Agnese PANZERA

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

Recapiti

	0552751589
	agnese.panzera(AT)unifi.it

Agnese PANZERA

Curriculum

Posizione corrente

Da Ottobre 2018: Professore Associato in Statistica presso il Dipartimento Di Statistica, Informatica, Applicazioni dell’Università degli Studi di Firenze.

Esperienze professionali precedenti

Da Settembre 2013 a Settembre 2018: Ricercatore a tempo determinato in Statistica presso il Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni dell’ Università degli Studi di Firenze.

Da Gennaio 2010 a Agosto 2013: Assegnista di ricerca su temi di statistica non parametrica presso l’ Università “G. d’Annunzio” di Chieti-Pescara.

Formazione

Aprile 2007: Dottorato di Ricerca in Statistica per le applicazioni socio-economico ambientali conseguito presso l’Università “G. d’Annunzio” di Chieti-Pescara.

Attività didattica

Da Settembre 2013 è titolare di Insegnamenti nel settore SECS S/01 in diversi corsi di Laurea dell’Università di Firenze (per dettagli si veda la sezione Insegnamenti) e tiene corsi su temi di statistica non parametrica in programmi di Dottorato di Ricerca.

Principali interessi di ricerca

Svolge attività di ricerca prevalentemente su metodi non parametrici per l’analisi di dati direzionali (per dettagli si veda la sezione Pubblicazioni).

Agnese PANZERA

Note

EROGAZIONE DELLE LEZIONI DEL CORSO DI STATISTICA PER L’INGEGNERIA

A partire dal 10 Marzo 2020, e fino a nuovo avviso, le lezioni del corso si svolgeranno per via telematica in modalità off-line. In particolare, nel giorno previsto per ogni lezione, sarà fornito sulla pagina moodle del corso il link alla cartella G-Drive in cui di volta in volta saranno caricate le slides con registrazione audio. Durante l’orario previsto per le lezioni il docente è disponibile a fornire spiegazioni e interagire con gli studenti usando, in via sperimentale, Google Chat.

RICEVIMENTO STUDENTI

Il docente riceve per via telematica tramite Google Meet nell’orario di ricevimento già comunicato. Gli studenti (singolarmente o in piccoli gruppi) dovranno prenotarsi via email almeno un giorno prima della data del ricevimento. Il docente risponderà alla prenotazione fissando un appuntamento con ciascuno studente (gruppo di studenti).

Considerata la modalità di ricevimento, nel testo della email di prenotazione gli studenti dovranno fornire il maggior numero possibile di informazioni sul materiale su cui intendono avere chiarimenti (es: testi di esercizi) in modo da consentire al docente di fornire spiegazioni dettagliate.

Agnese PANZERA

Pubblicazioni

Legenda

Contributo su rivista |

Articolo su libro |

Libro |

Contributo in atti di convegno (proceeding) |

Brevetto |

Curatela | Altro

Altro |

Tesi di Dottorato

Claudio Conversano, Peng Ding, Alessandra Mattei, Agnese Panzera, Giancarlo Ragozini (2023). Special issue on Advanced statistical modeling and causal inference with complex data for better decision making. In: Claudio Conversano, Peng Ding, Alessandra Mattei, Agnese Panzera, Giancarlo Ragozini. Special issue on Advanced statistical modeling and causal inference with complex data for better decision making, pp. 1-4 Springer.

M. Di Marzio, A. Panzera, S. Fensore, C.C. Taylor (2022). Modelling the Movement of Magnetic North. In: A. SenGupta, B.C. Arnold. Directional Statistics for Innovative Applications. Forum for Interdisciplinary Mathematics., pp. 83-92 Springer, ISBN:978-981-19-1043-2. DOI

Marco Di Marzio, Stefania Fensore, Agnese Panzera, Charles C. Taylor (2022). Density estimation for circular data observed with errors. BIOMETRICS, vol. 78, pp. 248-260, ISSN:0006-341X DOI

Meilán-Vila, Andrea; Francisco-Fernández, Mario; Crujeiras, Rosa M.; Panzera, Agnese (2021). Nonparametric multiple regression estimation for circular response. TEST, vol. 30, pp. 650-672, ISSN:1133-0686 DOI

Marco Di Marzio, Stefania Fensore, Agnese Panzera, Charles C. Taylor (2020). Kernel Circular Deconvolution Density Estimation. In: La Rocca M., Liseo B., Salmaso L. (eds). Nonparametric Statistics. ISNPS 2018. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics., pp. 183-191 Springer, ISBN:978-3-030-57305-8. DOI

Di Marzio, M.; Panzera, A.; Taylor Charles, C. (2019). Nonparametric rotations for sphere-sphere regression. JOURNAL OF THE AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION, vol. 114, pp. 466-476, ISSN:1537-274X DOI

