Angelo Mazza

Professore ordinario di DEMOGRAFIA [SECS-S/04]

Temi di ricerca

Population Studies, Spatial Demography, Migrations, Mortality.

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Indagine per valutare le abitudini e gli stili di vita, il benessere soggettivo e le intenzioni e aspettative future degli studenti universitari intervistati.

https://ec.europa.eu/eusurvey/runner/DREAMS_studenti

 

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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)

2021

2020

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

Published R software packages

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Anno accademico 2015/2016

https://ec.europa.eu/eusurvey/runner/DREAMS_studenti

Gentile studente/studentessa,

L' Alma Mater Studiorum – Università di Bologna, l'Università degli Studi di Catania, l'Università degli Studi di Messina e l'Università di Roma La Sapienza stanno svolgendo una nuova indagine per valutare le abitudini e gli stili di vita, il benessere soggettivo e le intenzioni e aspettative future degli studenti universitari intervistati.
Tale ricerca è condotta nel quadro del progetto “Depopulation Risk: Experiences, Mobility and Subjective Well-being (DREAMS)”, finanziato dall'Unione Europea - NextGenerationEU a valere sul Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR) – Missione 4 Istruzione e ricerca – Componente 2 Dalla ricerca all’impresa - Investimento 1.1.
La tua partecipazione è preziosa per comprendere le motivazioni alla base delle scelte migratorie dei giovani e l’impatto di tali scelte sulla vita quotidiana e sull’uso del tempo, sul benessere percepito e sulle intenzioni future.
Con il presente avviso ti invitiamo a partecipare alla survey tramite la compilazione del questionario disponibile al seguente link: https://ec.europa.eu/eusurvey/runner/DREAMS_studenti
Il questionario ha ottenuto l’approvazione del Comitato di Bioetica dell’Alma Mater Studiorum-Università di Bologna e sarà somministrato in maniera completamente anonima.
La compilazione del questionario in forma totalmente anonima richiederà non più di 15 minuti del tuo tempo.
Le informazioni raccolte verranno utilizzate in forma aggregata ed esclusivamente per questo progetto di ricerca, garantendo l'anonimato e il segreto statistico.Noi ricercatori impegnati in questo ambizioso progetto

Ti ringraziamo per il tempo che vorrai dedicarci!

Il team di Prin DREAMS