Attivit`a di Ricerca 

La teoria dei Piani sperimentali nella statistica bayesiana `e il mio principale interesse di ricerca e molte delle mie pubblicazioni sono su questo tema. 

       Ho cominciato ad occuparmi di questo argomento sin dalla fine degli anni 70, quando questa teoria era ancora agli inizi. In quel periodo ho trascorso alcuni mesi presso l'Universit`a di Nottingham, dove ho iniziato una
       collaborazione con Adrian F.M. Smith. Da quel soggiorno, e da successive collaborazioni con Alessandra Giovagnoli (Universit`a di Perugia) e con Bruno Simeone (Universit`a di Roma) sono scaturite sei pubblicazioni
       (n. 2, 3, 4, 5, 6 e 10) che mi hanno permesso di essere tra i primi autori a contribuire alla teoria dei piani sperimentali bayesiani per il modello lineare. Questi lavori trattano principalmente il problema di determinare la
       proporzione ottima di osservazioni da assegnare a vari gruppi nell'analisi della varianza ad uno e a due fattori. 
       Nei lavori 11 e 17, ho studiato il problema della scelta del tipo di randomizzazione da usare in un esperimento. Di frequente, specialmente nelle prove cliniche, pu`o essere ritenuto opportuno assegnare pazienti a
       trattamenti in modo aleatorio. Queste due pubblicazioni presentano una proposta bayesiana, che riconosce anche il fatto che l'utilizzazione di prove randomizzate in ambito bayesiano sia tuttora fonte di dibattito. 
       Nei lavori 7, 14, 15, 16 e 20 ho proposto, in modo graduale, una unificazione della teoria dei piani sperimentali bayesiani attraverso la specificazione di funzioni di utilit`a. In particolare il lavoro 20, pubblicato su Statistical
       Science, in collaborazione con Kathryn Chaloner, rappresenta un momento di riflessione sull'importanza dell'impostazione bayesiana nei problemi di pianificazione sperimentale. `E proprio questo il campo in cui il metodo
       bayesiano si propone come il metodo statistico pi`u idoneo: nella scelta di un esperimento, infatti, le decisioni devono essere prese prima di aver raccolto i dati e l'unica informazione disponibile `e quella a priori, che a
       volte `e proprio la spinta trainante ad iniziare un esperimento. Il tema della teoria dell'utilit`a `e anche presente nel lavoro 25, in corso di stampa su Biometrika, che generalizza al caso di 

varianza incognita le soluzioni esistenti per la scelta di un piano sperimentale bayesiano. 

Altri temi di ricerca presenti nei miei lavori sono: procedure di simulazione Monte Carlo con catene di Markov (MCMC); problemi computazionali per test ipotesi legati al fattore di Bayes; inferenza bayesiana non parametrica. 

       Nei lavori 12 e 13, pubblicati nel 1991, ho considerato il problema della identificazione e trattazione di outliers dal punto di vista bayesiano. Questo `e stato visto per molto tempo come un problema di difficile soluzione, a
       causa di notevoli complicazioni computazionali. Per la prima volta, grazie alle tecniche MCMC, che cominciavano a svilupparsi proprio tra la fine degli anni 80 e l'inizio degli anni 90, `e stato possibile proporre un approccio
       bayesiano, basato sull'utilizzazione di variabili latenti, che ha reso il problema trattabile. 
       Nei lavori 21, 19 e 23, i primi due in collaborazione con Larry Wasserman, ed il terzo pubblicato sulla Enciclopedia di Scienze Statistiche, mi sono occupata di problemi di test di ipotesi bayesiane. Nel lavoro 21 ho
       considerato il problema dell'interpretazione di test di ipotesi puntuali come approssimanti ipotesi pi`u realistiche, quando sono presenti parametri di disturbo. Nei lavori 19 e 23 ho esaminato una soluzione ai problemi
       computazionali legati a determinare il valore del fattore di Bayes. In particolare il lavoro 23 `e stato richiesto dall'editore dell'Enciclopedia di Scienze Statistiche, proprio perch`e il metodo presentato in 19 aveva ricevuto
       una accoglienza positiva ed aveva avuto vasta utilizzazione nella letteratura. 
       Ritengo che il lavoro 24, in collaborazione con Larry Wasserman, apparso su The Annals 1 


of Statistics sia una delle mie pubblicazioni pi`u importanti. Questo lavoro evidenzia uno dei ruoli che, a mio parere, la statistica bayesiana, ricoprir`a nel prossimo futuro. E cio`e quello di dare minor rilievo ad assunzioni
parametriche, spesso non realistiche, per favorire assunzioni che riguardano spazi ad infinite dimensioni. Questa `e in effetti una direzione in cui tutta la statistica moderna si sta attualmente muovendo. 

Infine, nel lavoro 1 ho considerato un problema di robustezza, basato su una limitazione sulla varianza della distribuzione a priori data in Edwards, Lindman e Savage nel 1963. I lavori 8, 9, 18 e 22 contengono discussioni
organizzate in convegni oppure richieste dagli editori, riguardanti pubblicazioni o conferenze presentate da altri autori. 

Pubblicazioni: 2