BARBIERO ALESSANDRO

CURRICULUM VITAE
DATI PERSONALI
Alessandro Barbiero
e-mail: alessandro.barbiero@unimi.it, alessandro.barbiero@gmail.com
SCOPUS: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=58075192100
ORCID: http://orcid.org/0000-0002-5072-5662
RESEARCHERID: http://www.researcherid.com/rid/K-4503-2017
GitHub: https://github.com/alessandro-barbiero
POSIZIONI ACCADEMICHE
 Professore Associato (settore concorsuale 13/D1 – Statistica – settore scientifico-disciplinare SECS-S/01; poi settore scientifico-disciplinare STAT-01/A – Statistica, Gruppo scientifico-disciplinare / settore concorsuale 13/STAT-01 - STATISTICA) presso il Dipartimento di Economia, Management e Metodi Quantitativi (DEMM) dell'Università degli Studi di Milano (dal 01/04/2019)
 Ricercatore a Tempo Determinato tipo B (settore concorsuale 13/D1 – Statistica – settore scientifico-disciplinare SECS-S/01) presso il DEMM, Università degli Studi di Milano (dal 01/04/2016 al 31/03/2019)
 Ricercatore a Tempo Determinato tipo A (settore concorsuale 13/D1 – Statistica – settore scientifico-disciplinare SECS-S/01) presso il DEMM, Università degli Studi di Milano (01/11/2012 – 31/10/2015)
 Assegnista di Ricerca presso il DEMM (già Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali e Statistiche), Università degli Studi di Milano (01/11/2008 – 31/10/2012). Titolo del programma di ricerca: “Metodi statistici multivariati per la valutazione della customer satisfaction”. Responsabile scientifico: prof.ssa Pier Alda Ferrari
FORMAZIONE
DOTTORATO
Dottorato di Ricerca in Statistica (XXI ciclo) conseguito presso l’Università degli Studi di Milano-Bicocca il 30/04/2009. Titolo della tesi: Algoritmi bootstrap per popolazioni finite e campionamento generale. Relatore: prof.ssa Fulvia Mecatti.
Titolare di borsa di studio di dottorato (2005-2008)
LAUREA
Laurea in Ingegneria Gestionale (Orientamento Energetico) conseguita presso l’Università degli Studi di Udine il 23/03/2001 con la votazione di 110/110 e lode. Titolo della tesi: Calcolo automatico delle reti di canali d’aria. Relatore: prof. Gianni Comini, correlatore: ing. Marco Manzan
Vincitore della borsa di studio "Antonio Rizzi", anno 1999
ALTRI TITOLI
Abilitazione scientifica nazionale alle funzioni di professore di I fascia nel settore concorsuale 13/D1 – Statistica conseguita in data 30/05/2022
Abilitazione scientifica nazionale alle funzioni di professore di II fascia nel settore concorsuale 13/D1 – Statistica conseguita in data 26/11/2014
PARTECIPAZIONE A SEMINARI, CORSI E WORKSHOP
 Workshop “Modern Analysis of Customer Satisfaction Surveys”, Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali e Statistiche, Università degli Studi di Milano, 14 giugno 2011
 Workshop “Methods of Scaling in R”, Dipartimento di Metodi Quantitativi, Facoltà di Economia, Università di Brescia, 12 aprile 2010
 Tutorial on mixture modelling, Facoltà di Economia, Dipartimento di Economia e Metodi Quantitativi, Università di Catania, 7-8 settembre 2009
 Corso S.I.S. “Programmazione in ambiente R per la ricerca in ambito statistico”, Dipartimento di Scienze Statistiche e Matematiche “Silvio Vianelli”, Università di Palermo, 22-25 giugno 2009
 Short course “Structural Equation Models: An Introduction”, Dipartimento di Scienze Economiche, Facoltà di Economia, Università di Cassino, 9-12 marzo 2009
 Tutorial “Data mining for CRM”, Dipartimento di Studi sullo Sviluppo Economico, Università di Macerata, 10-11 settembre 2008
 Scuola estiva “Sampling Program for Survey Statisticians” nell’ambito del “61st Summer Institute in Survey Research Techniques” presso l’Institute for Social Research – University of Michigan, Ann Arbor, 2 giugno-25 luglio 2008. Corsi seguiti: Methods of Survey Sampling (grade A); Analysis of Complex Sample Survey Data (grade A); Workshop in Survey Sampling Techniques (grade A)
 “ABS07 - 2007 Applied Bayesian Statistics School”, Dipartimento di Matematica, Università di Pavia, 3-7 settembre 2007
ATTIVITÀ DIDATTICA
 docenza del corso di Statistica, corso di laurea in Economia e Management presso la Facoltà di Scienze Politiche, Economiche e Sociali dell’Università di Milano (per gli a.a 2020/2021, 2021/2022, 2022/2023, 2023/2024, 2024/2025, 2025/2026: 80 ore, 12 CFU)
 docenza del corso di Statistical Methods for Finance, corso di Laurea Magistrale in Finance and Economics presso la Facoltà di Scienze Politiche, Economiche e Sociali dell’Università di Milano (per gli a.a. 2017/2018, 2018/2019, 2019/2020, 2020/2021, 2021/2022, 2022/2023, 2023/2024, 2024/2025, 2025/2026: 40 ore, 6 CFU)
 co-docenza del corso di Statistica, corso di laurea in Economia e Management presso la Facoltà di Scienze Politiche, Economiche e Sociali dell’Università di Milano (per gli a.a. 2015/2016, 2017/2018, 2018/2019, 2019/2020: 20 ore)
 docenza del corso di Statistica, corso di laurea in Scienze Internazionali ed Istituzioni Europee presso la Facoltà di Scienze Politiche, Economiche e Sociali dell’Università di Milano (per gli a.a. 2013/2014, 2014/2015: 40 ore, 6 CFU; per gli a.a. 2016/2017, 2019/2020: 60 ore, 9 CFU)
 co-docenza del corso Financial data science for risk analysis, Master in Data Science for Business, Economics and Finance, Facoltà di Scienze Politiche, Economiche e Sociali dell’Università di Milano (per l’a.a. 2017/2018: 10 ore)
 docenza del corso di Risk Theory, corso di Laurea Magistrale in Economics and Finance presso la Facoltà di Scienze Politiche, Economiche e Sociali dell’Università di Milano (per l’a.a. 2016/2017: 40 ore, 6 CFU)
 docenza a contratto del corso di Risk Theory, corso di Laurea Magistrale in Economics and Finance presso la Facoltà di Scienze Politiche, Economiche e Sociali dell’Università di Milano (per l’a.a. 2015/2016: 40 ore, 6 CFU)
 attività didattica integrativa per il modulo di Statistica del corso Metodi Quantitativi e Statistica per le Scienze Sociali, corso di laurea in Management Pubblico presso la Facoltà di Scienze Politiche, Economiche e Sociali dell’Università di Milano (per l’a.a. 2015/2016: 30 ore)
 docenza del corso di Elementi di Economia e Statistica - Unità Didattica 2, corso di laurea in Scienze e Tecnologie Alimentari presso la Facoltà di Scienze Agrarie e Alimentari dell’Università degli Studi di Milano (per gli a.a. 2013/2014, 2014/2015: 24 ore)
