纳文narisetty NSF事业喜获大奖

日期

20年1月3日

统计助理教授,纳文narisetty,最近从美国国家科学基金会(NSF)获得杰出教师早期职业发展(职业)奖。职业生涯规划是基础,广泛的活动,它提供了美国国家科学基金会的支持早期的职业教师的最高荣誉的奖项谁拥有潜在的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。 

narisetty教授的工作将探讨的几大数据以及如何统计学家和数据科学家可以更有效地工作在贝叶斯框架的关键环节。包括多学科生物学,经济学,环境科学,市场营销,以及医疗科学这将是研究影响使用统计做法。这项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

大数据为一体的现代化时代以及带来了机遇,以统计学家独特的挑战。而大数据革命带来了很好的机会,从数据的丰富获取宝贵而深刻的见解,并提高数据驱动的决策,同时也带来了来自统计学家和科学家数据的三个重要方面具有挑战性的创新和知识发现需求:(我)灵活的模型的开发可以适当描述数据的复杂性(二)高效和推论统计有效估计和程序,以及(iii)的计算算法开发如此规模,到大型数据集。该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。特别研发的技术将是含有大量的协变量,学习之间的大量结果变量的关系结构,并通过模拟它们之间的关系获得对结果变量协变量的影响进行全面的描述分析数据集集装箱有用位数不同层次。已经开发了将各种学科,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研究。培训内容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纳入该研究的概念在访问层面的研究融入教学。该PI将导师高中研究项目,并举办K-12宣传车间提供接触现代统计学及高中学生和教师的应用。

统计学严谨计算上高效的贝叶斯推理metodologías和程序将被开发将适用于其中各种复杂的高维模型包括广义线性模型,回归模型位数,和模型图形。贝叶斯先验的一般类将提议正规化,规范化和它们的性质将被严格地研究了各种常用的似然函数。相反,大多数现有贝叶斯的途径,专注于高维估计,用于执行高维贝叶斯推理有频率论属性将有效开发出一种新的贝叶斯框架。这可扩展计算技术,不涉及大矩阵运算从后验,以及用于采样满后验分布将被设计获得点估计,将是他们的统计特性就读。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,后选择推理模型图形,以及分位数回归的几个高度活跃的地区,将有助于推进和互动区域之间。反映奖ESTA美国国家科学基金会的法定任务,并已通过使用基金会的学术价值和广泛的影响审查标准评价被认为是值得支持的。

目录

abera阿尼尔
贝拉
tfliao蒂姆
wendycho温迪
大只的狗罗伯特
布伦纳
xshao晓风
kdarmstr凯文
阿姆斯特朗
lhubert劳伦斯
休伯特
YMW米歇尔
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鲍尔斯
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安德森幸福
rodrgzzs桑德拉
罗德里格斯ZAS
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汤普森
psdey帕塔
人家
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WARNOW坦迪
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背风处
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