Marco Di Marzio, Stefania Fensore, Agnese Panzera, Charles C. Taylor (2019). Spherical regression with local rotations and implemetation in R. In: SIS 2019, Pearson, pp. 269-276, ISBN:9788891915108

Andrea Meilán-Vila, Mario Francisco-Fernández, Rosa M. Crujeiras, Agnese Panzera (2019). Nonparametric Regression Estimation for Circular Data. In: 2nd XoveTIC Conference, MDPI, pp. 21-0. DOI

Marco Di Marzio, Stefania Fensore, Agnese Panzera, Charles C. Taylor (2019). LOCAL FITTING OF ANGULAR VARIABLES OBSERVED WITH ERROR. In: CLADAG 2019, Giovanni C. Porzio Francesca Greselin Simona Balzano Editors-Edizioni ùuniversità di assino, pp. 170-173, ISBN:978-88-8317-108-6

Di Marzio M., Fensore S., Panzera A., Taylor C.C. (2019). Kernel density classification for spherical data. STATISTICS & PROBABILITY LETTERS, pp. 23-29, ISSN:0167-7152 DOI

Di Marzio M., Fensore S., Panzera A., Taylor C.C. (2019). Local binary regression with spherical predictors. STATISTICS & PROBABILITY LETTERS, vol. 144, pp. 30-36, ISSN:0167-7152 DOI

Grilli, Leonardo; Panzera, Agnese; Rampichini, Carla (2018). Clustering Upper Level Units in Multilevel Models for Ordinal Data. In: Mola F., Conversano C., Vichi M.. Classification, (Big) Data Analysis and Statistical Learning, pp. 137-144 Springer, ISBN:978-3-319-55707-6. DOI Accesso ONLINE all'editore

Marco Di Marzio, ; Stefania, Fensore; Agnese, Panzera; Taylor, Charles C. (2018). Circular local likelihood. TEST, vol. 27, pp. 921-945, ISSN:1133-0686 DOI

Marco Di Marzio, Stefania Fensore, Agnese Panzera, Charles C. Taylor (2018). Nonparametric Classification for Circular Data. In: Christophe Ley and Thomas Verdebout. Applied Directional Statistics: Modern Methods and Case Studies, pp. 241-258 Chapman & Hall/CRC, ISBN:9781138626430.

Marco Di Marzio, ; Stefania, Fensore; Agnese, Panzera; Taylor, Charles C. (2017). Nonparametric classification for directional data. In: SIS 2017 Statistics and Data Science: new challenges, new generations, Editors: Alessandra Petrucci and Rosanna Verde, pp. 371-378, ISBN:978-88-6453-521-0

Di Marzio, Marco; Fensore, Stefania; Panzera, Agnese; Taylor, Charles C. (2017). Nonparametric estimating equations for circular probability density functions and their derivatives. ELECTRONIC JOURNAL OF STATISTICS, vol. 11, pp. 4323-4346, ISSN:1935-7524 DOI Accesso ONLINE all'editore

Di Marzio, Marco; Panzera, Agnese; Taylor, Charles C. (2016). Nonparametric circular quantile regression. JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE, vol. 170, pp. 1-14, ISSN:0378-3758 DOI

Marco Di Marzio, ; Stefania, Fensore; Agnese, Panzera; Taylor, Charles C. (2016). Circular density estimation via matching local trigonometric moments. In: SIS 2016_48th scientific meeting of the Italian Statistical Society, Editors: Monica Pratesi and Cira Perna, pp. 1-7, ISBN:9788861970618

Di Marzio, M; Fensore, S.; Panzera, A.; C., C. Taylor (2016). Practical performance of local likelihood for circular density estimation. JOURNAL OF STATISTICAL COMPUTATION AND SIMULATION, vol. 86, pp. 2560-2572, ISSN:0094-9655 DOI Accesso ONLINE all'editore

Di Marzio, Marco; Fensore, Stefania; Panzera, Agnese; Taylor, Charles C. (2016). A note on nonparametric estimation of circular conditional densities. JOURNAL OF STATISTICAL COMPUTATION AND SIMULATION, vol. 86, pp. 2573-2582, ISSN:0094-9655

Marco Di Marzio; Agnese Panzera; Catia Venieri (2015). Nonparametric regression for compositional data. STATISTICAL MODELLING, vol. 15, pp. 113-133, ISSN:1471-082X DOI

Marco Di Marzio, Stefania Fensore, Agnese Panzera, Charles C. Taylor (2015). SMALL BIASED CIRCULAR DENSITY ESTIMATION. In: CLADAG 2015, CUEC Editrice, Cagliari, pp. 1-4, ISBN:978-88-8467-949-9