 esercitazioni e tutoraggio per il corso di Elementi di Economia e Statistica, corso di laurea in Scienze e Tecnologie Alimentari presso la Facoltà di Scienze Agrarie e Alimentari dell’Università degli Studi di Milano (per gli a.a. 2011/2012, 2012/2013: 24 ore)
 esercitazioni e tutoraggio per il corso di Statistica, corso di laurea in Scienze dell’Organizzazione presso la Facoltà di Sociologia dell’Università di Milano-Bicocca (per gli a.a. 2008/2009, 2009/2010, 2010/2011, 2011/2012)
 esercitazioni e tutoraggio per il corso di Statistica, corsi di laurea in Scienze dell’Amministrazione e Management Pubblico presso la Facoltà di Scienze Politiche dell’Università degli Studi di Milano (per gli a.a. 2007/2008: 34 ore, 2008/2009: 34 ore, 2009/2010: 34 ore, 2010/2011: 34 ore, 2011/2012: 12 ore)
 tutoraggio per il corso di Statistica II, corso di laurea in Scienze Statistiche ed Economiche presso la Facoltà di Scienze Statistiche dell’Università degli Studi di Milano-Bicocca (per l’a.a. 2007/2008: 24 ore)
 tutoraggio per il corso di Analisi Statistica Multivariata, corso di laurea in Scienze Statistiche ed Economiche presso la Facoltà di Scienze Statistiche dell’Università degli Studi di Milano-Bicocca (per l’a.a. 2007/2008: 30 ore)
 esercitazioni e tutoraggio per il corso di Strumenti Statistici, corso di laurea in Scienze dell’Organizzazione presso la Facoltà di Sociologia dell’Università di Milano-Bicocca (per gli a.a. 2006/2007, 2007/2008)
ATTIVITÀ DI DIDATTICA INTEGRATIVA E DI SERVIZIO AGLI STUDENTI
Supervisione tesi presso l’Università di Milano
 relatore di 33 tesi magistrali presso il corso di Laurea Magistrale in Economics and Finance/Finance and Economics (a.a. 2015/16: 6; a.a. 2016/17: 4; a.a. 2017/18: 1; a.a. 2018/19: 4; a.a. 2019/20: 4; a.a. 2020/21: 3; a.a. 2021/22: 5; a.a. 2022/23: 1; a.a. 2023/2024: 3; a.a. 2024/2025: 2)
 supervisore di 40 elaborati finali/tesi triennali
o 38 presso il corso di Laurea Triennale Economia e Management (a.a. 2019/20: 5; a.a. 2020/21: 8; a.a. 2021/22: 5; a.a. 2022/23: 5; a.a. 2023/2024: 10; a.a. 2024/2025: 5)
o 1 presso il corso di Laurea Triennale in Mediazione Linguistica e Culturale (a.a. 2020/21)
o 1 presso presso il corso di Laurea Triennale in Scienze Internazionali e Istitutuzioni Europee (a.a. 2017/18)
 correlatore di 75 tesi magistrali presso il corso di Laurea Magistrale in Economics and Finance/Finance and Economics
ATTIVITÀ GESTIONALI, ORGANIZZATIVE E DI SERVIZIO
 revisore esterno VQR 2020-2024
 membro del collegio docenti del dottorato in Methods and Models for Economic Decisions dell’Università degli Studi dell’Insubria (anno 2025/2026)
presso l’Università di Milano
 membro del tavolo di lavoro “Procedure” presieduto dalla Prorettrice all’Internazionalizazione: 2025-
 membro della giunta di dipartimento (10/2024-)
 presidente commissione di selezione SPES per bando tesi all’estero, I e II edizione, a.a. 2024-2025
 membro della commissione giudicatrice per procedura valutativa riservata art.24 - c.5, dott. Luca Rossini (2023)
 membro della commissione giudicatrice di bando per assegno di ricerca di tipo B della durata di 12 mesi per la collaborazione ad attività di ricerca nell’area scientifico-disciplinare delle scienze economiche e statistiche (2023)
 membro della commissione giudicatrice di bando per insegnamento a contratto per Statistica per l’analisi dei dati (2023)
 membro della commissione per l’aggiornamento dell’albo dei tutor per il DEMM (2023)
 membro della commissione per la selezione degli studenti del master Finance & Economics per la double degree presso Université Catholique de Louvain e Université de Namur (2022, 2023, 2024, 2025)
 partecipazione all’open day di ateneo per il corso di studio in Economia e Management con ruolo di supporto e orientamento verso i futuri iscritti (14 maggio 2022)
 membro della commissione di ateneo per la selezione Erasmus+ staff (2022)
 membro della commissione per la selezione di uno studente tutor per il corso di Laurea Magistrale in Finance & Economics (2022)
 responsabile Erasmus+ per il corso di Laurea Magistrale in Finance & Economics (2019-)
 membro della commissione per la selezione degli studenti tutor a EMA (2018, 2019)
 membro del Tavolo Internazionalizzazione per il DEMM (2018-)
 coordinatore Erasmus+ Study, Erasmus+ Traineeship e Extra-EU Mobility e referente internazionalizzazione per il DEMM (2018-)
 membro della commissione paritetica docenti-studenti di dipartimento per il corso di laurea in Economia e Management (2017-)
 membro della commissione di selezione degli studenti MEF (2017-)
 responsabile stage e altre attività per il corso di Laurea magistrale in Economics & Finance, poi Finance & Economics (2014-)
 membro del collegio docenti del dottorato in Economics dell’Università degli Studi di Milano (collegi 2013 e 2014)
AFFILIAZIONI
 membro dello specialized team DMC: Dependence Models and Copulas, CMStatistics: 2 settembre 2021-
 membro della RSS (Royal Statistical Society): 1 luglio 2021-30 giugno 2022
 membro dell’ASA (American Statistical Association): 1 luglio 2021-30 giugno 2022
 membro del ERCIM Working Group on Computational and Methodological Statistics (http://www.cmstatistics.org/members.php): 2021-
 senior member dell’ISAC (International Society for Applied Computing): febbraio 2021-
 membro dell’IAENG (International Association of Engineers): marzo 2019-
 membro dell’ANAHEI (Association of North America Higher Education International): 2019-
 membro dell’ENBIS (European Network for Business and Industrial Statistics): 2019-
 membro dello GNAMPA (Gruppo Nazionale per l’Analisi Matematica, la Probabilità e le loro Applicazioni): 2019-
 studioso corrispondente della Società Italiana di Statistica (2009-2015)
PARTECIPAZIONE A COMITATI SCIENTIFICI E ORGANIZZATIVI
 Membro della Technical Program Committee della 2025 International Conference on Decision Aid Sciences and Applications (DASA’25), 1-2 dicembre 2025, Kingdom of Bahrain (ibrida)
 Membro della Technical Program Committee della 6th International Conference on Data Analytics for Business and Industry (DATA’25), 29-30 ottobre 2025, Kingdom of Bahrain (ibrida)
