direttore scientifico del C.T.N.V.: Prof. Massimo
Pagani (professore ordinario di SSD MED/09 – Medicina Interna). Principali tematiche oggetto di
ricerca: ipertensione, malattie cardiovascolari, sindrome metabolica, stress in ambito lavorativo.
Obiettivo principale della collaborazione interdisciplinare: impiego e sviluppo di tecniche moderne
di analisi statistica multivariata in contesto clinico, in ambito di valutazione della patient
satisfaction, di valutazione della qualità degli stili di vita, in particolare nei luoghi di lavoro, e della
presenza di fattori di rischio cardiovascolare.
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PRESENTAZIONE DI CONTRIBUTI SCIENTIFICI A CONVEGNI NAZIONALI E
INTERNAZIONALI
IFCS 2015, Bologna (2015). CLADAG 2013, Modena (2013). CFE-ERCIM 2012 (Relazione invitata),
Oviedo, Spain (2012). Classification and data analysis group meeting, JCS CLADAG 2012, Anacapri,
Napoli (2012). CFE-ERCIM 2011, London, UK (2011). CLADAG 2011, Pavia (2011). GfKl-CLADAG
2010, Firenze (2010). CLADAG 2009 (Relazione invitata), Catania (2009). Convegno “Multivariate
Methods and Models for Evaluating Public Services”, Rimini (2009). Convegno “Metodologie
Statistiche per l’Analisi di Impatto e la Valutazione della Regolamentazione”, Milano (2009). CLADAG
2007, Macerata (2007). Convegno “Valutazione e Customer Satisfaction per la Qualità dei Servizi
(Relazione invitata), Roma (2007). ICORS 2006 – International Conference on Robust Statistics,
Lisbon, Portugal (2006). SIS 2006 (Relazione invitata), Torino (2006). Convegno “Valutazione e
Customer Satisfaction per la Qualità dei Servizi, Roma (2005). CLADAG 2005, Parma (2005). SCO
2003, Treviso (2003). SIS 2003, Napoli (2003).
SEMINARI SVOLTI
• “Some issues on the extension of the Forward Search to certain statistical methodologies”,
nell’ambito del “Scientific Meeting on the Forward Search”, presso il “Joint Research Centre”,
European Commission, Ispra (VA), 13-14 Ottobre 2008
• “Robustness of parameter estimation procedures in multilevel models when the random-effects
distribution is misspecified”, Università degli Studi di Pavia, 30 Maggio 2006
ASSOCIAZIONE CON SOCIETÀ SCIENTIFICHE
• Socio Ordinario della Società Italiana di Statistica (SIS)
• Socio del Gruppo CLADAG (CLassification and Data Analysis Group)
INCARICHI SCIENTIFICI DI RILIEVO
• Componente del Comitato Organizzatore del convegno internazionale “ICORS09 – International
Conference on Robust Statistics”, 14 – 19 Giugno 2009, Università degli Studi di Parma
• Referee per le riviste: Annals of Applied Statistics, Communications in Statistics – Simulation and
Computation, Electronic Journal of Applied Statistical Analysis (EJASA), Mathematical Economics,
Quality Technology & Quantitative Management (QTQM), Scientia Iranica.
