L’analisi sequenziale è un ramo della statistica inferenziale in cui il numero delle osservazioni non è fissato in anticipo. Formalmente inizia negli anni ’40, quando Abrahm Wald introduce il “sequential probability ratio test”, una procedura per testare due ipotesi statistiche basata sull’osservazione sequenziale di dati sino a quando non vi è evidenza in favore di una delle due ipotesi. La linee principali di ricerca sono: (1) costruzione di test sequenziali per diversi tipi di processi stocastici e per un numero di ipotesi superiore a due; (2) analisi di problemi di “change-point detection”, dove un processo con certe caratteristiche statistiche iniziali viene monitorato sequenzialmente per identificare il momento in cui tali caratteristiche si modificano.

Parole chiave e temi trattati:

Arresto ottimale (optimal stopping); test sequenziali (sequential testing); problemi di rilevazione del punto di cambiamento o del disordine (change-point detection or disorder problems); rilevazione di frodi (fraud detection); moto Browniano e processi di Lévy (Brownian motion and Lévy processes); strategie di trading (trading strategies); problemi a frontiera libera (free-boundary problems); metodi numerici per problemi sequenziali (numerical methods for sequential problems).

Pubblicazioni selezionate:

Buonaguidi, B., Mira, A., Bucheli, H. and Vitanis, V. (2021): Bayesian quickest detection of credit card fraud. Bayesian Analysis, advance Publication 1 - 30.

Buonaguidi, B. (2020): The disorder problem for purely jump Lévy processes with completely monotone jumps. Journal of Statistical Planning and Inference, 205: 203-218.

Buonaguidi, B. and Muliere, P. (2015): A collocation method for the sequential testing of a gamma process. Statistica Sinica, 25: 1527-1546.