CONFERENCE

Approximation Methods in Bayesian Analysis
Méthodes approchées en analyse statistique bayésienne

19-23 June 2023

INTRANET FOR ORGANIZERS

Scientific Committee 
Comité scientifique 

Marta Catalano (University of Torino)
Pierre Jacob (ESSEC Business School, Paris)
Igor Pruenster (Bocconi University of Milan)
Christian Robert (Université Paris Dauphine)
Veronika Rockova (University of Chicago)

Organizing Committee
Comité d’organisation

Marta Catalano (University of Torino)
Pierre Jacob (ESSEC Business School, Paris)
Igor Pruenster (Bocconi University of Milan)
Christian Robert (Université Paris Dauphine)
Veronika Rockova (University of Chicago)
Dario Spanò (University of Warwick)

In recent years Bayesian methods have flourished both in theoretical and applied studies. The sound probabilistic framework, the wide spectrum of sampling strategies and the desirable inferential properties attract researchers with different background and experiences. The aim of this conference is to foster cross-fertilization on the role of approximation and distances in modern Bayesian analysis. This broad subject is declined in five different topics, for each of which we propose a description and a tentative list of speakers:

  1. Methodological advances in posterior approximation;
  2. Bayesian methods when the model is wrong;
  3. Frequentist validation of Bayesian algorithms;
  4. Analysis and approximation of complex dependence structures;
  5. Bayesian inference, models of population dynamics and approximation

Ces dernières décennies, les méthodes bayésiennes ont pris de l’importance, à la fois dans les problèmes théoriques et appliqués. Leur cadre probabiliste cohérent, leur large éventail de stratégies d’échantillonnage et leurs propriétés inférentielles garanties attirent des chercheurs de domaines et d’expériences différents. L’objectif de cette conférence est de favoriser la fertilisation croisée sur le rôle de l’approximation et des diverses notions de distances dans l’implémentation effective de l’analyse bayésienne moderne. Ce vaste sujet se décline en cinq thèmes distincts, pour chacun desquels nous proposons une description et une liste indicative d’intervenant(e)s :

  1. Avancées méthodologiques en approximation de la loi a posteriori ;
  2. Méthodes bayésiennes sous un modèle mal spécifié ;
  3. Validation fréquentiste d’algorithmes bayésiens ;
  4. Analyse et approximation de structures de dépendance complexes ;
  5. Inférence bayésienne, modèles de dynamique des populations et approximation

 

IMPORTANT WARNING:  Scam / Phishing / SMiShing ! Note that ill-intentioned people may be trying to contact some of participants by email or phone to get money and personal details, by pretending to be part of the staff of our conference center (CIRM).  CIRM and the organizers will NEVER contact you by phone on this issue and will NEVER ask you to pay for accommodation/ board / possible registration fee in advance. Any due payment will be taken onsite at CIRM during your stay.

Speakers 

 

to be confirmed

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