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Le informazioni sulla didattica, sulla ricerca e sui compiti istituzionali riportate in questa pagina sono certificate dall'Ateneo; ulteriori informazioni, redatte a cura del docente, sono disponibili sulla pagina web personale e nel curriculum vitae indicati nella scheda.
Informazioni sul docente
DocentePaganoni Anna Maria
QualificaProfessore ordinario a tempo pieno
Dipartimento d'afferenzaDipartimento di Matematica
Settore Scientifico DisciplinareSECS-S/01 - Statistica
Curriculum VitaeScarica il CV (178.37Kb - 01/12/2022)
OrcIDhttps://orcid.org/0000-0002-8253-3630

Contatti
Orario di ricevimento
DipartimentoPianoUfficioGiornoOrarioTelefonoFaxNote
Matematica----GiovedìDalle 11:30
Alle 13:30
4574----
E-mailanna.paganoni@polimi.it
Pagina web redatta a cura del docentehttps://www.mate.polimi.it/?view=pp&id=65&lg=it#ann

Fonte dati: RE.PUBLIC@POLIMI - Research Publications at Politecnico di Milano

Elenco delle pubblicazioni e dei prodotti della ricerca per l'anno 2023 (Mostra tutto | Nascondi tutto)
Tipologia Titolo Pubblicazione/Prodotto
Articoli su riviste
Learning high-order interactions for polygenic risk prediction (Mostra >>)


Elenco delle pubblicazioni e dei prodotti della ricerca per l'anno 2022 (Mostra tutto | Nascondi tutto)
Tipologia Titolo Pubblicazione/Prodotto
Contributo in Atti di convegno
A neural network approach to survival analysis with time-dependent covariates for modelling time to cardiovascular diseases (Mostra >>)
Multinomial Multilevel Models with Discrete Random Effects: a Multivariate Clustering Tool (Mostra >>)
Semi-parametric generalized linear mixed effects models for binary response for the analysis of heart failure hospitalizations (Mostra >>)
Articoli su riviste
Integrated Depths for Partially Observed Functional Data (Mostra >>)
Semiparametric Multinomial Mixed-Effects Models: a University Student Profiling Tool (Mostra >>)


Elenco delle pubblicazioni e dei prodotti della ricerca per l'anno 2021 (Mostra tutto | Nascondi tutto)
Tipologia Titolo Pubblicazione/Prodotto
Abstract in Rivista
PH-0656 Prediction of toxicity after prostate cancer RT: the value of a SNP-interaction polygenic risk score (Mostra >>)
Contributo in Atti di convegno
How Much Tutoring Activities May Improve Academic Careers of At-Risk Students? An Evaluation Study (Mostra >>)
Interpretability and interaction learning for logistic regression models (Mostra >>)
Multinomial semiparametric mixed-effects model for profiling engineering university students (Mostra >>)
Articoli su riviste
Development of a method for generating SNP interaction-aware polygenic risk scores for radiotherapy toxicity (Mostra >>)
Early-predicting dropout of university students: an application of innovative multilevel machine learning and statistical techniques (Mostra >>)
Evaluating class and school effects on the joint student achievements in different subjects: a bivariate semiparametric model with random coefficients (Mostra >>)
Feature selection for imbalanced data with deep sparse autoencoders ensemble (Mostra >>)
Generalized mixed-effects random forest: A flexible approach to predict university student dropout (Mostra >>)
Generalized mixed‐effects random forest: A flexible approach to predict university student dropout (Mostra >>)
Performing Learning Analytics via Generalised Mixed-Effects Trees (Mostra >>)
Stability over time of the “hospital effect” on 30-day unplanned readmissions: Evidence from administrative data (Mostra >>)
Treatment prescription, adherence, and persistence after the first hospitalization for heart failure: A population-based retrospective study on 100785 patients (Mostra >>)


Elenco delle pubblicazioni e dei prodotti della ricerca per l'anno 2020 (Mostra tutto | Nascondi tutto)
Tipologia Titolo Pubblicazione/Prodotto
Abstract in Atti di convegno
Deep Sparse Autoencoder-based Feature Selection for SNPs validation in Prostate Cancer Radiogenomics (Mostra >>)
Contributi su volumi (Capitolo o Saggio)
Proton-Pump Inhibitor Provider Profiling via Funnel Plots and Poisson Regression (Mostra >>)
Contributo in Atti di convegno
Generalized Mixed Effects Random Forest: does Machine Learning help in predicting university student dropout? (Mostra >>)
Prediction of late radiotherapy toxicity in prostate cancer patients via joint analysis of SNPs sequences (Mostra >>)
Monografie o trattati scientifici
Eserciziario di Statistica Inferenziale (Mostra >>)
Articoli su riviste
A Deep Learning Approach Validates Genetic Risk Factors for Late Toxicity After Prostate Cancer Radiotherapy in a REQUITE Multi-National Cohort (Mostra >>)
Component-wise outlier detection methods for robustifying multivariate functional samples (Mostra >>)
Evaluating the effect of healthcare providers on the clinical path of heart failure patients through a semi-Markov, multi-state model (Mostra >>)
Hidden Markov Models for multivariate functional data (Mostra >>)
Multivariate Hidden Markov Models for disease progression (Mostra >>)
Non-parametric frailty Cox models for hierarchical time-to-event data (Mostra >>)
The Leydig cell tumor Scaled Score (LeSS) A method to distinguish benign from malignant cases, with additional correlation with MDM2 and CDK4 amplification (Mostra >>)


Elenco delle pubblicazioni e dei prodotti della ricerca per l'anno 2019 (Mostra tutto | Nascondi tutto)
Tipologia Titolo Pubblicazione/Prodotto
Traduzione di libro
Statistica Medica (Mostra >>)
Contributo in Atti di convegno
BIVARIATE SEMI-PARAMETRIC MIXED-EFFECTS MODELS FOR CLASSIFYING THE EFFECTS OF ITALIAN CLASSES ON MULTIPLE STUDENT ACHIEVEMENTS (Mostra >>)
Classification of Italian classes via bivariate semiparametric multilevel models (Mostra >>)
Data-driven tool for monitoring of students performance (Mostra >>)
Articoli su riviste
A k-means procedure based on a Mahalanobis type distance for clustering multivariate functional data (Mostra >>)
Impact of in-hospital cardiac rehabilitation on mortality and readmissions in heart failure: A population study in Lombardy, Italy, from 2005 to 2012 (Mostra >>)
Marked point process models for the admissions of heart failure patients (Mostra >>)
Semiparametric mixed-effects models for unsupervised classification of Italian schools (Mostra >>)
roahd Package: Robust Analysis of High Dimensional Data (Mostra >>)
manifesti v. 3.5.7 / 3.5.7
Area Servizi ICT
07/06/2023