Isadora ANTONIANO VILLALOBOS

Qualifica
Professoressa Associata
Telefono
041 234 8407
E-mail
isadora.antoniano@unive.it
SSD
STATISTICA [SECS-S/01]
Sito web
www.unive.it/persone/isadora.antoniano (scheda personale)
Struttura
Dipartimento di Scienze Ambientali, Informatica e Statistica
Sito web struttura: https://www.unive.it/dais
Sede: Campus scientifico via Torino
Stanza: studio Z.A15 (edificio Zeta A, 1° piano)

Attività e competenze di ricerca

Settore Scientifico Disciplinare (SSD) di afferenza
STATISTICA [SECS-S/01]
Settore Scientifico Disciplinare (SSD) affine
PROBABILITÀ E STATISTICA MATEMATICA [MAT/06]
Aree geografiche in cui si applica prevalentemente l'esperienza di ricerca
Internazionale: Europa, America Latina
Lingue conosciute
English (scritto: avanzato parlato: avanzato)
Spanish (scritto: madrelingua parlato: madrelingua)
Italian (scritto: avanzato parlato: avanzato)
Partecipazione a comitati editoriali di riviste/collane scientifiche

Aree e linee di ricerca
Area: Chimica Fisica e Materiali
Area: Statistica Linea: Not-for-profit - Modelli e metodi
Statistical models and methods for complex data structures
Description:
Flexible models and methods for the identification and characterization of complex relations in phenomena involving large or highly structured datasets or other challenging features, such as temporal or spatial evolution
Parole chiave:
Statistics, Probability theory
Bayesian Density Regression
SSD:
SECS-S/01
Bayesian inference for intractable models
SSD:
SECS-S/01
Bayesian inference for time series
SSD:
SECS-S/01
Bayesian methods for risk analysis
SSD:
SECS-S/01
Bayesian models for multivariate extremes
SSD:
SECS-S/01
Extreme value methods for hydrological applications
SSD:
SECS-S/01
Altri membri del gruppo di ricerca:
Ilaria PROSDOCIMI
Multivariate objective priors and variable selection
SSD:
SECS-S/01
Bayesian Nonparametric Mixture Models for the Dependence of Extremes (BayMEx)
Ente finanziatore:
Ca' Foscari University of Venice
Tipologia:
Progetti di Ateneo
Ruolo nel progetto:
NS
Data inizio:
Anno: 2019 Durata mesi: 24
Modern Bayesian nonparametric methods
Ente finanziatore:
MIUR
Tipologia:
PRIN
Ruolo nel progetto:
NS
Data inizio:
Anno: 2016 Durata mesi: 36
RISE: Rethinking and Innovating Statistics for Extremes
Ente finanziatore:
MIUR
Tipologia:
PRIN
Ruolo nel progetto:
NS
Sito di progetto:
https://risextremes.github.io/
Data inizio:
Anno: 2023 Durata mesi: 36
Altri membri del gruppo di ricerca:
Ilaria PROSDOCIMI
SMARTMUS-E: Smart management of energy and costs in museums. A chemical background for a control methodology forTemperature and Relative Humidity fluctuations
Ente finanziatore:
EUROPEAN COMMISSION: Horizon Europe Framework Programme (HORIZON)
Tipologia:
Altri finanziamenti per progetti di ricerca
Ruolo nel progetto:
NS
Data inizio:
Anno: 2023 Durata mesi: 30