ATTUALI INTERESSI DI RICERCA
•
•
•
•
Metodi per l’analisi multivariata esplorativa delle matrici di prossimità
Metodi robusti per l’analisi di dati multivariati e di dati di prossimità
Metodi di imputazione per dati mancanti
Metodi di analisi multivariata per la costruzione di indicatori in presenza di dati di tipo misto e
loro integrazione con tecniche di analisi di stabilità e robustezza
• Metodi di analisi multivariata per la customer satisfaction, la patient satisfaction e l’analisi di dati
clinici
4
ATTIVITÀ DIDATTICA
CORSI IN AFFIDAMENTO
- CDL TRIENNALE IN STATISTICA E GESTIONE DELLE INFORMAZIONI, DIPARTIMENTO DI STATISTICA E
METODI QUANTITATIVI, UNIVERSITÀ DI MILANO-BICOCCA
• Analisi Statistica Multivariata, modulo Analisi Esplorativa (7 cfu), A.A. 2016/2017
-
CDL TRIENNALE IN ECONOMIA E COMMERCIO, DIPARTIMENTO DI STATISTICA E METODI QUANTITATIVI,
UNIVERSITÀ DI MILANO-BICOCCA
• Analisi dei Dati I, modulo di Metodi Statistici II (4 cfu), A.A. 2015/2016
-
CDL MAGISTRALE IN BIOSTATISTICA,
DIPARTIMENTO
DI
STATISTICA
E
METODI QUANTITATIVI,
UNIVERSITÀ DI MILANO-BICOCCA
• Introduzione ai Modelli Statistici (6 cfu), A.A. 2016/2017
• Modelli Lineari per Dati Categoriali, modulo di Modelli Statistici I (6 cfu), A.A. 2013/2014 – oggi
-
BIOSTATISTICA E STATISTICA SPERIMENTALE, DIPARTIMENTO DI STATISTICA E
METODI QUANTITATIVI, UNIVERSITÀ DI MILANO-BICOCCA
CDL MAGISTRALE IN
• Piano degli Esperimenti II M (6 cfu), A.A. 2012/2013
-
CDL SPECIALISTICI E MAGISTRALI, FACOLTÀ DI SCIENZE STATISTICHE, UNIV. DI MILANO-BICOCCA
• Piano degli Esperimenti II M (6 cfu), A.A. 2009/2010 – A.A. 2011/2012
• Piano degli Esperimenti II s (6 cfu), A.A. 2007/2008 – A.A. 2008/2009
• Introduzione alla Statistica Multivariata s (6 cfu), A.A. 2003/2004 – A.A. 2005/2006
-
CDL QUADRIENNALI (VECCHIO ORDINAMENTO) E TRIENNALI
• Epidemiologia Applicata – modulo di Statistica per la Ricerca Sperimentale (3 cfu, 24 ore + 12 ore
di studio guidato), Facoltà di Medicina e Chirurgia, Università di Milano, A.A. 2006/2007
• Statistica per la Ricerca Sociale (9 cfu), Facoltà di Sociologia, Università di Milano-Bicocca, A.A.
2002/2003
• Statistica Sociale (3 cfu), Facoltà di Sociologia, Università di Milano-Bicocca, A.A. 2001/2002
ESERCITAZIONI RELATIVE AGLI INSEGNAMENTI:
- CDL MAGISTRALI, SCUOLA DI ECONOMIA E STATISTICA, UNIV. DI MILANO-BICOCCA:
• Modello Lineare Generalizzato, modulo di Modelli Statistici I, in laboratorio statistico-informatico
con SAS, Dipartimento di Statistica e Metodi Quantitativi, A.A. 2012/2013 – A.A. 2015/2016
• Modelli Statistici Applicati alle Sperimentazioni Cliniche II, in laboratorio statistico-informatico
con SAS, Dipartimento di Statistica e Metodi Quantitativi, A.A. 2015/2016
• Statistica Multivariata I M, in laboratorio statistico-informatico con SAS, Dipartimento di
Economia, Metodi Quantitativi e Strategie di Impresa, A.A. 2012/2013 – A.A. 2013/2014
-
CDL SPECIALISTICI E MAGISTRALI, FACOLTÀ DI SCIENZE STATISTICHE, UNIV. DI MILANO-BICOCCA:
• Statistica Multivariata I M (corso singolo e modulo), in laboratorio statistico-informatico con SAS,
A.A. 2008/2009 – A.A. 2011/2012
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• Statistica Multivariata II M (corso singolo e modulo), in laboratorio statistico-informatico con SAS,
A.A. 2008/2009 – A.A. 2011/2012
• Statistica Multivariata s, in laboratorio statistico-informatico con SAS, A.A. 2006/2007 – A.A.
