Musella Flaminia

Professore Associato 
Settore scientifico disciplinare di riferimento STATISTICA (SECS-S/01)
Ateneo Roma - Link campus university 
Struttura di afferenza Facoltà di Scuola Per Attivita Undergraduate E Graduate 
E-Mail f.musella@unilink.it

Orari di ricevimento

Il ricevimento viene concordato previo invio di mail.
Il docente rimane a disposizione per ogni chiarimento e/o delucidazioni al termine dell’orario di lezione

Curriculum

SITUAZIONE ATTUALE 01/05/2019 Professore di II fascia SECS S/01 presso l’Università degli Studi “Link Campus University”. 10/07/2017 Abilitata a Professore di II fascia SECS S/01. 1/11/2014 Ricercatore a Tempo Determinato Tipo A (Statistica SECS-S/01) presso l’Università degli Studi “Link Campus University”. Confermata fino al 30.10.2019 ESPERIENZE PRECEDENTI 1/06/2013 – 3/06/2014 Assegno di ricerca presso il Dip.to di Economia dell'Università degli Studi Roma Tre (area scientifico-disciplinare SECS-S/01). “Metodi statistici multivariati per l’analisi di dati complessi. Applicazioni economiche, economico-ambientali e aziendali“ Responsabile scientifico – Prof.ssa Julia Mortera 1/11/2011- 31/03/2013 Assegno di ricerca presso il Dip.to di Metodi e Modelli per l’economia, il territorio e la finanza (MEMOTEF) dell'Università Sapienza di Roma (area scientifico-disciplinare SECS-S/01). Responsabile scientifico – Prof. Giorgio Alleva ISTRUZIONE E FORMAZIONE Data 28/03/2011 Titolo della qualifica rilasciata Dottorato in Metodi Statistici per l’Economia e l’Impresa - XXIII ciclo presso il Dipartimento di Economia, Università degli studi Roma Tre. Data Da marzo 2007 a gennaio 2008 Titolo della qualifica rilasciata Master di II livello “Qualità nella Pubblica Amministrazione” presso la Facoltà di Economia, Università degli studi Roma Tre. Data 21/12/2006 Titolo della qualifica rilasciata Laurea Specialistica in “Metodi Statistici per l’Analisi dei Sistemi Economici con votazione 110/110 e lode presso la Facoltà di Economia, Università degli studi Roma Tre. Titolo della Tesi: “Integrazione di diversi aspetti della qualità mediante le reti bayesiane: applicazione al Romaeuropa Festival”. Data 25/11/2004 Titolo della qualifica rilasciata Laurea Triennale in ‘Economia delle Imprese e dei Mercati - curriculum “Metodi quantitativi per l’Economia e l’Impresa” con votazione 110/110 e lode presso Facoltá di Economia, Universitá degli studi Roma Tre. Titolo della Tesi: “Le reti bayesiane di supporto alla teoria delle decisioni”. SOGGIORNI ESTERI Da ottobre 2009 a gennaio 2010 Visiting student del Prof. Lauritzen presso il Dipartimento di Statistica all’Università di Oxford. PROGETTI DI RICERCA Progetto “Decode” Dal 2016 (in corso) Partecipazione al progetto ERASMUS + Progetto “Reti Bayesiane come supporto alle decisioni nei mercati dell'energia” 2015-2016 Partecipazione al progetto di ricerca Reti Bayesiane come supporto alle decisioni nei mercati dell'energia Progetto “Bologna & Beyond” 2014-2016 Partecipazione al progetto di ricerca Bologna & Beyond Progetto “Miglioramento e sviluppo dell’attuale sistema di monitoraggio qualità di Aeroporti di Roma” 2013-2015 Partecipazione al progetto di ricerca congiunto con il Dipartimento di Scienze Aziendali dell’Università degli Studi Roma Tre e Aeroporti di Roma. Progetto “Bayesian Networks’ structural learning by Rank-based test for conditional independence in multivariate time series” 2012-2013 Partecipazione alla ricerca d’ateneo (Sapienza) Progetto Solutions for Environmental contrasts in Coastal Areas (SECOA). Grant agreement nr. 244251. 2011-2013 Partecipazione al progetto co-finanziato da European 7th Framework Programme (2007-2013) Progetto “Realizzazione di un’attività di validazione del modello di rilevazione della customer satisfaction (CS) dei servizi erogati on-line e off-line dalle amministrazioni territoriali appartenenti alle regioni Campania, Calabria, Puglia e Sicilia”. 2010 Progetto di ricerca congiunta con il Dipartimento di Scienze Aziendali ed Economico-Giuridiche dell’Università degli Studi Roma Tre, il Dipartimento della Funzione Pubblica e il Formez. Progetto Progetto “Per un’amministrazione di qualità – azioni per promuovere la customer satisfaction, il benchmarking, il monitoraggio, la valutazione e la visibilità della qualità”. 