 Membro della Technical Program Committee della 5th International Conference on Applied Mathematics, Modeling and Computer Simulation (AMMCS 2025), Nanjing, China, 23-24 agosto, 2025, https://www.ammcs.org/committee
 Membro del Comitato Organizzatore Locale della Third Conference of the Statistics and Data Science Group of the Italian Statistical Society, SDS2025, Milano, 2-3 aprile, 2025
 Membro della Scientific and Organizing Committee del Numerical Methods for Finance and Insurance Workshop (NMFIW), 27-28 febbraio 2025, DEMM, Università degli Studi di Milano
 Membro della Technical Program Committee della 4th International Conference on Applied Mathematics, Modeling and Computer Simulation (AMMCS 2024), Wuhan, Cina, 17-18 agosto, 2024
 Membro of the Technical Program Committee of the Computing Conference 2024, 11-12 luglio, 2024, Londra, https://saiconference.com/Computing2024/Committees
 Membro della Technical Program Committee della 7th International Conference on Computer, Software and Modeling, Parigi, Francia, 21-23 luglio 2023, http://www.iccsm.org/committee.html
 Membro della Technical Program Committee della 11th International Conference on Innovation, Knowledge, and Management, Hong Kong, 14-15 luglio 2022, http://www.icikm.org/
 Organizzatore (con A. Hitaj) della Special Session on Statistical and Financial Modeling all’interno della 2021 International Conference on Data Analytics for Business and Industry (DATA'21), Bahrain/online, 25-26 ottobre 2021
 Membro della Technical Program Committee della 3rd International Conference on Algorithms, Machine Learning and Signal Processing (AMLSP 2021), sponsorizzata dalla International Society for Applied Computing (ISAC) e dalla Technical Institute for Engineers (TIE), 26-28 novembre 2021, Sanya, Cina
 Membro della Technical Program Committee della International Conference on Mathematics, Algorithm and Computer Simulation (ICMACS 2021), 13-14 novembre 2021, Wuhan, Cina
 Membro della Scientific and Paper Review Committee della Global Conference on Services and Retail Management (GLOSERV 2021), 11-13 marzo 2021, online
 Membro della Technical Program Committee della International Conference on Computing Science, Communication and Security (COMS2), 6-7 febbraio 2021, Ganpat University, India
 Membro della Technical Program Committee della 2020 International Conference on Decision Aid Sciences and Applications (DASA’2020), 8-9 novembre 2020, online
 Membro the Technical Program Committee della 9th International Conference on Innovation, Knowledge, and Management, 27-29 giugno 2020, Singapore
 Membro della Technical Program Committee della 2nd International Conference on Industrial Control Network and System Engineering Research (ICNSER2020), 19-20 giugno 2020, Kuala Lumpur (Malaysia)
 Membro della Technical Program Committee di Computing Conference 2020, 16-17 luglio 2020, Londra, https://saiconference.com/Computing2020/Committees
 Membro della Scientific and Paper Review Committee della Global Conference on Services and Retail Management (GLOSERV 2020), 7-10 aprile 2020, Napoli
 Membro della 4th International Conference on Computer, Software and Modeling (ICCSM2020), 17-19 luglio 2020, Roma, http://www.iccsm.org/
 Membro della Technical Program Committee della 4th World Conference on e-Education, e-Management and e-Business (WCEEE2019), 27-29 giugno 2020, Singapore
 Membro della Technical Program Committee della 5th Int'l Conference on Probability and Stochastic Analysis (ICPSA-N 2019), 22-24 novembre 2019, Guilin, Cina
 Membro del Comitato Organizzatore Locale di ITACOSM 2013
PARTECIPAZIONE IN QUALITÀ DI RELATORE A CONGRESSI E CONVEGNI DI INTERESSE INTERNAZIONALE
[1] A. Barbiero, Modeling correlated ordinal data through Student’s t copula, sessione C996 della 19th International Joint Conference on Computational and Financial Econometrics and Computational and Methodological Statistics (CFE-CMStatistics 2025) Hybrid Conference, King's College Londra, UK, 13-15 dicembre 2025
[2] A. Barbiero, A. Hitaj, Simulating correlated ordinal data via the multivariate Student's t distribution, 6th International Conference on Data Analytics for Business and Industry (ICDABI2025), 29-30 ottobre 2025, Bahrain/online
[3] A. Barbiero, A. Hitaj, Relationship between Polyserial and Pointpolyserial Correlations under Non-normality, Applied Stochastic Models and Data Analysis International Conference (AMSDA2025), University of Piraeus, Atene, Grecia, 10-13 giugno 2025
[4] A. Barbiero, A discrete Kumaraswamy distribution for modeling ordinal data, SDS 2025 – Statistical Methods for Data Analysis and Decision Sciences, Milano, 2-3 aprile 2025
[5] A. Barbiero, Yet another approximation for the total claims amount using the Weibull distribution, 18th International Joint Conference on Computational and Financial Econometrics and Computational and Methodological Statistics (CFE-CMStatistics 2024) Hybrid Conference, King's College London, Londra, UK 14-16 dicembre 2024 (relazione invitata)
[6] A. Barbiero, A. Hitaj, Choosing among different discrete approximations of a continuous random variable, International Conference on Mathematical Analysis and Applications in Science and Engineering ICMA2SC’24, Porto, 20-22 giugno 2024
[7] A. Barbiero, Discrete Approximations and Counterparts of Continuous Random Variables, 10th International Conference on Advances in Statistics, Budapest, 19-21 aprile 2024
[8] A. Barbiero, A. Hitaj, An Alternative Discrete Analogue of the Half-Logistic Distribution, 7th International Conference of Mathematical Sciences (ICMS 2023), 5-9 luglio 2023
[9] A. Barbiero, A discrete analogue of the half-logistic distribution based on the mimicking of the probability density function, Mathematics Days in Sofia, Institute of Mathematics and Informatics of the Bulgarian Academy of Sciences, 10-14 luglio 2023
[10] A. Barbiero, A. Hitaj, An Alternative Discrete Analogue of the Half-Logistic Distribution, 7th International Conference of Mathematical Sciences (ICMS 2023), 5-9 luglio 2023
[11] A. Barbiero, Evaluating compound sums through Panjer's formula and discretization of continuous random distributions, 6th International Conference on Computational and Financial Econometrics, King's College London, UK 17-19 dicembre 2022 (relazione invitata)
