IRIS – Institutional Research Information System
IRIS è il sistema di gestione della ricerca dell’Università degli Studi di Milano-Bicocca.Il repository BOA è il modulo del sistema dedicato alla raccolta e alla disseminazione della produzione scientifica di Ateneo. Le pubblicazioni sono ricercabili per parola chiave attraverso il box nella barra orizzontale in alto oppure, mediante il pulsante Sfoglia, per "Afferenza", "Autore", "Titolo", "Tipologia" o "Settore scientifico-disciplinare".
IRIS contiene inoltre alcuni moduli dedicati alla registrazione dei progetti e dei contratti, e alla reportistica avanzata per le attività di valutazione della ricerca
EnglishThe prediction of future outcomes of a random phenomenon is typically based on a certain number of “analogous” observations from the past. When observations are generated by multiple samples, a natural notion of analogy is partial exchangeability and the problem of prediction can be effectively addressed in a Bayesian nonparametric setting. Instead of confining ourselves to the prediction of a single future experimental outcome, as in most treatments of the subject, we aim at predicting features of an unobserved additional sample of any size. We first provide a structural property of prediction rules induced by partially exchangeable arrays, without assuming any specific nonparametric prior. Then we focus on a general class of hierarchical random probability measures and devise a simulation algorithm to forecast the outcome of m future observations, for any m≥1. The theoretical result and the algorithm are illustrated by means of a real dataset, which also highlights the “borrowing strength” behavior across samples induced by the hierarchical specification.
Camerlenghi, F., Lijoi, A., & Pruenster, I. (2017). Bayesian prediction with multiple-samples information. JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS, 156, 18-28 [10.1016/j.jmva.2017.01.010].
| Citazione: | Camerlenghi, F., Lijoi, A., & Pruenster, I. (2017). Bayesian prediction with multiple-samples information. JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS, 156, 18-28 [10.1016/j.jmva.2017.01.010]. | |
| Tipo: | Articolo in rivista - Articolo scientifico | |
| Carattere della pubblicazione: | Scientifica | |
| Presenza di un coautore afferente ad Istituzioni straniere: | No | |
| Titolo: | Bayesian prediction with multiple-samples information | |
| Autori: | Camerlenghi, F; Lijoi, A; Pruenster, I | |
| Autori: | ||
| Data di pubblicazione: | 2017 | |
| Lingua: | English | |
| Rivista: | JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS | |
| Digital Object Identifier (DOI): | http://dx.doi.org/10.1016/j.jmva.2017.01.010 | |
| Appare nelle tipologie: | 01 - Articolo su rivista |
File in questo prodotto:
Copyright © 2022