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Prof. Matilde Trevisani

Università degli Studi di Trieste · Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali, Matematiche e Statistiche · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Matilde Trevisani

Materie del prof. Matilde Trevisani

Inferenza Statistica Bayesiana Canale unico

Corso di laurea: Scienze Statistiche e Attuariali – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-83) · 2º anno · 1º semestre · Data Science per l'Assicurazione e la Finanza · 9 CFU / 1º anno · 1º semestre · Attuariale-finanziario · 9 CFU

Trieste · Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali, Matematiche e Statistiche · 9 CFU · apri nel catalogo · Scienze Statistiche e Attuariali – sede di Trieste · 2º anno · 1º semestre ›

Gelman, Carlin, Stern, Dunson, Vehtari, Rubin (2013) BayesianCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Ghosh – An Introduction to Bayesian AnalysisCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Gelman – Data Analysis using Regression and Multilevel/Hierarchical ModelsCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Albert – Bayesian Computation with RCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Congdon – Bayesian statistical modellingCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Congdon – Applied Bayesian modellingCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

McElreath, R. (2020) Statistical rethinking

With Examples in RCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Gelman – Regression and other storiesCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Kruschke – Doing Bayesian data analysisCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Lunn – The BUGS BookCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 1. Introduzione: Interpretazione e confronto tra approccio classico/frequentista e approccio Bayesiano all’inferenza 2. Modelli a parametro singolo: Modelli Bernoulliani/Binomiali; Modelli Normali; Altre distribuzioni standard 3. Principi di specificazione delle distribuzioni a priori; distribuzioni a priori non-informative e di riferimento, debolmente informative, informative 4.

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Inferenza Statistica Bayesiana Canale unico

Corso di laurea: Strategia, Consulenza e Logistica Aziendale – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-77) · 2º anno · 1º semestre · 9 CFU

Trieste · Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali, Matematiche e Statistiche · 9 CFU · apri nel catalogo · Strategia, Consulenza e Logistica Aziendale – sede di Trieste · 2º anno · 1º semestre ›

Gelman, Carlin, Stern, Dunson, Vehtari, Rubin (2013) BayesianCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Ghosh – An Introduction to Bayesian AnalysisCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Gelman – Data Analysis using Regression and Multilevel/Hierarchical ModelsCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Albert – Bayesian Computation with RCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Congdon – Bayesian statistical modellingCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Congdon – Applied Bayesian modellingCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

McElreath, R. (2020) Statistical rethinking

With Examples in RCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Gelman – Regression and other storiesCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Kruschke – Doing Bayesian data analysisCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Lunn – The BUGS BookCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 1. Introduzione: Interpretazione e confronto tra approccio classico/frequentista e approccio Bayesiano all’inferenza 2. Modelli a parametro singolo: Modelli Bernoulliani/Binomiali; Modelli Normali; Altre distribuzioni standard 3. Principi di specificazione delle distribuzioni a priori; distribuzioni a priori non-informative e di riferimento, debolmente informative, informative 4.

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Matilde Trevisani per Inferenza Statistica Bayesiana (Scienze Statistiche e Attuariali – sede di Trieste, canale unico)?

Gelman, Carlin, Stern, Dunson, Vehtari, Rubin (2013) Bayesian; Ghosh – An Introduction to Bayesian Analysis; Gelman – Data Analysis using Regression and Multilevel/Hierarchical Models; Albert – Bayesian Computation with R; Congdon – Bayesian statistical modelling; Congdon – Applied Bayesian modelling; With Examples in R; Gelman – Regression and other stories; Kruschke – Doing Bayesian data analysis; Lunn – The BUGS Book

Quali libri consiglia il prof. Matilde Trevisani per Inferenza Statistica Bayesiana (Strategia, Consulenza e Logistica Aziendale – sede di Trieste, canale unico)?

Gelman, Carlin, Stern, Dunson, Vehtari, Rubin (2013) Bayesian; Ghosh – An Introduction to Bayesian Analysis; Gelman – Data Analysis using Regression and Multilevel/Hierarchical Models; Albert – Bayesian Computation with R; Congdon – Bayesian statistical modelling; Congdon – Applied Bayesian modelling; With Examples in R; Gelman – Regression and other stories; Kruschke – Doing Bayesian data analysis; Lunn – The BUGS Book