[12] A. Barbiero, A. Hitaj, Discretization of Continuous Probability Distributions with Application to the Evaluation of Aggregate Risk, 11th International Eurasian Conference on Mathematical Sciences and Applications (IECMSA-2022), Istanbul/online, 29 agosto-1 settembre 2022
[13] A. Barbiero, A. Hitaj, Comparison of discretization approaches for the approximate evaluation of the distribution of the random sum of iid random variables, 32nd European Conference on Operational Research, in session Recent advances in multiobjective optimization and insurance, stream Set Valued Models in Finance, Espool (Finland), 3-6 luglio 2022 (relazione invitata)
[14] A. Barbiero, A. Hitaj, Approximate Evaluation of the Distribution of the Random Sum of i.i.d. Random Variables Through a Discretization Approach, Online International Conference on Applied Economics and Finance (e-ICOAEF VIII), Istanbul (online), 4-5 dicembre 2021
[15] A. Barbiero, A. Hitaj, Discretization of Continuous Random Distributions Based on the Minimization of a Statistical Distance between Cumulative Distribution Functions, International Online Conference on Mathematics (ICOM 2021), Istanbul (online), 1-3 dicembre 2021
[16] A. Barbiero, A New Method for Building a Discrete Counterpart to a Continuous Random Variable Based on Minimization of a Distance Between Distribution Functions, 2021 International Conference on Applied Mathematics, Modeling and Computer Simulation, Wuhan (Cina), 13-14 novembre 2021 (keynote speaker)
[17] A new method for building a discrete analogue to a continuous random variable based on minimization of a distance between distribution functions, DATA'21, 25-26 ottobre, online (sessione organizzata)
[18] A. Barbiero, A. Hitaj, Gaussian quadrature for non-Gaussian distributions, Fifth International Conference of Mathematical Sciences (ICMS 2021), Session: Applied Statistics, Istanbul (online), 23-27 giugno 2021
[19] A. Barbiero, A. Hitaj, Revisiting moment-matching procedures for the approximation of continuous probability distributions, International e-Conference on Pure and Applied Mathematical Sciences (ICPAMS-2021), 7-10 giugno 2021
[20] A. Barbiero, A. Hitaj, Discrete Approximation of Continuous Distributions Obtained by Minimizing the Weighted Cramer-Von Mises Distance, Modern Stochastics: Theory and Applications V, session: Stochastic Optimization, Kiev (online), 1-4 giugno, 2021
[21] A. Barbiero, A. Hitaj, A Discrete Analogue of the half-logistic distribution, 2020 International Conference on Decision Aid Sciences and Applications (Dasa'20), Session: Statistical Decision Making, 8-9 novembre 2020, Online
[22] A. Barbiero, A. Hitaj, Discrete Analogs of a Bivariate Pareto Distribution, National Conference on Advances in Applied Sciences and Mathematics (NCASM-20), Chitkara University, Punjab, 24-25 settembre 2020
[23] A. Barbiero, A. Hitaj, Goodman and Kruskal's gamma coefficient for ordinalized bivariate distributions, 3rd International Conference on Pure and Applied Mathematics (ICPAM-VAN 2020), Van, 3-5 settembre 2020
[24] A. Barbiero, A. Hitaj, Comparing Approaches for Approximating Continuous Random Distributions with Application in Reliability Engineering, 9th International Eurasian Conference on Mathematical Sciences and Applications (IECMSA-2020), Skopje, 25-28 agosto 2020
[25] A. Barbiero, Relationship between Kendall’s tau and Goodman and Kruskal’s gamma after ordinalizing a bivariate normal random variable, ERCIM 2019, Londra, 14-16 December 2019 (relazione invitata)
[26] A. Barbiero (2019) Approximation of Continuous Random Variables for Evaluating Reliability of Complex Stress-Strength Models, 11th International Statistics Congress, Bodrum, 4-8 ottobre 2019 (chairman)
[27] A. Barbiero (2019) Approximation of Continuous Random Variables for the Evaluation of the Reliability Parameter of Complex Stress-Strength Models, y-BIS2019, Istanbul, 25-28 settembre 2019
[28] A. Barbiero, Inducing a target association between ordinal variables by using a parametric copula family, XII International Conference Computer Data Analysis & Modeling (CDAM 2019), Minsk, 18-22 settembre 2019 (relazione invitata)
[29] A. Barbiero, Alternative count regression models for modeling football outcomes, MathSport International 2019, Atene, 1-3 luglio 2019
[30] A. Barbiero, Inducing a desired value of correlation between two point-scale variables, Advances in Statistical Modelling of Ordinal Data - ASMOD 2018, Napoli, 24-26 ottobre 2018 (relazione invitata)
[31] A. Barbiero, Discrete analogues of bivariate continuous probability distributions, MASSEE Conference on Mathematics - MICOM2018, Nicosia (Cipro), 18-23 settembre 2018
[32] A. Barbiero, Discrete analogues of bivariate continuous distributions, 29th European Conference on Operational Research, in session New Applications and Perspectives 1, stream Data Mining and Statistics, Valencia, 8-11 luglio 2018
[33] A. Barbiero, Properties and inferential issues of a bivariate version of the geometric distribution, 9th International Workshop on Applied Probability - IWAP 2018, Budapest, 18-21 giugno 2018
[34] A. Barbiero, On bivariate copula-based geometric models with application to reliability, BALCOR 2018 - XIII Balkan Conference on Operational Research, Belgrado, 25-28 maggio 2018
[35] A. Barbiero: Assessing how the dependence structure affects the reliability parameter of the strength-stress model. Sessione “System Reliability Analysis, Design and Risk Assessment”, 2nd International Conference on Uncertainty Quantification in Computational Sciences and Engineering -UNCECOMP 2017, Rodi, 15-17 giugno 2017 (chairman)
[36] A. Barbiero: A bivariate geometric distribution with positive or negative correlation. Session on Computational Data Analysis and Numerical Methods, 13th International Conference of Computational Methods in Sciences and Engineering (ICCMSE 2017), Salonicco, 21-25 aprile 2017
[37] A. Barbiero: Discrete Weibull variables linked by Farlie-Gumbel-Morgenstern copula. Session on Advanced Statistical Methods and Applications, 14th International Conference of Numerical Analysis and Applied Mathematics (ICNAAM 2016), Rodi, 19-25 settembre 2016