2009 Progetto di Ricerca congiunta con il Dipartimento di Scienze Aziendali ed Economico-Giuridiche dell’Università degli Studi Roma Tre, il Dipartimento della Funzione Pubblica e il Formez, .Realizzazione di un modello di valutazione della soddisfazione cittadini/utenti dei servizi erogati on-line degli enti locali. Progetto “Sperimentazione di un modello di Customer satisfaction on line su un panel di enti locali e impostazione del modello di Customer Satisfaction off line e realizzazione di strumenti di rilevazione” Progetto “Azioni per promuovere la customer satisfaction, il benchmarking, il monitoraggio, la valutazione e la visibilità della qualità”. 2009 Progetto di ricerca congiunta con il Dipartimento di Scienze Aziendali ed Economico-Giuridiche dell’Università degli Studi Roma Tre, il Dipartimento della Funzione Pubblica e il Formez. . Progetto “Per un’amministrazione di qualità – ulteriori azioni per promuovere l’autovalutazione e il miglioramento continuo”. 2008 Progetto di ricerca congiunta con il Dipartimento di Scienze Aziendali ed Economico-Giuridiche dell’Università degli Studi Roma Tre, il Dipartimento della Funzione Pubblica e il Formez, Realizzazione di una ricerca sulla diffusione dei percorsi formativi di alta formazione sui temi del TQM destinati alla Pubblica Amministrazione. Progetto “La misura della soddisfazione degli utenti dei siti e dei servizi on line delle amministrazioni e per la predisposizione di uno strumento di rilevazione della customer satisfaction.” 2007-2008 Progetto di ricerca congiunta con il Dipartimento di Scienze Aziendali ed Economico-Giuridiche dell’Università degli Studi Roma Tre e il CNIPA (Centro Nazionale Informazione nella Pubblica Amministrazione). Progetto “Analisi di strutture di dipendenza complesse mediante sistemi esperti probabilistici: applicazioni alla statistica forense e alla statistica ufficiale” cofinanziato dal MIUR. 2007-2009 Progetto di Ricerca di interesse nazionale PRIN INTERESSI DI RICERCA I suoi interessi di ricerca ricadono nell’area delle tecniche di statistica multivariata e riguardano sia gli aspetti metodologico-computazionali che applicativi. É interessata ad aspetti computazionali e applicativi dei modelli grafici e, in particolare, delle reti bayesiane, per lo studio dell’analisi della dipendenza tra variabili ordinali e miste nominali - ordinali. Nella tesi di dottorato, si è occupata della realizzazione di un nuovo algoritmo di apprendimento delle strutture di relazione tra le variabili categoriali. Applicazioni Economico – Ambientali Si è occupata (con G. Alleva, M.C. Bramati, M.F. Arezzo, N. Acocella e G. Di Bartolomeo) di metodi di statistica multivariata per lo studio di fenomeni di natura economico e economico-ambientale a partire da dati complessi. In particolare si è soffermata sullo studio di conflitti tra stakeholder per il controllo e la gestione delle risorse in aree fragili come le zone cositiere. Applicazioni aziendali É interessata alle applicazioni aziendali dei modelli grafici e, in particolar modo, delle reti bayesiane con particolare riferimento alla misurazione e al monitoraggio della qualitá dei servizi pubblici erogati on-line o off-line Ha sviluppato interesse (con M.F. Renzi, R. Guglielmetti e P. Vicard) nell’applicazione delle reti bayesiane per le decisioni come strumento di supporto alle scelte aziendali e come strumento di gestione delle informazioni per il miglioramento della qualità dei servizi. Si occupa (con P. Vicard) della gestione di problemi aziendali di natura complessa tramite sia all’integrazione di diversi aspetti di qualità tramite le reti bayesiane Object-Oriented. Si è occupata dell’utilizzo dei sistemi esperti probabilistici come strumento di banchmarking (con R. Guglielmetti). Aspetti computazionali Si occupa (con P. Vicard e V. Vitale) di algoritmi constraint-based per dati non normale con l’ausilio di modelli copula. Ha recentemente maturato interesse (con M.C. Bramati) per le reti bayesiane per serie storiche. Si è occupata (con P.Vicard e D.Marella) di variazioni di algoritmi di apprendimento della struttura dei dati in presenza di disegni