Angelo Mazza

Professore associato di DEMOGRAFIA [SECS-S/04]
Ufficio: Stanza 27 piano IV
Email: angelo.mazza@unict.it
Sito web: www.datasciencegroup.unict.it/content/angelo-mazza
Orario di ricevimento: Lunedì e mercoledì dalle 08:00 alle 09:00
Temi di ricerca: Population Studies, Spatial Demography, Migrations, Mortality.



Education
Ph.D., University of Catania, 2000
Laurea cum laude;in Economics and Business, 1997.


Research Interests
My research has focused on the use of (computationally intensive) statistical methods for analyzing human populations. Main research topics embrace segregation, migrations, and mortality. Other research interests are in item response theory, and in its application to the study of human social behaviour.
My most recent interests are in spatial demography and the use of GIS and spatial analysis to study population.


Recent publications (since 2011)

2019

  • Mazza A, Punzo A. Modeling Household Income with Contaminated Unimodal Distributions. In A. Petrucci, F Racioppi, R Verde, New Statistical Developments in Data Science, forthcoming, Switzerland: Springer International Publishing.
  • Mazza A, Battisti M, Ingrassia S, Punzo A. Modeling return to education in heterogeneous populations. An application to Italy. In Greselin I, Deldossi L, Vichi M (Eds.), Advances in Statistical Models for Data Analysis, Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization, forthcoming, Switzerland: Springer International Publishing.

2018

  • Punzo A, Mazza A, Maruotti. A Fitting insurance and economic data with outliers: a flexible approach based on finite mixtures of contaminated gamma distributions. Journal of Applied Statistics, (forthcoming). Impact factor 0.664
  • Mazza A, Strozza S. SICILIA, MORDI E FUGGI. Uno sguardo da una delle porte di accesso all’Europa: immigrazione, accoglienza e relazioni sociali in Sicilia e a Catania. Limes. Rivista Italiana di Geopolitica, 01/2018, p.175-182.
  • Mazza A, Punzo A, Ingrassia S. flexCWM: A Flexible Framework for Cluster-Weighted Models. Journal of Statistical Software, Vol.86 (2) p. 1-30. Impact factor 22.7
  • Punzo A, Mazza A, McNicholas P D. ContaminatedMixt: An R Package for Fitting Parsimonious Mixtures of Multivariate Contaminated Normal Distributions. Journal of Statistical Software, vol.85 (10), p.1-25; Impact factor 22.7

2017

2016

2015

2014

  • Altavilla AM, Mazza A, Punzo A. A comparison of bias correction methods for the dissimilarity index. RIEDS, vol. LXVIII, p. 159-166
  • Altavilla AM, Mazza A, Punzo A. An R snippet for adaptive beta kernel graduation. An application to Italian mortality data. RIEDS, vol. LXVIII, p. 7-14
  • Mazza A, Punzo A. DBKGrad: An R Package for Mortality Rates Graduation by Discrete Beta Kernel Techniques.Journal of Statistical Software, vol. 57, p. 1-18. Impact factor 22.7
  • Altavilla AM, Mazza A, Monaco;L .;Effetti;dell’invecchiamento;della;popolazione;sulla;spesa;del;sistema;sanitario;nazionale. RIEDS, vol. XLVIII, p. 1-9
  • Mazza A, Punzo A, McGuire;B .;KernSmoothIRT: An R Package for Kernel Smoothing in Item Response Theory.Journal of Statistical Software, vol. 58, p.;1-34 .;Impact factor 22.7
  • Johnson J, Mazza;A .;Using Social Network Analysis to measure and enhance integration among non-profit organizations. In Catalfo P, Experiences in monitoring social networks of non-profit organizations. p. 19-37, Roma: Aracne Editrice

2013

  • Altavilla AM, Mazza A, Monaco;L .;Incidenza;della;dinamica;demografica;sul;mercato;del;lavoro. RIEDS, vol. LXVII, p. 7-14
  • Mazza A, Punzo A. Graduation;by;Adaptive Discrete Beta Kernels. In: Giusti A, Ritter G, Vichi M, Classification;and;Data Mining. Studies in classification, data analysis, and knowledge organization, p. 243-250, Berlin:Springer-Verlag
  • Mazza A, Punzo A. Using the Variation Coefficient for Adaptive Discrete Beta Kernel Graduation. In Giudici P, Ingrassia S, Vichi M, Statistical Models for Data Analysis. Studies in classification, data analysis, and knowledge organization,;p. 225-232, Springer International Publishing Switzerland