[38] A. Barbiero: Simulation of correlated discrete Weibull variables: a proposal and an implementation in the R environment. 11th International Conference of Computational Methods in Sciences and Engineering (ICCMSE 2015), Atene, 20-23 marzo 2015 (chairman)
[39] A. Barbiero, P.A. Ferrari: Simulating correlated ordinal and discrete variables with assigned marginal distributions. Seventh International Workshop on Simulation, Rimini, 21-25 maggio 2013 (relazione invitata)
[40] N. Solaro, A. Barbiero, G. Manzi, P. Ferrari: A sequential distance-based approach for imputing missing data: The forward imputation, 5th International Conference of the ERCIM (European Research Consortium for Informatics and Mathematics) Working Group on Computing & Statistics (ERCIM 12), 1-3 dicembre 2012 (relazione invitata)
[41] N. Solaro, A. Barbiero, G. Manzi, P.A. Ferrari: Algorithmic imputation techniques for missing data: performance comparisons and development perspectives, Joint meeting JCS-CLADAG, Anacapri (NA), 3-4 settembre 2012
[42] P.A. Ferrari, A. Barbiero, G. Manzi, N. Solaro: An imputation method for mixed-type data using nonlinear principal component analysis, 4th International Conference of the ERCIM (European Research Consortium for Informatics and Mathematics) Working Group on Computing & Statistics (ERCIM 11), 17-19 dicembre 2011 (poster)
[43] A. Barbiero, G. Manzi, F. Mecatti: PS calibrated bootstrap, Second ITAlian Conference on Survey Methodology, Pisa, 27-29 giugno 2011
[44] G. Manzi, A. Barbiero, F. Mecatti: Bootstrapping under Rao-Sampford probability proportional to size sampling: computational aspects and application perspectives, Second ITAlian Conference on Survey Methodology, Pisa, 27-29 giugno 2011 (poster)
[45] A. Barbiero, P.A. Ferrari: Generation of multivariate discrete data, 3rd International Conference of the ERCIM (European Research Consortium for Informatics and Mathematics) Working Group on Computing & Statistics - ERCIM 10, Londra, 10-12 dicembre 2010 (poster)
[46] A. Barbiero: A discretizing method for reliability computation in complex stress-strength models, International Conference on Computational Mathematics, Statistics and Data Engineering, Venezia, 24-26 novembre 2010
[47] A. Barbiero: Comparing interval estimators for reliability in a dependent set-up, International Conference on Computational Mathematics, Statistics and Data Engineering, Venezia, 24-26 novembre 2010
[48] P.A. Ferrari, A. Barbiero: Generating ordinal data, VIII Convegno CLADAG, Firenze, 8-10 settembre 2010
[49] A. Barbiero: Parametric bootstrap for reliability assessment, MTISD 2010: Methods, Models and Information Technologies for Decision Support Systems, University “G. d’Annunzio” of Chieti-Pescara, 12-15 settembre 2010
[50] A. Barbiero, F. Mecatti: Bootstrap algorithms for variance estimation in complex survey sampling, Sixth Conference on Complex Data Modeling and Computationally Intensive Statistical Methods for Estimation and Prediction, Milano, 14-16 settembre 2009
[51] P.A. Ferrari, A. Barbiero, G. Manzi: Missing data handling in setting up indicators from categorical data, VII Convegno CLADAG, Catania, 9-11 settembre 2009
SEMINARI E PERIODI DI VISITING ALL’ESTERO
[1] Global Faculty Week 2025, Kaunas University of Technoogy, con lezione presso la School of Economics and Business intitolata “Beyond the old normal world: an introduction to copulas in finance”, 4-9 maggio 2025
[2] UPFBE Visiting Faculty Programme, Faculty of Business and Economics, University of Pécs, 10-14 marzo 2025; tre lezioni di statistica all’interno di corsi di bachelor e di dottorato
[3] International Week 2024, School of Economics and Business – University of Alicante, 23-26 aprile 2024; seminario “Introduction to Copulas”, sessione speciale per gli studenti del terzo e quarto anno del bachelor in Business/Economics, studenti del Master in Quantitative Economics e studenti del PhD Programme in Economics, Society and Business
PARTECIPAZIONE A PROGETTI DI RICERCA
PROGETTI FINANZIATI
 PRIN 2022 “The effects of climate change in the evaluation of financial instruments”, MIUR (Principal Investigator Prof.ssa Edit Rroji, Università degli Studi di Milano-Bicocca; Local Coordinator: Prof. Lorenzo Mercuri)
 “Robust optimization in set-valued and vector-valued framework with applications to finance” finanziato da GNAMPA, 2020 (principal investigator: Asmerilda Hitaj, Università degli Studi di Milano-Bicocca)
 Finanziamento Delle Attività Base Di Ricerca, Legge n. 232 del 11 dicembre 2016, art. 1 (2017) – 3000,00€
 “Studio di distribuzioni bivariate discrete ottenute come analogo di distribuzioni bivariate continue” (Piano di Sostegno alla Ricerca Linea A Università degli Studi di Milano, 2018)
 “Studio di distribuzioni congiunte per variabili di tipo misto” (Piano di Sostegno alla Ricerca Linea A Università degli Studi di Milano, 2016-2017)
 “Simulazione di variabili casuali multivariate di tipo misto” (Piano di Sostegno alla Ricerca Linea A Università degli Studi di Milano, 2015)
 “Simulazione stocastica di variabili multivariate discrete e di tipo misto con applicazioni a modelli di affidabilità” (Piano di Sostegno alla Ricerca Linea A Università degli Studi di Milano, 2014)
 PUR 2009 “Calibrazione statistica controllata attraverso un piano sperimentale ottimo nell’ambito della valutazione dei servizi”
 PRIN 2008 “La valutazione statistica della qualità e dei rischi nei servizi: nuove metodologie multivariate” (Principal Investigator: Prof. Maurizio Vichi, Sapienza Università di Roma; Local Coordinator: Prof.ssa Pier Alda Ferrari)
PROGETTI VALUTATI POSITIVAMENTE, MA NON FINANZIATI
 “Tools for the assessment, comparison and selection of statistical analysis approaches for multivariate ordinal and mixed-type data”. SIR (Scientific Independence of young Researchers) 2014 (Principal Investigator). Valutazione riportata nella prima fase: B - Very Good.
 “Strumenti per la valutazione, comparazione e scelta di metodologie di analisi statistica di dati multivariati ordinali e misti”. FIR (Futuro in Ricerca) 2013 (Principal Investigator). Punteggio medio riportato nella valutazione della prima fase: 9/10.
