Università Italo Francese

La popolarità dell'inferenza non parametrica Bayesiana è cresciuta molto rapidamente negli ultimi anni nella comunità accademica e nel privato. Infatti, il punto di vista Bayesiano non parametrico consente naturalmente una modellizzazione probabilistica ricca e flessibile e, mediante distribuzioni condizionali (o a posteriori), fornisce una stima accurata delle funzioni di interesse, in particolare distribuzioni di probabilità, funzioni di regressione e tassi di rischio. Dopo i fondamenti teorici posti da de Finetti sul paradigma Bayesiano non parametrico negli anni '30, le prime scoperte metodologiche hanno avuto luogo negli anni '70. Dopo i grandi progressi teorici e computazionali dei decenni successivi, sono emersi nuovi sviluppi negli ultimi decenni, rispondendo alle sfide pratiche di questo secolo da vari campi applicati.

L'obiettivo principale di questo workshop è quello di mantenere l'attività congiunta franco-italiane nel campo della statistica Bayesiana, di renderla più visibile e di sollecitare nuove collaborazioni su argomenti d'avanguardia, al fine di introdurre e studiare nuove metodologie e procedure per l'inferenza Bayesiana non parametrica.
Le possibili indicazioni per queste nuove collaborazioni includono, ma non sono limitate a:
- lo sviluppo di nuovi tipi di distribuzioni discrete casuali dipendenti dalla covariata in contesti di scambiabilità parziale;
- la derivazione di nuovi tipi di stimatori non parametrici di carattere generale, adatti a diversi problemi di predizione;
- la costruzione di vari tipi di sistemi di particelle dinamiche e le relative approssimazioni di dispersione;
- la validità asintotica frequentista delle procedure Bayesiane.