Marco DORETTI

Ruolo attuale:: Professore Associato
SSD:: STAT-01/A - Statistica
Afferenza organizzativa:: Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni 'G. Parenti' (DiSIA)

Recapiti

	0552751565
	marco.doretti(AT)unifi.it

Marco DORETTI

Orario di ricevimento (aggiornato al 26/02/2025)

Su appuntamento da concordare via email

Marco DORETTI

Biografia

Marco Doretti è Professore Associato di Statistica (STAT-01/A) presso il Dipartimento di Statistica, Informatica e Applicazioni dell'Università degli Studi di Firenze, dove ricopre anche il ruolo di Referente dipartimentale per le Relazioni Internazionali. Nel 2015 ha conseguito il Dottorato di Ricerca in Metodi Matematici e Statistici per le Scienze Economiche e Sociali presso l'Università degli Studi di Perugia, dove ha successivamente prestato servizio come Assegnista di ricerca e Ricercatore a Tempo Determinato (RTDb). I suoi interessi di ricerca si concentrano sulla modellazione statistica di fenomeni complessi, spaziando dall'inferenza causale ai metodi per il trattamento della non-risposta informativa, dai modelli a variabili latenti per dati longitudinali alla valutazione statistica della performance. La sua attività più recente riguarda la mediazione e l'analisi degli indicatori per i sistemi di valutazione.

Marco DORETTI

Curriculum

Posizioni ricoperte

Professore Associato in Statistica (STAT-01/A), Università degli Studi di Firenze - Dipartimento di Statistica, Informatica e Applicazioni (dal 2023);
Ricercatore a tempo determinato (RTDb) in Statistica (SECS/S-01), Università degli Studi di Perugia - Dipartimento di Scienze politiche (2021 - 2023);
Assegnista di ricerca in Statistica (SECS/S-01), Università degli Studi di Perugia - Dipartimento di Scienze politiche (2016 - 2021);

Formazione

Dottorato di ricerca in Metodi matematici e statistici per le Scienze economiche e sociali, Università degli Studi di Perugia - Dipartimento di Economia. Titolo tesi: Missingness mechanisms and their role: a theoretical overview with an application to causal inference for a longitudinal weight loss study (2013 - 2015);
Laurea magistrale in Scienze statistiche, Università degli Studi di Firenze - Dipartimento di Statistica. Titolo tesi: Scoring models for country risk (2009 - 2012);
Laurea triennale in Statistica,Università degli Studi di Firenze - Dipartimento di Statistica. Titolo tesi: Modelli di Rasch per la valutazione della qualità della didattica (2006 - 2009);

Interessi di ricerca

Modelli a variabili latenti per dati longitudinali;
Valutazione di politiche e servizi;
Inferenza causale & Mediation analysis;
Analisi dei sistemi di valutazione;
Metodi per il trattamento della non-risposta informativa;
Tassonomia dei dati mancanti;

Esperienza internazionale

Visiting Research Scholar, Umeå School of Business, Economics and Statistics (2019);
Visiting Research Student, London School of Economics and Political Science - Department of Statistics (2013 - 2014);

Attività istituzionale e scientifica

Referente per l'Internazionalizzazione del Dipartimento di Statistica, Informatica e Applicazioni - Università degli Studi di Firenze (dal 2024);
Delegato Erasmus per il corso di laurea magistrale in Statistica e Data Science, Scuola di Economia e Management - Università degli Studi di Firenze (dal 2024);
Membro del Collegio Docenti del Dottorato in Economia, Istituzioni, Imprese e Metodi quantitativi, Università degli Studi di Perugia - Dipartimento di Economia (dal 2023);
Docente nell'ambito del Progetto Lauree Scientifiche (PLS) sul tema "Probabilità e gioco d'azzardo", rivolto alla scuola secondaria;
Docente del Laboratorio "Didattica della Statistica" nell'ambito del progetto "PF60", volto a rafforzare le competenze degli insegnanti della scuola secondaria (dal 2024).
Membro del comitato organizzatore di ITACOSM 2022 - seventh Italian conference on Survey Methodology, Perugia, 8-10 giugno 2022;
Membro della Società Italiana di Statistica (dal 2017);

Attività editoriale

Revisore per le seguenti riviste:

Statistical Methods & Applications;
Communications in Statistics - Simulation and Computation;
Statistical Methods for Medical Research;
Annals of Operations Research;
Metron;
Sociological Methods & Research;
Econometrics;
Journal of the Royal Statistical Society - Series A;
Journal of the American Statistical Association;

