Presentazione

Organizzazione della Didattica

DM270
SCIENZE STATISTICHE ORD. 2014


9

Corsi comuni

 

Frontali Esercizi Laboratorio Studio Individuale
ORE: 42 0 22 69

Periodo

AnnoPeriodo
II anno1 semestre

Frequenza

Facoltativa

Erogazione

Convenzionale

Lingua

Inglese

Calendario Attività Didattiche

InizioFine
02/10/201719/01/2018

Tipologia

TipologiaAmbitoSSDCFU
affine/integrativo Nessun ambitoSECS-S/019


Responsabile Insegnamento

ResponsabileSSDStruttura
Prof. SARTORI NICOLASECS-S/01Dipartimento di Scienze Statistiche

Altri Docenti

Non previsti.

Attività di Supporto alla Didattica

Non previste.

Bollettino

Calcolo delle Probabilità e Statistica progredito. Utile, anche se non prerequisito, Statistica Computazionale.

- Lo sviluppo di nuove tecniche computazionali per l'inferenza in modelli statistici. - Utilizzo di R per l'implementazione di tali tecniche.

Lezioni frontali e laboratori informatici

- Simulazione: algoritmi di accettazione e rifiuto; integrazione Monte Carlo; importance sampling e altri metodi di riduzione della varianza. - Metodi numerici e grafici per l'analisi di verosimiglianza e per l'inferenza Bayesiana. - L'algoritmo EM. - Metodi di ricampionamento: bootstrap e jacknife. - Catene di Markov e algoritmi Markov Chain Monte Carlo (MCMC): la teoria delle catene Markoviane; algoritmi MCMC; applicazioni all'inferenza Bayesiana.

L'esame consiste in una prova pratica in aula ASID. La prova comprende sia parti teoriche che analisi empiriche.

La valutazione si basa sulla prova scritta e su una eventuale discussione del relativo elaborato.

Robert, Christian P.; Casella, George, Introducing Monte Carlo methods with R. New York: Springer, 2010 Davison, Anthony Christopher; Hinkley, David V., Bootstrap methods and their application. Cambridge [etc.]: Cambridge university press, 1997 Gelman, Andrew; Meng, Xiao-Li; Brooks, Steve; Jones, Galin L., Handbook of Markov Chain Monte Carlo. Boca Raton: CRC Press (Taylor & Francis Group), 2011 Albert, Jim, Bayesian computation with R. Dordrecht: Springer Verlag, 2009

Materiale didattico disponibile sulla pagina web del corso