2023 - 2024



Workshops & Conférences



  • 30 octobre 2023 - 3 novembre 2023, École d'automne Bayes@CIRM 2023. CIRM (Université Aix-Marseille, campus Luminy). Programme et inscription >>


  • All About that Bayes



  • 27 Mars 2024 François Caron (University of Oxford) - Deep Neural Networks with Dependent Weights: Gaussian Process Mixture Limit, Heavy Tails, Sparsity and Compressibility

  • 13 Février 2024 Elisabeth Gassiat (Université Paris-Saclay) - A stroll through hidden Markov models

  • 23 Janvier 2024 Ritabrata Dutta (University of Warwick) - Bayesian Model Averaging with exact inference of likelihood- free Scoring Rule Posteriors.

  • 12 Décembre 2023 Sylvain Le Corff (Sorbonne Université) - Monte Carlo guided Diffusion for Bayesian linear inverse problems

  • 10 Octobre 2023 Kaniav Kamary (Centrale Supélec) - Bayesian principal component analysis



  • 2022 - 2023



    Workshops & Conférences



  • 13 juin 2023. Journée AppliBUGS co-organisée avec le groupe AppliBUGS. Institut Henri Poincaré (11 Rue Pierre et Marie Curie, 75005 Paris). Programme >>


  • All About that Bayes



  • 11 Octobre 2022 Andrew Gelman (Columbia University) - Prior distribution for causal inference

  • 8 Novembre 2022 Filippo Ascolani (Bocconi University) - Clustering consistency with Dirichlet process mixtures

  • 13 Décembre 2022 Marylou Gabrié (Ecole Polytechnique) - Opportunities and Challenges in Enhancing Sampling with Learning

  • 10 Janvier 2023 Daniele Durante (Bocconi University) - Detective Bayes: Bayesian nonparametric stochastic block modeling of criminal networks.

  • 14 Février 2023 Adrian Raftery (University of Washington) - Very Long-Term Bayesian Global Population and Migration Projections for Assessing the Social Cost of Carbon.

  • 21 Mars 2023 Francesca Crucinio (ENSAE) - Optimal Scaling Results for a Wide Class of Proximal MALA Algorithms

  • 09 Mai 2023 Meïli Baragtti (ENSAE) - Promenade en statistique bayésienne: une méthode d'élicitation, une méthode sans vraisemblance et un exemple simple dans un cadre de modèle épidémiologique de transmission de maladie

     
     
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