Leonardo Grilli, Agnese Panzera, Carla Rampichini (2015). Clustering upper level units in multilevel models for ordinal data. In: CLADAG 2015, CUEC Editrice, Cagliari, pp. 288-290, ISBN:978 88 8467 749 9

Marco Di Marzio, Stefania Fensore, Agnese Panzera, Charles C. Taylor (2014). Local likelihood estimation for multivariate directional data.. In: COMPSTAT 2014, Manfred Gilli Gil Gonzalez-Rodriguez Alicia Nieto-Reyes (Eds.), pp. 553-560, ISBN:978-2-8399-1347-8

Marco Di Marzio; Agnese Panzera; Charles C. Taylor (2014). Nonparametric regression for spherical data. JOURNAL OF THE AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION, vol. 109, pp. 748-763, ISSN:0162-1459 DOI

MARCO DI MARZIO; AGNESE PANZERA; CHARLES C. TAYLOR (2013). Non-parametric Regression for Circular Responses. SCANDINAVIAN JOURNAL OF STATISTICS, vol. 40, pp. 238-255, ISSN:0303-6898 DOI

Catia Venieri; Marco Di Marzio; Agnese Panzera (2013). Local regression for compositional data. In: 5th INTERNATIONAL WORKSHOP ON COMPOSITIONAL DATA ANALYSIS (CoDaWork 2013), K. HRON, P. FILZMOSER AND M. TEMPL (EDS.), pp. 177-184, ISBN:9783200031036

Macro Di Marzio;Agnese Panzera;Charles C. Taylor (2012). Non-parametric smoothing and prediction for nonlinear circular time series. JOURNAL OF TIME SERIES ANALYSIS, vol. 33, pp. 620-630, ISSN:0143-9782 DOI

Marco Di Marzio; Agnese Panzera; Charles C. Taylor (2012). A Note on Density Estimation for Circular Data. In: A cura di: Agostino Di Ciaccio, Mauro Coli, Jose Miguel Angulo Ibanez. Advanced Statistical Methods for the Analysis of Large Data-Sets Studies in Theoretical and Applied Statistics 2012, pp. 297-304 Springer-Verlag Berlin Heidelberg, ISBN:9783642210365. DOI

Agnese Panzera; Charles C. Taylor (2012). Nonparametric smoothing of circular data. In: 46th Scientific Meeting of the Italian Statistical Society, Cleup-Padova, pp. 1-4, ISBN:9788861298828

Charles C. Taylor;Kanti V. Mardia;Marco Di Marzio;Agnese Panzera (2012). Validating protein structure using kernel density estimates. JOURNAL OF APPLIED STATISTICS, vol. 39, pp. 2379-2388, ISSN:0266-4763 DOI

Marco Di Marzio;Agnese Panzera;Charles C. Taylor (2012). Smooth estimation of circular cumulative distribution functions and quantiles. JOURNAL OF NONPARAMETRIC STATISTICS, vol. 24, pp. 935-949, ISSN:1048-5252 DOI

Marco Di Marzio;Agnese Panzera;Charles C. Taylor (2011). Kernel density estimation on the torus. JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE, vol. 141, pp. 2156-2173, ISSN:0378-3758 DOI

Marco Di Marzio;Agnese Panzera;Charles C. Taylor (2009). Local polynomial regression for circular predictors. STATISTICS & PROBABILITY LETTERS, vol. 79, pp. 2066-2075, ISSN:0167-7152 DOI

Marco Di Marzio; Agnese Panzera; Charles C. Taylor (2009). A note on density estimation for toroidal data. In: Statistical Methods for the analysis of large data-sets, Cleup-Padova, pp. 399-402, ISBN:9788861294257

Fabiola Del Greco M.; Marco Di Marzio; Agnese Panzera (2008). A new class of excited random walks on trees. STATISTICS & PROBABILITY LETTERS, vol. 78, pp. 1981-1989, ISSN:0167-7152 DOI

Agnese Panzera (2007). On a new class of non-markovian processes defined on trees. (Tutor: Marco Di Marzio)

Agnese PANZERA

Curriculum

Present Position

Since October 2018: Associate Professor in Statistics, Department of Statistics, Computer Science, Applications, University of Florence

Previous positions

September 2013-September 2018: Assistant Professor in Statistics, Department of Statistics, Computer Science, Applications, University of Florence

January 2010-August 2013: Postdoctoral researcher in Statistics, University “G.d’Annunzio” of Chieti-Pescara

Education

April 2007: PhD in Statistics, University “G.d’Annunzio” of Chieti-Pescara

Principal Research Interests

Non-parametric statistics for directional data