SVILUPPO SOFTWARE
Autore e maintainer dei seguenti pacchetti R:
 “GenOrd” (2025, versione v.2.0.0) Simulation of Discrete Random Variables with Given Correlation Matrix and Marginal Distributions (con P.A. Ferrari)
 “bivgeom” (2018, v.1.0) Roy's Bivariate Geometric Distribution
 “StressStrength” (2016, v.1.0.2) Computation and Estimation of Reliability of Stress-Strength Models (con R. Inchingolo)
 “DiscreteLaplace” (2016, v.1.1.1) Discrete Laplace Distributions (con R. Inchingolo)
 “DiscreteInverseWeibull” (2016, v.1.0.2) Discrete Inverse Weibull distribution (con R. Inchingolo e M. Samigli)
 “GenForImp” (2015, versione 1.0) The Forward Imputation: A Sequential Distance-Based Approach for Imputing Missing Data (con N. Solaro, G. Manzi, P.A. Ferrari)
 “DiscreteWeibull” (2015, v.1.1) Discrete Weibull Distributions (Type 1 and 3)
 “ForImp” (2015, v.1.0.3) Imputation of Missing Values Through a Forward Imputation Algorithm (con G. Manzi e P.A. Ferrari)
 “SunterSampling” (2014, v.1.0.1) Sunter's Sampling Design (con G. Manzi)
ATTIVITÀ EDITORIALE
 Editor del volume C.-H. Chen, A. Scapellato, A. Barbiero, D. G. Korzun, eds. Proceedings of AMMCS 2023, Applied Mathematics, Modeling and Computer Simulation, Advances in Transdisciplinary Engineering series, vol.32, IOS Press BV, Amsterdam, Netherlands (2023) ISBN 978-1-64368-458-1 (print) | 978-1-64368-459-8 (online)
 Editor del volume C.-H. Chen, A. Scapellato, A. Barbiero, D. G. Korzun, eds. Proceedings of AMMCS 2022, Applied Mathematics, Modeling and Computer Simulation, Advances in Transdisciplinary Engineering series, vol.30, IOS Press BV, Amsterdam, Netherlands (2022) ISBN 978-1-64368-352-2 (print) | 978-1-64368-353-9 (online)
 Membro dell’Editorial Board di Scientific Reports (Springer ISSN 2045-2322, online): dal 11/03/2025
 Membro dell’Editorial Board di International Journal of Data Analysis, Techniques and Strategies (Inderscience Publishers ISSN 1755-8050, ISSN online 1755-8069) dal 2022
 Membro dell’Editorial Board di SN Business & Economics (Springer ISSN 2662-9399): dal 01/06/2021
 Membro dell’Editorial Board di Journal of Probability and Statistics (Hindawi ISSN 1687-952X print, 1687-952X online): dal 23/05/2021
 Membro dell’Editorial Board di Data in Brief (Elsevier ISSN 2352-3409) dal 27/11/2020
 Membro dell’Editorial Board di International Journal of Business Intelligence and Data Mining (Inderscience Publishers ISSN 1743-8187) dal 2019
 Membro dell’Editorial Board di Humanities & Social Sciences Communications già Palgrave Communications (Palgrave-McMillan ISSN 2055-1045) dal 2020
 Membro dell’Editorial Board of PLOS One (Public Library of Science – ISSN: 1932-6203) dal 2020
ATTIVITÀ DI REFERAGGIO
Per le seguenti riviste: Journal of the Indian Society for Probability and Statistics; Scientific Reports; Psychometrika; Multivariate Behavioral Research; Malaysian Journal of Mathematical Sciences; Sociological Methods and Research; Research in Statistics; International Journal of System Assurance Engineering and Management; Opsearch; Humanities and Social Sciences Communications; International Journal of Data Analysis Techniques and Strategies; Filomat; Mathematics and Computers in Simulation; Statistica e Applicazioni; Annals of Operations Research, International Journal of Electrical Power and Energy; Journal of Statistical Theory and Practice; Communications in Statistics – Theory and Methods; Mathematical Population Studies: An International Journal of Mathematical Demography; Statistics; American Journal of Mathematical and Management Sciences; Dependence Modeling; Hacettepe Journal of Mathematics and Statistics; Didactics of Mathematics; Advances and Applications in Statistics; Journal of Statistical Computation and Simulation; Communications in Statistics – Simulation and Computation; International Journal of Quality, Statistics, and Reliability; Mathematical Economics; Statistical Methodology; IEEE Transactions on Reliability; Materials Performance and Characterization; Journal of Applied Statistics; Journal of the American Statistical Association
ELENCO COMPLETO PUBBLICAZIONI
Articoli su riviste internazionali
[1] A. Barbiero, On the ratio between point-polyserial and polyserial correlations for non-normal bivariate distributions, accettato per la pubblicazione in Multivariate Behavioral Research (2025)
[2] A. Barbiero, A. Hitaj (2025) A new discrete exponential distribution: properties and applications, Journal of Statistical Theory and Practice, 19(39)
[3] A. Barbiero (2025) Maximal point-polyserial correlation for non-normal random distributions, British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 78(1): 341–377
[4] A. Barbiero, A. Hitaj (2024) Minimizing distance between distribution functions: discrete counterparts to continuous random variables with applications in non-life insurance and stochastic reliability, Statistics, 58(5):1140–1168
[5] A. Barbiero, A. Hitaj (2024) Discrete Half-Logistic Distributions with Applications in Reliability and Risk Analysis, Annals of Operations Research, 340:27–57
[6] A. Barbiero, A. Hitaj (2024) A Discrete Version of the Half-Logistic Distribution Based on the Mimicking of the Probability Density Function, Journal of the Indian Society for Probability and Statistics, 25(1), 373–394
[7] A. Barbiero, A. Hitaj (2024) An Alternative Discrete Analogue of the Half-Logistic Distribution Based on Minimization of a Distance between Cumulative Distribution Functions, American Journal of Mathematical and Management Sciences, 43(1), 90–107
[8] A. Barbiero (2024), Estimation of the reliability parameter for a Poisson-exponential stress-strength model, International Journal of System Assurance Engineering and Management, 2024, 15(3), 1261–1272
[9] A. Barbiero, A. Hitaj (2023) Discrete approximations of continuous probability distributions obtained by minimizing Cramér-von Mises-type distances, Statistical Papers, 64, 1669–1697
[10] A. Barbiero, A. Hitaj (2022), Approximation of continuous random variables for the evaluation of the reliability parameter of complex stress–strength models, Annals of Operations Research, 315, 1-26
[11] A. Barbiero (2022) Discrete Analogues of Bivariate Continuous Distributions, Annals of Operations Research, 312, 23-43
[12] A. Barbiero (2022) Properties and estimation of a bivariate geometric model with locally constant failure rates, Annals of Operations Research, 312, 3-22
[13] A. Barbiero (2021) Inducing a desired value of correlation between two point-scale variables: a two-step procedure using copulas, AStA Advances in Statistical Analysis, 105(2): 307-334
[14] A. Barbiero, A. Hitaj (2020), Goodman and Kruskal's gamma coefficient for ordinalized bivariate normal distributions, Psychometrika, 85(4), 905–925
[15] A. Barbiero (2020) Inducing a Target Association between Ordinal Variables by Using a Parametric Copula Family, Austrian Journal of Statistics, 49(4): 9-18
[16] A. Barbiero (2020) Discrete Weibull regression for modeling football outcomes, International Journal of Business Intelligence and Data Mining, 17(1): 76-100
[17] G. Mistraletti et al. (2019) Enteral versus intravenous approach for the sedation of critically ill patients: a randomized and controlled trial, Critical Care, 23(1), doi 10.1186/s13054-018-2280-x