2007/2008
• Introduzione alla Statistica Multivariata s, in laboratorio statistico-informatico con SPSS, A.A.
2002/2003, e SAS, A.A. 2006/2007 – A.A. 2007/2008
• Statistica Multivariata II s (Analisi dei Dati), in laboratorio statistico-informatico con SAS, A.A.
2006/2007
-
CDL QUADRIENNALI (VECCHIO ORDINAMENTO) E TRIENNALI:
• Statistica I, A.A. 2006/2007 – A.A. 2009/2010, Facoltà di Scienze Statistiche, Università di MilanoBicocca
• Analisi Statistica Multivariata, in laboratorio statistico-informatico con R e SPSS, A.A. 1999/2000 –
A.A. 2004/2005, Facoltà di Scienze Statistiche, Università di Milano-Bicocca
• Statistica, A.A. 1998/1999 – A.A. 1999/2000, Facoltà di Scienze Politiche, Università di Milano
CORSI PER IL DOTTORATO DI RICERCA
- ATTIVITÀ DIDATTICA NELL’AMBITO DEL DOTTORATO DI RICERCA IN STATISTICA E MATEMATICA PER LA
FINANZA, UNIVERSITÀ DI MILANO-BICOCCA
• Modulo di Modelli Lineari Generalizzati, corso di “Statistical Inference – Models”, A.A. 2013/14 –
A.A. 2015/2016
- ATTIVITÀ DIDATTICA
MILANO-BICOCCA
NELL’AMBITO DEL DOTTORATO DI RICERCA IN STATISTICA,
UNIVERSITÀ
DI
• Ciclo di lezioni di teoria e di lezioni in laboratorio statistico-informatico con l’uso di SAS per il
corso di Analisi Statistica Multivariata, A.A. 2011/12 – A.A. 2012/13
• Ciclo di lezioni in laboratorio statistico-informatico con l’uso di SAS per il corso di Analisi
Statistica Multivariata, A.A. 2007/08 – A.A. 2010/11
MASTER DI PRIMO LIVELLO IN “Statistica per le Ricerche di Mercato e
Sondaggi di Opinione”, UNIVERSITÀ DI MILANO-BICOCCA
• Attività di codocenza nell’ambito del precorso di “Statistica con l’uso di SPSS”, A.A. 2002/2003, e
del corso di “Analisi e qualità dei dati”, A.A. 2001/2002 – A.A. 2004/2005.
• Attività di docenza nell’ambito del precorso di “Statistica con l’uso di SPSS”, A.A. 2002/2003, e del
corso di “Analisi e qualità dei dati”, A.A. 2003/2004
SCUOLE DELLA SOCIETÀ ITALIANA DI STATISTICA
• Attività di docenza nell’ambito della scuola della SIS “Metodi multivariati robusti per l’analisi di
dati economici”, Facoltà di Economia, Università degli Studi di Parma, 20 – 24 Settembre 2010
• Attività di docenza nell’ambito della scuola della SIS “Metodi robusti di classificazione”, Facoltà di
Economia, Università degli Studi di Parma, 11 – 15 Settembre 2006
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CORSI EXTRA-UNIVERSITARI
• Ottobre-Novembre 2001: ciclo di lezioni di Statistica nell’ambito del “Master in Comunicazione
d’Impresa”, Corso IFTS, presso il Centro di Formazione Professionale “Bauer”, Milano
• 6-7 Febbraio 2001: lezioni di Statistica nell’ambito del “Corso di Formazione per il personale degli
Uffici di Statistica dei Comuni della Provincia di Milano”, organizzato dall’ISTAT e tenuto presso il
Dipartimento di Statistica, Università degli Studi di Milano-Bicocca
ATTIVITÀ DI TUTORAGGIO PER GLI STUDENTI
•
Tutoraggio svolto con ricevimenti settimanali
•
Preparazione di dispense e materiale didattico ad uso degli studenti pubblicato sulla piattaforma
e-learning unimib: http://elearning.unimib.it
RELATRICE di tesi di laurea quadriennali, triennali e di Master Universitario di I livello
CORRELATRICE di tesi di laurea quadriennali e magistrali
CO-TUTOR di due tesi di dottorato
INCARICHI ISTITUZIONALI DI RILIEVO
• A.A. 2005/06 – A.A. 2014/15: Presidente della Commissione d’area di “Scienze Statistiche” della
