41505 - INFERENZA STATISTICA BAYESIANA

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso, lo studente: - possiede i fondamenti dell'impostazione bayesiana dell'inferenza statistica: stima parametrica, inferenza predittiva e verifica d'ipotesi; - e' in grado di utilizzare il software WinBugs per la soluzione di modelli bayesiani.

Contenuti

L'inferenza statistica classica, l'inferenza basata sul principio di verosimiglianza, l'inferenza bayesiana. La concezione soggettiva della probabilità, il meccanismo della scommessa, la probabilità condizionale.
Il calcolo della distribuzione a posteriori per prove di Bernoulli e risposte binomiali per diverse distribuzioni a priori. Le distribuzioni predittive nell'inferenza bayesiana.
Il ruolo delle distribuzioni naturali coniugate nell'inferenza bayesiana. Le a priori improprie nell'inferenza bayesiana.
La stima intervallare nell'inferenza bayesiana.
Le basi della prova di ipotesi nell'inferenza bayesiana. Il fattore di Bayes.
I modelli gerarchici nell'inferenza bayesiana. Indipendenza condizionale e rappresentazione grafica di modelli gerarchici.
Introduzione ai metodi McMC, il programma BUGS per la soluzione di modelli bayesiani
Esempi di soluzione di modelli bayesiani con BUGS.

Testi/Bibliografia

Peter D. Hoff (2009) A First Course in Bayesian Statistical Methods, Springer

D. Michele Cifarelli, Pietro Muliere (1989) Statistica Bayesiana: appunti ad uso degli studenti, Iuculano.
Peter M. Lee (1997) Bayesian statistics: an introduction, Arnold
Peter Congdon (2001) Bayesian Statistical modelling, Wiley

Metodi didattici

lezioni frontali e laboratorio di WinBugs

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Prova al computer utilizzando WinBugs e prova orale.

Strumenti a supporto della didattica

laboratorio di WinBugs

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Daniela Cocchi