[18] A. Barbiero (2019) A bivariate count model with discrete Weibull margins, Mathematics and Computers in Simulation, 156: 91-109
[19] A. Barbiero (2019) A bivariate geometric distribution allowing for positive or negative correlation, Communications in Statistics – Theory and Methods, 48(11): 2842-2861
[20] N. Solaro, A. Barbiero, G. Manzi, P.A. Ferrari (2018) A simulation comparison of imputation methods for quantitative data in the presence of multiple data patterns, Journal of Statistical Computation and Simulation 88(18): 3588-3619
[21] A. Barbiero (2018) On methods of estimation for the type II discrete Weibull distribution, Iranian Journal of Science and Technology, Transactions of Electrical Engineering, 42(4): 501-514
[22] A. Barbiero (2018) A proposal for modeling and simulating correlated discrete Weibull variables, Scientia Iranica, 25(1), 386-397
[23] A. Barbiero (2017) Least-squares and minimum Chi-square estimation in a discrete Weibull model, Communications in Statistics – Simulation and Computation, 46(10), 8028-8048
[24] A. Barbiero, P.A. Ferrari (2017) An R package for the Simulation of Correlated Discrete Variables, Communications in Statistics – Simulation and Computation, 46(7), 5123-5140
[25] A. Barbiero (2017) Estimating a Multivariate Model with Discrete Weibull Margins, Journal of Statistical Theory and Practice, 11(4), 503-514
[26] N. Solaro, A. Barbiero, G. Manzi, P.A. Ferrari (2017) A sequential distance-based approach for imputing missing data: Forward Imputation, Advances in Data Analysis and Classification, 11, 395–414
[27] A. Barbiero (2016) A comparison of methods for estimating parameters of the type I discrete Weibull distribution, Statistics and its Interface, 9(2), 203-212
[28] A. Barbiero, P.A. Ferrari (2015), Simulation of correlated Poisson variables, Applied Stochastic Models in Business and Industry, 31, 669-680
[29] A. Barbiero, G. Manzi, F. Mecatti (2015) Bootstrapping probability-proportional-to-size samples via calibrated empirical population, Journal of Statistical Computation and Simulation, 85(3), 608-620
[30] A. Barbiero (2014) Data Transformation for Confidence Interval Improvement: An Application to the Estimation of Stress-Strength Model Reliability, Advances in Decision Sciences, Volume 2014, Article ID 485629, 10 pages, http://dx.doi.org/10.1155/2014/485629
[31] A. Barbiero (2014) An alternative discrete skew Laplace distribution, Statistical Methodology, 16, 47–67
[32] A. Barbiero (2013) Parameter Estimation for Type III Discrete Weibull Distribution: A Comparative Study, Journal of Probability and Statistics, Volume 2013, Article ID 946562, 10 pages, http://dx.doi.org/10.1155/2013/946562
[33] A. Barbiero (2013) Inference on Reliability of Stress-Strength Models for Poisson Data, Journal of Quality and Reliability Engineering, Volume 2013, Article ID 530530, 8 pages,
http://dx.doi.org/10.1155/2013/530530
[34] P.A. Ferrari, A. Barbiero (2012) Simulating ordinal data, Multivariate Behavioral Research, 47(4), 566-589
[35] A. Barbiero (2012) A general discretization procedure for reliability computation in complex stress–strength models, Mathematics and Computers in Simulation, 82(6), 1667-1676
[36] A. Barbiero (2012) Interval estimators for reliability: the bivariate normal case, Journal of Applied Statistics, 39(3), 501-512
[37] P.A. Ferrari, P. Annoni, A. Barbiero, G. Manzi (2011) An imputation method for categorical variables with application to nonlinear principal component analysis, Computational Statistics & Data Analysis, 55(7), 2410-2420
[38] A. Barbiero (2011) Confidence intervals for reliability of stress-strength models in the normal case, Communications in Statistics - Simulation and Computation, 40(6), 907-925
Capitoli di libro
[1] A. Barbiero, Modeling correlated counts in reliability engineering, in “Advances in System Reliability Engineering” a cura di M. Ram, J. P. Davim, Academic Press, ISBN 9780128159064
[2] P.A. Ferrari, A. Barbiero (2012): Nonlinear Principal Component Analysis, capitolo 17 in "Modern Analysis of Customer Satisfaction Surveys", pp. 333-356, a cura di R. Kenett, S. Salini, Wiley, New York
Articoli in opere collettanee
[1] A. Barbiero, P.A. Ferrari (2014): Simulating Correlated Ordinal and Discrete Variables with Assigned Marginal Distributions. In “Topics in Statistical Simulation - Research from the 7th International Workshop on Statistical Simulation”, pp. 37-46, a cura di V.B. Melas, S. Mignan0i, P. Monari, L. Salmaso, Springer
[2] E. Carrozzo, A. Barbiero, L. Salmaso, P.A. Ferrari (2014): Generating and comparing multivariate ordinal variables by means of permutation tests. In “Topics in Statistical Simulation - Research from the 7th International Workshop on Statistical Simulation”, pp. 129-138, a cura di V.B. Melas, S. Mignani, P. Monari, L. Salmaso, Springer
[3] N. Solaro, A. Barbiero, G. Manzi, P.A. Ferrari (2014): Algorithmic-Type Imputation Techniques with Different Data Structures: Alternative Approaches in Comparison. In “Analysis and Modeling of Complex Data in Behavioral and Social Sciences”, pp. 253-261, a cura di D. Vicari, A. Okada, G. Ragozini, C. Weihs, Springer
[4] P.A. Ferrari, A. Barbiero, G. Manzi (2011): Handling missing data in presence of ordinal variables: a new imputation procedure. In “New Perspectives in Statistical Modeling and Data Analysis”, pp. 473-480, a cura di S. Ingrassia, R. Rocci, M. Vichi, Springer
[5] A. Barbiero, F. Mecatti (2010): Bootstrap algorithms for variance estimation in PS sampling. In “Complex Data Modeling and Computationally Intensive Statistical Methods”, pp. 57-69, a cura di P. Mantovan, P. Secchi, Springer
Working papers
[1] N. Solaro, A. Barbiero, G. Manzi, P.A. Ferrari (2015): A Comprehensive Simulation Study on the Forward Imputation, Working Paper n.2015-04, Dipartimento di Economia, Management e Metodi Quantitativi, Università degli Studi di Milano
[2] P.A. Ferrari, A. Barbiero (2011): Generating ordinal data, Working Paper n.2011-38, Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali e Statistiche, Università degli Studi di Milano
Contributi in atti di convegni
[1] A. Barbiero, A. Hitaj (2024) Choosing among different discrete approximations of a continuous random variable, Book of abstracts of the International Conference on Mathematical Analysis and Applications in Science and Engineering, 20-22 giugno 2024, ISEP – Porto, Portugal, pp.337-340, ISBN 978-989-35251-7-3
[2] A. Barbiero, A. Hitaj (2023) An Alternative Discrete Analogue of the Half-Logistic Distribution, Proceedings of International Mathematical Sciences, doi: 10.47086/pims.1346708
[3] A. Barbiero, A. Hitaj (2022) Gaussian quadrature for non-Gaussian distributions, AIP Conference Proceedings 2483, 090001 (2022), doi: 10.1063/5.0114846
[4] A. Barbiero, A. Hitaj (2022) Discrete analogs of a bivariate Pareto distribution, AIP Conference Proceedings 2357, 080009 (2022), doi: 10.1063/5.0080639
[5] A. Barbiero, A. Hitaj (2020) A new method for building a discrete analogue to a continuous random variable based on minimization of a distance between distribution functions, In 2021 International Conference on Data Analytics for Business and Industry (ICDABI), Sakheer, Bahrain, 2021, pp. 338-341, doi: 10.1109/ICDABI53623.2021.9655904.