Biblioteca di Ateneo e Componente del Consiglio di Biblioteca di Ateneo dell’Università di MilanoBicocca (nomina con decreto rettorale)
• A.A. 2014/15 – A.A. 2015/16: Componente del Collegio Docenti del Dottorato di Ricerca
(accreditato) in Statistica e Matematica per la Finanza, Università di Milano-Bicocca
• A.A. 2013/14: Componente del Collegio Docenti del Dottorato di Ricerca in Statistica e Matematica
per la Finanza, Università di Milano-Bicocca
• A.A. 2009/10 – A.A. 2012/13: Componente del Collegio Docenti del Dottorato di Ricerca in
Statistica, Università di Milano-Bicocca
• A.A. 2007/08: Componente eletto della Commissione giudicatrice della procedura di valutazione
comparativa per un posto di ricercatore universitario, settore SECS-S/01 – Statistica, presso la
Facoltà di Economia, Università di Palermo
• A.A. 2004/05 – A.A. 2005/06: Componente del Comitato di Coordinamento Didattico del Corso di
Laurea Specialistica in Biostatistica e Statistica Sperimentale, Facoltà di Scienze Statistiche,
Università di Milano-Bicocca. Coordinatore del corso: Prof. G. Corrao
• A.A. 2003/04: Componente della Commissione per la stesura del Regolamento di Facoltà, Facoltà
di Scienze Statistiche, Università di Milano-Bicocca
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ELENCO COMPLETO DELLE PUBBLICAZIONI SCIENTIFICHE
1. Solaro N., Barbiero A., Manzi G., Ferrari P.A. (2016). A sequential distance-based approach for
imputing missing data: Forward Imputation, Advances in Data Analysis and Classification, pp 1-20,
ISSN: 1862-5347, EISSN: 1862-5355, doi: 10.1007/s11634-016-0243-0
2. Lucini D., Zanuso S., Solaro N., Vigo C., Malacarne M., Pagani M. (2016). Reducing the risk of
metabolic syndrome at the worksite: preliminary experience with an ecological approach, Acta
Diabetologica, 53, 1, 63 – 71, ISSN: 0940-5429, EISSN: 1432-5233, doi: 10.1007/s00592-0150744-x
3. Solaro N., Barbiero A., Manzi G., Ferrari P.A. (2014). Algorithmic-Type Imputation Techniques
with Different Data Structures: Alternative Approaches in Comparison. In: Vicari D, Okada A,
Ragozini G, Weihs C (eds.), Analysis and Modeling of Complex Data in Behavioral and Social
Sciences, Springer Series on “Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge
Organization”, Springer-Verlag, 253-261, ISBN: 978-3-319-06691-2, doi: 10.1007/978-3-31906692-9_27
4. Lucini D., Solaro N., Pagani M. (2014). May autonomic indices from cardiovascular variability help
identify hypertension?, Journal of Hypertension, 32, 2, 363–373, ISSN: 0263-6352, EISSN: 14735598, doi: 10.1097/HJH.0000000000000020
5. Solaro N. (2013). Multidimensional scaling with incomplete distance matrices: an insight into the
problem. Abstract Ebook, 9th Scientific Meeting CLADAG 2013 – University of Modena and Reggio
Emilia, 431–434, ISBN: 9788867871179,
URL: http://www.cladag2013.it/images/file/CLADAG2013_Abstract.pdf
6. Solaro N. (2012). Dissimilarity profile analysis: a case study from Italian universities. Electronic
Journal of Applied Statistical Analysis, 5, 3, 438–444, ISSN: 2070-5948, doi:
10.1285/i20705948v5n3p438
7. Solaro N., Barbiero A., Manzi G., Ferrari P.A. (2012). Algorithmic imputation techniques for
missing data: performance comparisons and development perspectives. Book of Short Papers,
Convegno JCS-CLADAG 2012 – Anacapri (NA), CLEUP, Padova. ISBN: 978-88-6129-916-0, URL:
http://www.jcs-cladag12.tk/
8. Solaro N. (2012). Multidimensional scaling. In: R.S. Kenett, S. Salini (eds.), Modern Analysis of