Marco DORETTI

Interessi

Modelli a variabili latenti per dati longitudinali;
Valutazione di politiche e servizi;
Inferenza causale & Mediation analysis;
Analisi dei sistemi di valutazione;
Metodi per il trattamento della non-risposta informativa;
Tassonomia dei dati mancanti;

Marco DORETTI

Pubblicazioni

Legenda

Contributo su rivista |

Articolo su libro |

Libro |

Contributo in atti di convegno (proceeding) |

Brevetto |

Curatela | Altro

Altro |

Tesi di Dottorato

Stanghellini, Elena; Doretti, Marco; Tezuka, Taiki (2024). A note on “Simple graphical rules to assess selection bias in general-population and selected-sample treatment effects" by M. B. Mathur and I. Shpitser. AMERICAN JOURNAL OF EPIDEMIOLOGY, pp. 0-0, ISSN:0002-9262 DOI

De Novellis, G.; Doretti, M.; Montanari, G. E.; Ranalli, M. G.; Salvati, N. (2024). Performance evaluation of nursing homes using finite mixtures of logistic models and M-quantile regression for binary data. STATISTICAL METHODS & APPLICATIONS, vol. 33, pp. 753-781, ISSN:1618-2510 DOI

Doretti, Marco; Genbäck, Minna; Stanghellini, Elena (2024). Mediation analysis with case–control sampling: Identification and estimation in the presence of a binary mediator. BIOMETRICAL JOURNAL, vol. 66, pp. 0-0, ISSN:0323-3847 DOI

Doretti, Marco; Montanari, Giorgio E. (2024). Classification and estimation of case-mix adjusted performance indices for binary outcomes. ANNALS OF OPERATIONS RESEARCH, pp. 0-0, ISSN:0254-5330 DOI

Raggi M.; Stanghellini E.; Doretti M. (2023). Path analysis for binary random variables. SOCIOLOGICAL METHODS & RESEARCH, pp. 1883-1915, ISSN:0049-1241 DOI

giorgio eduardo montanari; marco doretti (2023). On the impact of intraclass correlation in the ANVUR evaluation of academic departments. In: Statistical Learning, Sustainability and impact evaluation, Ancona, 21-23 giugno 2023, Pearson, pp. 417-421, ISBN:9788891935618 Accesso ONLINE all'editore

Marco Doretti; Elena Stanghellini; Paolo Berta; Martina Raggi (2022). On path-specific natural effects with a binary outcome and two binary mediators. In: 15th International Conference of the ERCIM (European Research Consortium for Informatics and Mathematics) Working Group on Computational and Methodological Statistics (CMStatistics 2022), Londra, 17-19/12/2022, ECOSTA ECONOMETRICS AND STATISTICS, ISBN:9789925781263

Doretti M.; Raggi M.; Stanghellini E. (2022). Exact parametric causal mediation analysis for a binary outcome with a binary mediator. STATISTICAL METHODS & APPLICATIONS, vol. 31, pp. 87-108, ISSN:1618-2510 DOI

Montanari G.E.; Doretti M.; Marino M.F. (2022). Model-based two-way clustering of second-level units in ordinal multilevel latent Markov models. ADVANCES IN DATA ANALYSIS AND CLASSIFICATION, vol. 16, pp. 457-485, ISSN:1862-5347 DOI

Giorgio E. Montanari; Marco Doretti (2022). A class of case-mix adjusted probability-based indices for performance evaluation. In: IES 2022 Innovation & Society 5.0: Statistical and Economic Methodologies for Quality Assessment, Capua (CE), 27-28 Gennaio 2022, PKE - Professional Knowledge Empowerment s.r.l., pp. 202-207, ISBN:978-88-94593-35-8

Giorgio Eduardo Montanari; Marco Doretti (2021). Two case-mix adjusted indices for nursing home performance evaluation. In: SIS 2021, Pisa, 21-25 Giugno 2021, Pearson Italia, pp. 1313-1318, ISBN:9788891927361

Doretti marco; Montanari Giorgio Eduardo (2020). Estimation of the treatment effect variance in a difference-in-differences framework. In: 50th Meeting of the Italian Statistical Society can not be held in June 2020, Pisa, June 2020 (cancelled for COVID 19), Pearson Italia1224-1229, ISBN:9788891910776