[6] A. Barbiero, A. Hitaj (2020) A Discrete Analogue of the Half-Logistic Distribution, In 2020 International Conference on Decision Aid Sciences and Application (DASA), Sakheer, Bahrain, 2020, pp. 64-67, doi: 10.1109/DASA51403.2020.9317237.
[7] A. Barbiero (2019) Inducing a target association between ordinal variables by using a parametric copula family, In Computer Data Analysis and Modeling: Stochastics and Data Science: Proceedings, pp.13-16 ISBN:9789855668115
[8] A. Barbiero (2019) Alternative count regression models for modeling football outcomes, MathSport International 2019 Conference Proceedings, Athens University of Economics and Business, pp-16-24 ISBN: 978-618-5036-53-9
[9] A. Barbiero (2018) Inducing a desired value of correlation between two point-scale variables, ASMOD 2018 Proceedings of the International Conference on Advances in Statistical Modelling of Ordinal Data, fedOA Press, Napoli, pp. 45-52
[10] A. Barbiero (2017) Assessing how the dependence structure affects the reliability parameter of the strength-stress model. 2nd International Conference on Uncertainty Quantification in Computational Sciences and Engineering, UNCECOMP 2017, https://doi.org/10.7712/120217.5399.16870
[11] A. Barbiero (2017) A bivariate geometric distribution with positive or negative correlation. 13th International Conference of Computational Methods in Sciences and Engineering (ICCMSE 2017), AIP Conference Proceedings 1906, 110003 (2017); doi: 10.1063/1.5012385
[12] A. Barbiero (2017) Discrete Weibull variables linked by Farlie-Gumbel-Morgenstern copula. 14th International Conference of Numerical Analysis and Applied Mathematics (ICNAAM 2016), accettato per la pubblicazione su AIP Conference Proceedings 1863, 240006 (2017) doi: 10.1063/1.4992408
[13] A. Barbiero (2015) Simulation of correlated discreteWeibull variables: a proposal and an implementation in the R environment. 11th International Conference of Computational Methods in Sciences and Engineering (ICCMSE 2015), AIP Conference Proceedings 1702, 190017 (2015); doi: 10.1063/1.4938984
[14] A. Barbiero, P.A. Ferrari (2013) Simulating correlated ordinal and discrete variables with assigned marginal distributions. Seventh International Workshop on Simulation, book of abstracts. ISSN 1973-9346
[15] N. Solaro, A. Barbiero, G. Manzi, P.A. Ferrari (2012) Algorithmic imputation techniques for missing data: performance comparisons and development perspectives, in: Analysis and Modeling of Complex Data in Behavioural and Social Sciences, Book of Short Papers, Joint meeting JCS-CLADAG, Cleup, Padova
[16] G. Manzi, A. Barbiero, F. Mecatti (2011): Bootstrapping under Rao-Sampford probability proportional to size sampling: computational aspects and application perspectives, in: Survey Research Methods and Applications – Proceedings of the Second ITACOSM Conference, Second ITAlian Conference on Survey Methodology, Edizioni Plus Pisa University Press, ISBN: 978-88-8492-772-9, pp. 199-202
[17] A. Barbiero, G. Manzi, F. Mecatti (2011): Calibrated PS bootstrap, in: Survey Research Methods and Applications - Proceedings of the Second ITACOSM Conference, Second ITAlian Conference on Survey Methodology, Edizioni Plus Pisa University Press, ISBN: 978-88-8492-772-9, pp. 149 - 152
[18] P.A. Ferrari, A. Barbiero (2010): Generating ordinal data, in: GfKl - CLADAG 2010 Book of Abstracts, pp. 183-184, http://gfkl-cladag.ds.unifi.it/book of abstracts.pdf
[19] A. Barbiero (2010): A discretizing method for reliability computation in complex stress-strength models, in: Proceedings of the International Conference on Computational Mathematics, Statistics and Data Engineering, Venezia, 24-26 novembre 2010, pp. 75-81
[20] A. Barbiero (2010): Comparing interval estimators for reliability in a dependent set-up, in: Proceedings of the International Conference on Computational Mathematics, Statistics and Data Engineering, Venezia, 24-26 novembre 2010, pp.82-85
[21] A. Barbiero (2010): Parametric bootstrap for reliability assessment, in: Atti del Convegno MTISD 2010: Methods, Models and Information Technologies for Decision Support Systems, University “G. d’Annunzio” of Chieti-Pescara, 12-15 settembre, 2010
[22] A. Barbiero, F. Mecatti (2009): Bootstrap algorithms for variance estimation in complex survey sampling, in: S. Co. 2009 Sixth Conference on Complex Data Modeling and Computationally Intensive Statistical Methods for Estimation and Prediction, maggioli Editore, ISBN: 8838743851,
http://www2.mate.polimi.it/ocs/viewpaper.php?id=130&cf=7
[23] P.A. Ferrari, A. Barbiero, G. Manzi (2009): Missing data handling in setting up indicators from categorical data, in: Classification and Data Analysis 2009 Book of Short Papers, pp. 361-364
[24] A. Barbiero, F. Mecatti (2008): Bootstrap Algorithms for Probability Proportional to Size Sampling, in: Atti della XLIV Riunione Scientifica S.I.S., Università della Calabria, 25-27 giugno 2008, CLEUP–Padova, ISBN 978-88-6129-228-4,
Tesi di dottorato
[1] A. Barbiero (2009): Algoritmi bootstrap per popolazioni finite e campionamento generale, Tesi di dottorato in Statistica, Dipartimento di Statistica, Università di Milano-Bicocca
Autorizzo il trattamento dei miei dati personali ai sensi e per gli effetti del Dlgs 196/2003.
Milano, 30/10/2025 Alessandro Barbiero