Informazioni personali

Professore Ordinario di Statistica dell’Università degli Studi di Roma “Tor Vergata”.

email:  rrocci@luiss.it

Curriculum

Marzo 2008-presente: Professore Ordinario di Statistica dell’Università degli Studi di Roma “Tor Vergata”.

Marzo 2005-Febbraio 2008: Professore Straordinario di Statistica nella Facoltà di Economia dell’Università degli Studi di Roma “Tor Vergata”.

Novembre 2002-Febbraio 2005: Professore Associato di Statistica nella Facoltà di Economia dell’Università degli Studi di Roma “Tor Vergata”.

Novembre 1998-Ottobre 2002: Professore Associato di Statistica nella Facoltà di Economia dell’Università degli Studi del Molise.

Giugno 1995-Ottobre 1998: Ricercatore di Statistica nella Facoltà di Scienze Statistiche dell’Università degli Studi di Roma “La Sapienza”.

Dottorato di Ricerca in Statistica Metodologica, A.A. 1992/93, Università degli studi di Roma “La Sapienza”.

Laurea in Scienze Statistiche ed Economiche, A.A. 1989/90, Università degli studi di Roma “La Sapienza”.

Pubblicazioni recenti

Ranalli, R. Rocci, Mixture models for ordinal data: a pairwise likelihood approach. Statistics and Computing, DOI 10.1007/s11222-014-9543-4 (2014).

D. De Leonardis, R. Rocci, Default risk analysis via a discrete-time cure rate model. Applied Stochastic Models in Business and Industry, DOI:10.1002/asmb.1998 (2013).

P. Giordani, R. Rocci. Candecomp/Parafac with ridge regularization.Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 129, 3-9 (2013).

P. Giordani, R. Rocci. Constrained Candecomp/Parafac via the Lasso. Psychometrika, vol. 78, no. 4, 669–684 (2013).

S.A. Gattone, R. Rocci. Clustering Curves on a Reduced Subspace, Journal of Computational and Graphical Statistics, 21:2, 361-379 (2012).

A. Maruotti, R. Rocci. A mixed non-homogeneous hidden Markov model for categorical data, with application to alcohol consumption, Statistics in Medicine, DOI: 10.1002/sim.4478 (2012).

S. Ingrassia, R. Rocci. Degeneracy of the EM algorithm for the MLE of multivariate Gaussian mixtures and dynamic constraints. Computational Statistics and Data Analysis, 55, 1715–1725 (2011).

R. Rocci, S. A. Gattone, M. Vichi. A New dimension reduction method: factor discriminant K-means. Journal of Classification, Volume 28, Number 2, 210-226 (2011).

R. Rocci, P. Giordani, A weak degeneracy revealing decomposition for the CANDECOMP/PARAFAC model. Journal of Chemometrics, DOI: 10.1002/cem.1272 (2010).