Ferrucci Luca; Montanari Giorgio; Doretti Marco (2020). La valutazione delle politiche industriali per la ricerca scientifica applicata e l’innovazione nelle PMI: gli effetti economici firm-level nell’esperienza umbra. PICCOLA IMPRESA, pp. 63-80, ISSN:0394-7947 DOI

Marco Doretti (2019). A note on marginal effects in logistic regression with independent covariates. In: Conference of the Italian Statistical Society “Smart Statistics for Smart Applications”, Milano, June, 18-21, 2019, Giuseppe Arbia, Stefano Peluso, Alessia Pini, Giulia Rivellini, pp. 837-842, ISBN:9788891915108

Stanghellini Elena; Doretti Marco (2019). On marginal and conditional parameters in logistic regression models. BIOMETRIKA, vol. Volume 106,, pp. 732-739, ISSN:0006-3444 DOI Accesso ONLINE all'editore

giorgio eduardo montanari; marco doretti (2019). A note on the Difference in Differences method with multiplicative effects and unequal size units. In: Statistical evaluation systems at 360°: techniques, technologies and new frontiers, Roma, 4-5 luglio 2019, Cuzzolin, pp. 289-292, ISBN:978-88-86638-65-4

Montanari GE; Doretti M (2019). Ranking Nursing Homes’ Performances Through a Latent Markov Model with Fixed and Random Effects. SOCIAL INDICATORS RESEARCH, vol. 146, pp. 307-326, ISSN:0303-8300 DOI Accesso ONLINE all'editore

giorgio eduardo montanari; marco doretti; nicola falocci (2019). CAPITOLO 7. Studi di valutazione controfattuale. In: Montanari Giorgio Eduardo Luca Ferrucci Simonetta Silvestri. Le politiche per la competitività e l'innovazione delle imprese in Umbria. Una valutazione di impatto, pp. 255-294, MIlano: Franco Angeli, ISBN:9788891797520. Accesso ONLINE all'editore

giorgio eduardo Montanari; marco doretti; nicola falocci (2019). CAPITOLO 5. Analisi statistica dei POR FESR come strumento di attuazione della Legge regionale umbra n. 25 del 2008. In: Montanari Giorgio Eduardo Luca Ferrucci Simonetta Silvestri. Le politiche per la competitività e l'innovazione delle imprese in Umbria. Una valutazione di impatto, pp. 165-222, MIlano: Franco Angeli, ISBN:9788891797520. Accesso ONLINE all'editore

giorgio eduardo montanari; marco doretti (2019). Latent Markov models with discrete separate cluster random effects on initial and transition probabilities. In: Smart Statistics for Smart Applications, Milano, 18-21 gugno 2019, Pearson Italia, pp. 991-996, ISBN:9788891915108 Accesso ONLINE all'editore

Doretti M; Geneletti S; Stanghellini E (2019). Missing data: A unified taxonomy guided by conditional independence. , ISBN:978-9963-2227-8-0

Marco Doretti; Sara Geneletti; Elena Stanghellini (2018). Missing data: a unified taxonomy guided by conditional independence. INTERNATIONAL STATISTICAL REVIEW, vol. 86, pp. 189-204, ISSN:0306-7734 DOI Accesso ONLINE all'editore

Montanari Giorgio Eduardo; Doretti Marco; Bartolucci Francesco (2018). A multilevel latent Markov model for the evaluation of nursing homes' performance. BIOMETRICAL JOURNAL, vol. 60, pp. 962-978, ISSN:0323-3847 DOI Accesso ONLINE all'editore

Alice Cartoni Mancinelli; Cecilia Mugnai; Cesare Castellini; Simona Mattioli; Livia Moscati; Luca Piottoli; Monica Guarino Amato; Marco Doretti; Alessandro Dal Bosco; Elisa Cordovani; Ylenia Abbate; David Ranucci (2018). Effect of transport length and genotype on tonic immobility, blood parameters and carcass contamination of free-range reared chickens. ITALIAN JOURNAL OF ANIMAL SCIENCE, pp. -, ISSN:1828-051X DOI

MONTANARI, Giorgio Eduardo; DORETTI, MARCO; BARTOLUCCI, Francesco (2017). An Ordinal Latent Markov model for the evaluation of Health Care services. In: Statistics and Data science: new challenges, new generations, Firenze, Jun 28th-30th 2017, Firenze University Press, pp. 707-712, ISBN:978-88-6453-521-0 Accesso ONLINE all'editore

