[Forum SIS] Avviso di mini-corso :: Varin a DSS (Scienze Statistiche, Sapienza)

[Pierpaolo Brutti]

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 A v v i s o   d i   M i n i - C o r s o
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Lunedì, 25 November, ore 10:30-12:00 + 15:00-17:00
Martedì, 26 November, ore 10:30-12:00
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Stanza 34
Dipartimento di Scienze Statistiche
Sapienza Università di Roma


CRISTIANO VARIN
(Dep. of Environmental Sciences, Informatics and Statistics, Ca’
Foscari University)

terrà un mini-corso rivolto principalmente (ma non solo) agli studenti
di dottorato dal titolo

ESTENSIONI E MODIFICHE DEL CONCETTO DI VEROSIMIGLIANZA

Tutti gli interessati sono invitati a partecipare.

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Questo corso fa parte delle attività promosse nell’ambito del FIRB
Futuro in Ricerca 2012
“Modelli mistura e a variabili latenti per l'inferenza causale e
l'analisi di dati socio-economici”.

Maggiori informazioni sui seminari e mini-corsi presso il DSS sono
consultabili a quest'indirizzo: http://goo.gl/Y6OQYm

Saluti

Pierpaolo Brutti

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Abstract

A partire da Ronald Fisher, il concetto di funzione di verosimiglianza
ha ricoperto un ruolo fondamentale nell'inferenza statistica. Vi è,
però, una varietà di situazioni in cui il calcolo della funzione di
verosimiglianza non è agevole oppure non è opportuno. In molti modelli
per dati dipendenti la verosimiglianza è onerosa o addirittura
impossibile da calcolare a causa delle presenza di matrici di
covarianza di grandi dimensioni, di costanti di normalizzazione
complesse o di integrali multidimensionali che non possono essere
risolti in forma chiusa. Altre difficoltà nell'utilizzo della funzione
di verosimiglianza provengono dalla presenza di parametri di disturbo
di alta dimensionalità che non permettono una corretta inferenza sui
parametri di interesse o dalla disponibilità di un elevato numero di
potenziali regressori rispetto al numero di osservazioni. Per
risolvere questi e altri problemi, sono state proposte in letteratura
diverse estensioni e modifiche del concetto di verosimiglianza.
L'obiettivo di questo corso è presentare una rassegna di alcune di
queste modifiche, privilegiando le idee e le motivazioni che ne stanno
alla base.

Programma del corso

- Richiami di inferenza di verosimiglianza
- Inferenza di verosimiglianza per modelli mal specificati
- Sovradispersione e quasi-verosimiglianza
- Equazioni di stima generalizzate
- Verosimiglianze composite
- Verosimiglianze penalizzate per la scelta fra modelli
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