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Rubrica
Qualifica
Professoressa Associata
Struttura
Indirizzo
VIA CESARE BATTISTI, 241/243 - PADOVA
Telefono
0498274119
Giovanna Menardi è Professore Associato in Statistica presso il Dipartimento di Scienze Statistiche dell'Università di Padova da gennaio 2018. Presso la stessa sede è stata Ricercatore da ottobre 2012.
Precedentemente ha svolto attività post-dottorale presso il Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali, Matematiche e Statistiche “Bruno de Finetti” dell'Università di Trieste (anni 2007-2010) e presso il Dipartimento di Scienze Statistiche dell'Università di Padova (2010-2012)
Ha conseguito il dottorato di ricerca in Statistica applicata alle Scienze Economiche e Sociali presso l'Università di Padova (2007) e la laurea in Statistica e Informatica per l'Azienda presso l'Università di Trieste (2002).
La sua attività di ricerca è indirizzata verso temi di statistica multidimensionale, e in particolare analisi di raggruppamento e classificazione.
E' responsabile locale del progetto europeo AMVA4NewPhysics (Advanced Multivariate Analysis for New Physics Searches at the Large Hadron Collider), un programma di ricerca e formazione su temi di statistica applicata alla fisica delle particelle.
Avvisi
Orari di ricevimento
Il Venerdi' dalle 10:00 alle 12:00
presso Dip. Scienze Statistiche, stanza 151
Si prega di verificare l'orario alla pagina https://homes.stat.unipd.it/giovannamenardi/content/home Gli studenti sono pregati di contattarmi via email per concordare l'incontro.
Insegnamenti
- STATISTICA 2 (Ult. numero di matricola pari), AA 2023 (SCP4063587)
- STATISTICA 2 (Ult. numero di matricola pari), AA 2023 (SCP4063587)
- STATISTICA 2 (Ult. numero di matricola pari), AA 2022 (SCP4063587)
- STATISTICA 2 (Ult. numero di matricola pari), AA 2022 (SCP4063587)
- STATISTICA ITERAZIONE, AA 2022 (SCP4063364)
- STATISTICA 2 (Ult. numero di matricola pari), AA 2021 (SCP4063587)
- STATISTICA 2 (Ult. numero di matricola pari), AA 2021 (SCP4063587)
- STATISTICA ITERAZIONE, AA 2021 (SCP4063364)
- STATISTICA 2 (Ult. numero di matricola pari), AA 2020 (SCP4063587)
- STATISTICA 2 (Ult. numero di matricola pari), AA 2020 (SCP4063587)
- STATISTICA 2 (Ult. numero di matricola pari), AA 2019 (SCP4063587)
- STATISTICA 2 (Ult. numero di matricola pari), AA 2019 (SCP4063587)
Pubblicazioni
Articoli pubblicati a seguito di un processo di revisione
Menardi, G., Lisi, F. (2015) Double clustering for rating mutual funds. Electronic Journal of Applied Statistical Analysis. In attesa di pubblicazione.
Lunardon, N. Menardi, G. Torelli, N. (2014) ROSE: a package for class imbalance learning, The R Journal, 6(1): 79-89.
G. Menardi, A. Azzalini (2013). An advancement in clustering via nonparametric density estimation Statistics and Computing. DOI: 10.1007/s11222-013-9400-x.
G. Menardi (2012). Multidimensional connected set detection in clustering based on nonparametric density estimation. In: M. Grigoletto, F. Lisi, S. Petrone: Complex Models and Computational Methods in Statistics. Springer/Physica Verlag, Heidelberg.
G. Menardi, N. Torelli (2012). Training and assessing classification rules with imbalanced data. Data Mining and Knowledge Discovery. DOI. 10.1007/s10618-012-0295-5.
G. Menardi, N. Torelli (2012). Reducing data dimension for cluster detection. Journal of Statistical Computation and Simulation. DOI: 10.1080/00949655.2012.679032.
G. Menardi, F. Lisi (2012). Are performance measures equally stable? Annals of Finance 4:553- 570.
G. Menardi, F. Lisi (2012). On the stability of performance measures over time: an empirical study The Journal of Performance Measurement, winter:36-45.
G. Menardi (2011). Density-based silhouette diagnostics for clustering methods Statistics and Computing, 21:295- 308.
G. Menardi, F. Tedeschi, N. Torelli (2011). On the use of boosting procedures to predict the risk of default. In: Fichet, B., Piccolo, D., Verde, R., Vichi, M. . Classification and Multivariate Analysis for Complex Data Structures. Springer Verlag, 211- 218.
G. Menardi, N. Torelli (2010). Preserving the clustering structure by a projection pursuit approach. In: F. Palumbo, C.N. Lauro, M.J. Greenacre. Data Analysis and Classification . Springer Verlag, Berlin: 171-178.
Menardi G; Monte A; Pauli F.(2006). Stima delle Forze di lavoro per le province del Friuli-Venezia Giulia integrando rilevazioni campionarie e fonti amministrative. In: LISEO, MONTANARI, TORELLI, Metodi statistici per l'integrazione di dati da fonti diverse. FrancoAngeli, MILANO: 119-139.
Pacchetti statistici
A. Azzalini, G. Menardi, T. Rosolin (2012) R package “pdfCluster”: Cluster analysis via nonparametric density estimation.
N. Lunardon, G.Menardi, N. Torelli (2013) R package “ROSE”: Random OverSampling Examples.