MONTANARI, Giorgio Eduardo; DORETTI, MARCO; BARTOLUCCI, Francesco (2017). Statistical assessment of public health care services: a multilevel Markov model. In: 8th Scientific Conference on INNOVATION & SOCIETY Statistical Methods for Evaluation and Quality, Naples Italy, September 6th-7th 2017, Università di Napoli "Federico II", pp. 1-4, ISBN:978-88-8399-107-3

DORETTI, MARCO; Geneletti, Sara; STANGHELLINI, Elena (2016). Tackling non-ignorable dropout in the presence of time varying confounding. JOURNAL OF THE ROYAL STATISTICAL SOCIETY SERIES C-APPLIED STATISTICS, vol. 65, pp. 775-795, ISSN:0035-9254 DOI Accesso ONLINE all'editore

Marco DORETTI

Tematiche di tesi

Marco DORETTI

Biography

Marco Doretti is an Associate Professor in Statistics at the Department of Statistics, Computer Science, and Applications of the University of Florence, where he also serves as departmental Delegate for International Relations. In 2015, Dr Doretti earned a PhD in Statistical and Mathematical Methods for Economic and Social Sciences at the University of Perugia. Afterwards, he worked there as a Postdoctoral Researcher and, later, as an Assistant Professor. His research interests concern statistical modelling of complex phenomena, ranging from causal inference to methods for non-ignorable missing data, from latent variable models for longitudinal data to the statistical evaluation of performance. His latest work has been focussing on causal mediation as well as on the analysis of indicators for evaluation systems.

Marco DORETTI

Curriculum

Appointments

Associate Professor in Statistics (STAT-01/A), University of Florence - Department of Statistics, Computer Science, and Applications (since 2023);
Assistant Professor (RTDb) in Statistics (SECS/S-01), University of Perugia - Department of Political Science (2021 - 2023);
Postdoctoral Research Fellow in Statistics (SECS/S-01), University of Perugia - Department of Political Science (2016 - 2021);

Education

PhD in Mathematical and Statistical Methods for Economic and Social Sciences, University of Perugia - Department of Economics. Thesis title: Missingness mechanisms and their role: a theoretical overview with an application to causal inference for a longitudinal weight loss study (2013 - 2015);
MSc in Statistical Science, University of Florence - Department of Statistics. Thesis title: Scoring models for country risk (2009 - 2012);
BSc in Statistics, University of Florence - Department of Statistics. Thesis title: Rasch models for quality-of-teaching evaluation (2006 - 2009);

Research interests

Latent variable models for longitudinal data;
Evaluation of policy effects & public services;
Causal Inference & Mediation analysis;
Analysis of evaluation systems;
Methods for handling non-ignorable missigness;
Missing data taxonomy;

International

Visiting Research Scholar, Umeå School of Business, Economics and Statistics (2019);
Visiting Research Student, London School of Economics and Political Science - Department of Statistics (2013 - 2014);

Institutional and scientific service

Department Delegate for International Relations, University of Florence - Department of Statistics, Computer Science, and Applications (since 2024);
Erasmus Delegate for the MSc Program in Statistics and Data Science, School of Economics and Management - University of Florence (since 2024);
Member of the Academic Board of the PhD Programme in Economics, Institutions, Business and Quantitative Methods, University of Perugia - Department of Economics (since 2023);
Instructor within the high-school-oriented project "Progetto Lauree Scientifiche (PLS)" on the topic "Probability and gambling" (since 2024);
Instructor for the Lab "How to teach Statistics" within the project "PF60", aimed at strengthening high school teachers' skills (since 2024);
Member of the local organizing committee of ITACOSM 2022 - seventh Italian conference on Survey Methodology, Perugia, June 8-10, 2022;
Member of the Italian Statistical Society (since 2017);

Editorial

Referee for:

Statistical Methods & Applications;
Communications in Statistics - Simulation and Computation;
Statistical Methods for Medical Research;
Annals of Operations Research;
Metron;
Sociological Methods & Research;
Econometrics;
Journal of the Royal Statistical Society - Series A;
Journal of the American Statistical Association;

Marco DORETTI

Interest

Latent variable models for longitudinal data;
Evaluation of policy effects & public services;
Causal Inference & Mediation analysis;
Analysis of evaluation systems;
Methods for handling non-ignorable missigness;
Missing data taxonomy;