Un premio dell'IMS a un dottorando della Bocconi
Filippo Ascolani, al terzo anno di dottorato in statistica, è tra i vincitori per il 2022 dello Hannan Graduate Student Travel Award riservato a studenti giudicati meritevoli dall'Institute of Mathematical Statistics. Si tratta di un premio prestigioso, con una severa procedura di selezione. Pochissimi i vincitori affiliati ad università non statunitensi, tra cui appunto Ascolani.
Il premio consentirà la partecipazione di Ascolani a un convegno che si terrà a Puerto Varas, in Cile, dove presenterà il lavoro "Nonparametric Priors with Full Range Borrowing of Information", scritto insieme a Beatrice Franzolini (PhD alumna Bocconi e ora post-doc a Singapore), Antonio Lijoi e Igor Prünster (professori del Dipartimento di Scienze delle Decisioni della Bocconi).
Un problema cruciale in statistica è come combinare dati di gruppi diversi. In questo caso si vorrebbe un modello che implichi omogeneità all'interno di ogni gruppo, ma che descriva la possibile eterogeneità tra di essi. Il concetto matematico che traduce tali requisiti nel contesto bayesiano è chiamato scambiabilità parziale, che dice in termini semplici che le osservazioni in gruppi diversi non possono essere, appunto, scambiate senza alterare i risultati inferenziali.
Negli ultimi anni è stata proposta una moltitudine di modelli di scambiabilità parziale, ma le implicazioni teoriche di questa assunzione non sono state studiate a fondo: inoltre, nonostante i grandi progressi negli ultimi due decenni, la maggior parte delle proposte disponibili permette solo correlazioni non negative tra i gruppi, il che può essere eccessivamente restrittivo in molti contesti.
Il lavoro di Ascolani introduce un nuovo concetto, quello di "hypertie", che rappresenta una misura semplice e diretta della dipendenza statistica tra gruppi. Inoltre propone una nuova classe di modelli in cui la correlazione può essere negativa e fissata sulla base delle informazioni disponibili.