Il processo gaussiano inverso normalizzato nei processi di mistura

Nel seminario viene presentata una particolare misura di probabilita'aleatoria ottenuta normalizzando gli incrementi di un processo gaussiano inverso. Tale misura di probabilita' aleatoria definisce una distribuzione iniziale per l'inferenza bayesiana nonparametrica. Si
dimostra che essa gode di proprieta' analoghe a quelle del processo di Dirichlet e vengono evidenziati i vantaggi derivanti dal suo
impiego nei modelli mistura gerarchici. Nell'ipotesi che le osservazioni
siano scambiabili, e' possibile ottenere una rappresentazione delle
leggi predittiva ed una caratterizzazione della distribuzione finale del
processo gaussiano inverso normalizzato. Infine vengono illustrate due
applicazioni a misture di normali allo scopo di effettuare un confronto
diretto con il processo di Dirichlet: la prima fa riferimento a dati
simulati e la seconda riguarda il ben noto data set sulle velocita'
relative delle galassie.