纳文narisetty接受职业NSF奖

日期

20年1月3日

统计助理教授,纳文narisetty,最近收到了杰出的教师早期职业发展(职业)奖由美国国家科学基金会(NSF)。职业生涯规划是基础,广泛的活动,提供了美国国家科学基金会的最高荣誉的奖项,以支持早期职业教师谁都有可能作为研究和教育的学术榜样,以领先的进步在各自部门的使命或组织。 

教授narisetty的工作将探索大数据,以及如何的几个主要方面统计学家和数据科学家可以更有效地贝叶斯框架内的工作。多学科,包括生物学,经济学,环境科学,市场营销和使用统计做法医学会研究的影响。该研究将融入到教学的研究生和本科生专题课程,并开发一个推广研讨会K-12学生提供接触现代统计学及其应用。 

在颁奖时提供摘要如下:

标题:高维建模的贝叶斯框架的灵活,高效的探索

大数据的新时代带来了独特的机遇和挑战的统计员。而大数据革命带来了很好的机会,从数据的丰富性获得宝贵而深刻的见解,并提高数据驱动的决策,同时也带来了来自统计学家和数据科学家三个关键方面具有挑战性的创新和知识发现的要求:( ⅰ)的灵活的模型,可以适当地描述的数据的复杂性发展(ⅱ)有效的和有效的统计估计和推理过程,和(iii)的计算算法发展在于按比例放大到大型数据集。这个项目的目的是通过充分发掘贝叶斯框架,它把一个模型的参数是随机的,并提供了一个有效的机制,以量化模型参数的不确定性,使所有三个方面的进步。特别是公司开发的技术将通过模拟它们之间的关系是分析含有大量协变量,学习了大量结果变量之间的相关结构数据集,并获得对结果变量协变量的影响进行全面的描述有用在不同的分位数水平。开发研究会在不同的学科,包括生物学,经济学,环境科学,市场营销,科学和医学上的统计实践的影响。培训组件将通过提供专题课程基础上,提出研究的研究生和通过发展本科研究项目的研究融入教学,在一个访问级别把研究的概念。该PI将指导高中研究项目,并举办K-12外展研讨会,提供置身于现代统计学及其应用到高中的学生和教师。

统计学严谨计算高效贝叶斯方法和推理程序将被开发,其将适用于各种复杂的高维模型,包括广义线性模型,分位数回归模型,和图形模型。贝叶斯正则先验的一般类将被提出,它们的正则性将被严格地研究了各种常用似然函数。与大多数现有的贝叶斯的接近于专注于高维的估计,用于执行具有有效频率论性能高维贝叶斯推理的新颖贝叶斯框架将得到发展。不涉及大量的矩阵运算从后验,以及用于采样满后验分布获得点估计可扩展计算技术将设计和他们的统计特性将进行研究。的计算发展的一个有吸引力的特点将是,他们将适用于在实践中常用的各种不同的统计模型。开发研究会密切相关的现代统计,包括高维建模,贝叶斯计算,非凸正规化,后选择推理,图形模型和分位数回归的几个高度活跃的地区,将有助于这些地区之间的发展和互动。该奖项反映了美国国家科学基金会的法定使命和使用基础的学术价值和广泛的影响审查标准已被认为是值得支持的,通过评估。

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