Seminari di Statistica PoliMI-Bocconi-CNR

[Alessandra Guglielmi <alessandra.guglielmi@polimi.it>]

                          SEMINARI DI STATISTICA

                      Organizzati congiuntamente da:

            Dipartimento di Matematica - Politecnico di Milano
                              CNR-IMATI
          Istituto di Metodi Quantitativi - Universita' Bocconi

                             23 giugno 2008
                   Aula Consiglio di Dipartimento  - Piano VII
              Dipartimento di Matematica - Politecnico di Milano
                    Via Bonardi 9  - 20133 Milano

PROGRAMMA

14:30   Chiara Sabatti
        Department of Human Genetics and Department of Statistics,
        UCLA, USA.
        Title: "The genetics of quantitative traits: what has changed
                since R.A. Fisher?"

15:30   Antonio Lijoi
        Dipartimento di Economia Politica, Universita' di Pavia.
        Title: "Bayesian inference in species sampling problems and an
                application to EST data"


COME RAGGIUNGERE il Dipartimento di Matematica all'interno del
           Politecnico di Milano:
http://www.mate.polimi.it/contattateci.php

Per motivi organizzativi, si prega gentilmente di segnalare la
partecipazione scrivendo a eventimate@mate.polimi.it  
entro il 18 giugno 2008.


INCONTRI PRECEDENTI

8 gennaio 2008 - CNR-IMATI www.mi.imati.cnr.it/seminari


Coordinatori dei Seminari

Alessandra Guglielmi (Politecnico di Milano)
Sonia Petrone (Universita' Bocconi)
Fabrizio Ruggeri (CNR-IMATI)



RIASSUNTI dei SEMINARI:

Chiara Sabatti
Titolo: "Basi genetiche dei caratteri quantitativi: cosa e` cambiato da
         R.A. Fisher al giorno d'oggi?"
ABTRACT: Uno dei problemi scientifici che desto` notevole interesse in
Galton, Pearson and Fisher fu quello dell'ereditarieta` dei caratteri
quantitativi. Come spiegare, alla luce delle leggi di Mendel,
l'esistenza di caratteri ereditari, ma che possono assumere un
intervallo continuo di valori?  I concetti di correlazione e regressione
multivariata, per esempio, furono sviluppati anche in riferimento a
questo problema.
Grazie a un sostanziale progresso tecnologico, oggi e` possibile
misurare gli alleli di migliaia di individui in  centinaia di migliaia
di posizioni variabili nel genoma umano. Utilizzando questi dati
empirici, numerosi gruppi di ricerca aspirano ad identificare quali geni
sono convolti nella determinazione di caratteri quantitativi come
l'altezza, il livello di colesterolo, etc. Presentero` un esempio di
questi studi, condotto in una popolazione Finlandese. Dopo aver
illustrato  i dati raccolti e i primi passi dell'analisi,
mi soffermero` sui problemi statistici che rimangono aperti.


Antonio Lijoi
Titolo: "Bayesian inference in species sampling problems and an
application to EST data"

ABTRACT: Sampling problems from populations which are made of different
species arise in a variety of ecological and biological contexts. Basing
on a sample of size n, one of the main statistical goals is the
evaluation of species richness. For example, in the analysis of
Expressed Sequence Tags (EST) data, which are generated by sequencing
cDNA libraries consisting of millions of genes, one is interested in
predicting the number of new gene species that will be observed in an
additional sample of size m or in estimating the so-called sample
coverage. In order to deal with these issues, we undertake a Bayesian
nonparametric approach and as a specific model we use the two parameter
Poisson-Dirichlet (PD) process. The PD process represents a tractable
nonparametric prior which is a natural candidate for modeling data
arising from discrete distributions. It yields a simple and intuitive
prediction structure and it also allows to determine tests on the
clustering mechanism featured by the data. We show how a full Bayesian
analysis can be performed and describe the corresponding computational
algorithm. Finally, we analyze the asymptotic behaviour of the number of
new species, conditionally on the observed sample, by letting m
increase. Such an asymptotic result suggests a method for determining
approximate highest posterior density intervals for the estimates of
interest.



-- 
Alessandra Guglielmi
Dipartimento di Matematica
Politecnico di Milano
e-mail: alessandra.guglielmi@polimi.it

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