campionari complessi Durante il suo soggiorno all’università di Oxford ha collaborato alla creazione del pacchetto gRim con David Edwards e Søren Højsgaard AWARDS Best paper award 19th QMOD conference, Rome (Italy), 21-23 September 2016, ISBN 978-91-7623-086-2. ALTRE ATTIVITÀ (CONNESSE ALL’ATTIVITÀ SCIENTIFICA) NUCLEO DI VALUTAZIONE Componente del Nucleo di Valutazione di Ateneo dell’Università degli Studi “ Link Campus University” dal 5/06/2015 COMMISSIONE PARITETICA (dal 2015 al 2017) Componente coordinatore della Commissione paritetica di Ateneo dell’Università degli Studi “ Link Campus University” REFERAGGIO Referee occasionale per la rivista ‘Expert Systems with Applications’ Referee occasionale per la rivista ‘Journal of ‘Management Analytics’ Referee occasionale per la rivista ‘Advances in Higher Education’ Referee occasionale per la rivista ‘International Journal of Environmental Policy and Decision Making’ AFFILIAZIONI A SOCIETÀ Società Italiana di Statistica (SIS) SEMINARI Luglio 2011, Università degli studi Roma Tre F.MUSELLA: Bayesian networks structural learning from ordinal data Giugno 2012, Sapienza Università di Roma F.MUSELLA E P. VICARD: Object-Oriented Bayesian networks for complex management problems Febbraio 2013, Sapienza Università di Roma F.MUSELLA: A PC algorithm variation for ordinal data Gennaio 2014, Università degli studi Roma Tre M.C.BRAMATI, F.MUSELLA, G. ALLEVA: What drives conflicts in coastal areas: an econometric approach POSTER Giugno 2016, Salerno SIS 2016 F.MUSELLA, S. CAPOGNA, M.C. DE ANGELIS Bayesian networks for supporting the digitization process in Italian schools Giugno 2014, Cagliari SIS 2014 M.C. BRAMATI, F.MUSELLA, P.VICARD Bayesian Network structural learning in multivariate time series CONVEGNI E MEETING (SPEAKER) Settembre 2016, Roma 19th QMOD conference F. MUSELLA, R. GUGLIELMETTI MUGION, H. RAHARJO H., L. DI PIETRO Reconciling internal and external satisfaction through probabilistic graphical models: an empirical study”(Best paper award) Settembre 2015, Treviso SIS intermedia 2015 F.MUSELLA A proposal for learning Bayesian networks with categorical variables (su invito) Dicembre 2014, Pisa ERCIM 2014 D.MARELLA, F.MUSELLA, P.VICARD Learning Bayesian networks in Complex survey sampling (su invito) Giugno 2014, Palermo 21st EurOMA Conference L. DI PIETRO, R. GUGLIELMETTI MUGION, F. MUSELLA, M.F. RENZI , P. VICARD Monitoring an airport check-in process by integrating perceived and provided quality: a statistical model for an Italian experience Giugno 2014, Cagliari SIS 2014 D.MARELLA, F.MUSELLA, P.VICARD Learning Bayesian networks in Complex survey sampling Maggio 2012, Roma “SECOA meeting” G. ALLEVA, M.C. BRAMATI, F. MUSELLA A taxonomy of the SECOA conflicts Novembre 2011, Gerusalemme “SECOA meeting” G. ALLEVA, M.F. AREZZO, M.C. BRAMATI, F. MUSELLA, T. RADICE, B. STANISCIA: SECOA case studies: common features and behavioural patterns Settembre 2011, Pavia "Cladag 2011" F.MUSELLA, P.VICARD: Object-Oriented Bayesian networks for combining several features of the quality Settembre 2010, San Polo (Olbia) "Greco-Italian meeting on Statistics" F.MUSELLA: Structural learning of graphical models from ordinal data Settembre 2008, Firenze. 11th Toulon-Verona International Conference on “Quality in Services” Presentazione del paper GUGLIELMETTI R., MUSELLA F., RENZI M.F., VICARD P., “A tool for managing information to improve services: probabilistic expert systems” Aprile 2007, Roma "Valutazione e customer satisfaction per la qualità dei servizi". F.MUSELLA, P.VICARD, M.F. RENZI :” Un modello di valutazione della qualità basato sui sistemi esperti probabilistici”. Madrelingua Italiano Altre lingue Inglese CAPACITÀ E COMPETENZE INFORMATICHE Sistemi operativi: Pacchetto Office (ottima conoscenza), Internet Explorer (ottima conoscenza). Programmi statistici: R (ottima conoscenza), Minitab (ottima conoscenza), Hugin (ottima conoscenza), MIM (ottima conoscenza), SPSS (buona conoscenza), M-PLUS (buona conoscenza). Programmi di videoscrittura Latex (ottima conoscenza). CONTRIBUTI COMPUTAZIONALI Co-autrice insieme a David Edwards, Søren Højsgaard della funzione ciTest_ordinal del pacchetto gRim del software R.