Customer Surveys: with Applications using R, John Wiley & Sons, Chichester, 357–390, ISBN:
9780470971284, doi: 10.1002/9781119961154.ch18
9. Lucini D., Solaro N., Lesma A., Gillet V.B., Pagani M. (2011). Health promotion in the workplace:
assessing stress and lifestyle with an intranet tool, JMIR - Journal of Medical Internet Research,
13(4), ISSN: 1438-8871, doi: 10.2196/jmir.1798
10.Solaro N. (2011). The forward search for proximity data. Book of Abstracts, Convegno CLADAG
2011 - Università di Pavia, Pavia University Press, Editoria Scientifica (four-pages paper
contained in the USB pen enclosed in the Book of Abstracts), ISBN: 978-88-96764-22-0
11.Salini S., Solaro N. (2011). Controlled calibration in presence of clustered measures. In: S.
Ingrassia, R. Rocci, M. Vichi (eds.), New Perspectives in Statistical Modeling and Data Analysis,
Springer Series on “Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization”,
8
Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, 173–181, ISBN: 978-3-642-11362-8, ISSN: 1431-8814, doi:
10.1007/978-3-642-11363-5_20
12.Solaro N. (2010). Sensitivity analysis and robust approach in multidimensional scaling: An
evaluation of customer satisfaction, Quality Technology & Quantitative Management, 7, 2, 169–
184, ISSN: 1684-3703
13.Solaro N., Pagani M. (2010). The Forward Search for classical multidimensional scaling when the
starting data matrix is known. In: F. Palumbo, C. Lauro, M. Greenacre (eds.), Data Analysis and
Classification, Springer Series on “Studies in Classification, Data Analysis and Knowledge
Organization”, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, 101–109, ISBN: 978-3-642-03738-2, doi:
10.1007/978-3-642-03739-9 12
14.Solaro N., Vittadini G. (2009). Assessing individual treatment effectiveness in the presence of
structurally missing measurement occasions, Statistica Applicata – Italian Journal of Applied
Statistics, 21, 2, 207–236, ISSN: 1125-1964, URL: http://sa-ijas.stat.unipd.it/vol21_2.html
15.Lucini D., Malacarne M., Solaro N., Busin S., Pagani M. (2009). Complementary medicine for the
management of chronic stress: superiority of active versus passive techniques, Journal of
Hypertension, 27, 12, 2421–2428, ISSN: 0263-6352, doi: 10.1097/HJH.0b013e3283312c24
16.Salini S., Solaro N. (2009). Controlled calibration in presence of clustered measures, Book of Short
Papers, Convegno CLADAG 2009 - Università di Catania, CLEUP Editore, 67–70, ISBN: 978-886129-406-6
17.Solaro N., Pagani M. (2007). Assessing sensitivity analysis in patient satisfaction: a case study
from “Luigi Sacco” Hospital, Rivista di Economia e Statistica del Territorio, 3, 161-181, ISSN: 19710380
18.Solaro N., Pagani M. (2007). The Forward Search for metric multidimensional scaling, Book of
Short Papers, Convegno CLADAG 2007 - Università di Macerata, EUM Editore, 381–384, ISBN:
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19.Marasini B., Ferrari P.A., Solaro N., Selmi C. (2007). Thyroid dysfunction in women with systemic
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20.Solaro N., Ferrari P.A. (2007). Robustness of parameter estimation procedures in multilevel
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21.Solaro N., Pagani M. (2007). Assessing patient satisfaction in clinical settings: a proposal for
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22.Solaro N. (2006). Laboratorio di Analisi Statistica Multivariata, Ed. Unicopli/CUESP, Milano, ISBN