2012

  • Altavilla AM, Mazza A, Punzo A. Beta kernel graduation of mortality data in R. An application to the Enna province. RIEDS, vol. LXVI, p. 15-22
  • Altavilla AM, Galizia F, Mazza A.;Indicatori;di;carico;demografico;ed;invecchiamento;della;popolazione. RIEDS, vol. LXVI – N. 1, p. 7-14
  • Di Liberto E, Mazza A, Mercatanti L. Le;recenti;strategie;insediative;della;comunità;rumena;in Sicilia. Geotema, vol. 43-44-45, p. 149-155
  • Altavilla AM, Galizia F, Mazza A. L’invecchiamento;della;popolazione;nei;paesi;del;bacino;del Mediterraneo. RIEDS, vol. LXVI, p. 7-14
  • Altavilla AM, Mazza A. On the analysis of immigrant settlement patterns using quadrat counts. The case of the city of Catania (Italy). Advances and Applications in Statistics, vol. 29, p. 111-123
  • Altavilla AM, Mazza A, Punzo A. On the upward bias of the dissimilarity index. RIEDS, vol. LXVI – N. 1, p. 15-20
  • Altavilla AM, Mazza A, Mercatanti L. Two solitudes:;Singalesi;e Tamil;tra;Catania e Palermo. Geotema, vol. 43-44-45, p. 52-57

2011

  • Altavilla AM, Mazza A, Punzo A. Alternative variants of the Heligman-Pollard model. RIEDS, vol. LXV, p. 5-12
  • Altavilla AM, Galizia F, Mazza A, Scrofani L. Catania e Palermo, dal decentramento alla ricentralizzazione: il riposizionamento della popolazione agiata in ambito urbano. In: Ruggiero V, Scrofani L, Turismo e competitività urbana. Milano: Franco Angeli.
  • Mazza A, Punzo A. Discrete Beta Kernel Graduation of Age-Specific Demographic Indicators. In: Ingrassia S, Rocci R, Vichi M. New Perspectives in Statistical Modeling and Data Analysis. Studies in classification, data analysis, and knowledge organization, p. 127-134, Berlin: Springer-Verlag
  • Mazza A, Punzo A. Using the Variation Coefficient for Adaptive Discrete Beta Kernel Graduation. In: Cerchiello P, Tarantola C, CLADAG 2011 Book of Abstracts

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Anno accademico  

03/10/2019
Informazioni 2019-20

- Il course-id 2019/20 per MyMathLab  è XL01-518Z-3021-29R4

- Informazioni sulle modalità d'esame di Statistica 2018/19 

Il materiale didattico per Statistica Corso A è disponibile sulla piattaforma  STUDIUM.UniCT

Informazioni su Sistemi di Elaborazione delle Informazioni

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30/06/2020
Turni prova 1/7/2020

10:30 M26005447
10:30 M26004763
10:30 M26005430
10:30 M26003294
10:30 M26004147
10:30 M26005665
11:00 M26005709
11:00 M26005643
11:00 M26005746
11:00 M26005381
11:00 M26005457
11:30 M26005372
11:30 M26004422
11:30 M26005685
11:30 M26005667
11:30 M26005554
12:00 M26005557
12:00 M26005725
12:00

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25/06/2020
Esami di Statistica Corso A

Gli esami di Statistica Corso A previsti per giorno 29/06/2020 si svolgeranno giorno 01/07/2020 a partire dalle ore 08:30, in presenza ed in forma orale.

L'orario di convocazione per ogni candidato verrà pubblicato il giorno precedente. 

Si invitano gli studenti che hanno effettuato la prenotazione

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18/06/2020
Elenco degli ammessi all'orale per la prova integrativa per Revisore Legale

Codice di prenotazione Esito
64677428 Assente
64730423 Ammesso
64764540 Ammesso
64767052 Non Ammesso
64771371 Assente
64791247 Ammesso
64794134 Non Ammesso
64796434 Ammesso
64798132 Ammesso
64800341 Assente
64801125 Ammesso
64801938 Ammesso
64810558 Ammesso
64814355 Ammesso
64814727 Non

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19/01/2020
20/01/2020 e 22/01/2020 non ci sarà ricevimento

Il 20/01/2020 ed il  22/01/2020 non ci sarà ricevimento

28/12/2019
Risultati prova scritta del 18/12/2019

Gli studenti potranno prendere visione del compito giorno 8/1/2020 dalle 08:00 alle 09:00. 

1000000298 0
1000000303 1
M26005346 0
M26005355 0
M26005366 5
M26005379 3
M26005394 2
M26005401 1
M26005405 2
M26005435 0
M26005439 5
M26005445 3,5
M26005447 1
M26005452 2
M26005453 2
M26005466

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22/12/2019
Ricevimento 23/12/2019 annullato

Il 23 dicembre 2019 non ci sarà ricevimento.

01/12/2019
Ricevimento del 2/11 e 4/11 spostati al 3/11/2019

Il ricevimento del 2/11 ore 09:00-10:00 e quello del 4/11 ore 11:00-12:00 sono spostati al 03/11/2019 ore 10:00-12:00.

18/11/2019
Rinvio ricevimento dal 20/11 al 21/11 ore 10:00

Il ricevimento previsto per giorno 20/11 è rinviato al 21/11 dalle 10:00 alle 11:00

10/11/2019
Ricevimento del 13/11/2019 anticipato al 12/11/2019

Il ricevimento previsto per il 13/11/2019 è anticipato al 12/11/2019 alle 11:00