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23.Solaro N., Salini S., Ferrari P.A. (2006). Multilevel models and robustness, Relazione invitata alla
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24.Solaro N., Ferrari P.A. (2006). The effects of MEP distributed random effects on variance
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25.Solaro N., Pagani M. (2005). Individual clinical benchmarking: a proposal based on the application
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26.Solaro N., Ferrari P.A. (2005). On the variability of maximum likelihood estimators in multilevel
models with MEP distributed random effects, Book of Short Papers, Convegno CLADAG 2005 Università di Parma, MUP Editore, 513–516, ISBN: 88-7847-066-X
27.Ferrari P.A., Solaro N., Salini S. (2005). ASTEP 2001 - Analisi Statistica Territoriale delle Elezioni
Politiche 2001 in Lombardia e confronto con le Elezioni Regionali 2000, Ed. Unicopli, CUESP,
Milano, ISBN: 88-7090-987-5
28.Ferrari P.A., Solaro N. (2004). Relazioni fra comportamento elettorale e variabili sociodemografiche: una proposta di analisi. In: Studi in ricordo di Marco Martini, a cura di: M. Pelagatti,
Giuffrè Editore, Milano, 433–458, ISBN: 88-14-11345-9
29.Solaro N. (2004). Random variate generation from Multivariate Exponential Power distribution,
Statistica & Applicazioni, vol.II, n.2, 25–44, ISSN: 1824-6672
30.Solaro N., Ferrari P.A. (2003). On parameters estimation procedures in multilevel models, Atti del
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31.Solaro N., Ferrari P.A. (2003). Robustezza delle procedure di stima dei parametri nei modelli
multilivello, Atti del Convegno Intermedio SIS 2003, Napoli, 9-11 Giugno 2003, ISBN: 8883990536
32.Ferrari P.A., Solaro N., Testa M.R. (2003). Analisi delle relazioni fra comportamento elettorale e
variabili socio-demografiche: Elezioni Regionali 2000, Quaderno di Dipartimento, QD 2003/1 –
Gennaio, Dipartimento di Statistica, Università degli Studi di Milano-Bicocca
33.Ferrari P.A., Solaro N. (2002). Una proposta per le componenti erratiche del modello multilivello.
In: Studi in onore di Angelo Zanella, a cura di: B.V. Frosini, U. Magagnoli, G. Boari, V&P Università,
Milano, 273–291, ISBN: 88-343-0945-6
34.Ferrari P.A., Solaro N., Testa M.R. (2001). ASTER – Analisi Statistica Territoriale Elezioni Regionali
2000, Notiziario Statistico Regionale – Collana di Documentazione Statistica, n. 119, Regione
Lombardia
ALTRI PRODOTTI DELL’ATTIVITÀ DI RICERCA
PRODOTTI INFORMATICI FINALIZZATI ALLA STATISTICA:
- LIBRERIA SVILUPPATA PER IL SOFTWARE R
COMPREHENSIVE R ARCHIVE NETWORK”
E PUBBLICATA SUL SITO WEB
“CRAN R - THE
• Solaro N., Barbiero A., Manzi G., Ferrari P.A. (2015). GenForImp: The Forward Imputation: A
Sequential Distance-Based Approach for Imputing Missing Data. R package version 1.0.
http://CRAN.R-project.org/package=GenForImp
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CONTRIBUTI SCIENTIFICI:
- TECHNICAL REPORT PUBBLICATO SU IDEAS - REPEC
• Solaro N., Barbiero A., Manzi G., Ferrari P.A. (2015). A comprehensive simulation study on the
Forward Imputation. Working Paper n. 2015-04, Febbraio 2015, Dipartimento di Economia,
Management e Metodi Quantitativi, Università degli Studi di Milano
URL: https://ideas.repec.org/p/mil/wpdepa/2015-04.html
Milano, 08 Novembre 2016
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