Il corso si propone di affrontare tre tematiche fondamentali della Statistica nonparametrica: stima di densità, modelli di regressione e test per il goodness-of-fit. Il corso sarà diviso in due parti dove gli stessi temi verranno trattati seguendo un approccio prima classico e poi bayesiano. Il corso si occuperà sia dello studio delle proprietà teoriche dei modelli nonparametrici che della loro implementazione per l’analisi dati. I laboratori richiederanno l’utilizzo degli strumenti numerici più adatti all’implementazione dei modelli nonparametrici, strumenti che includono algoritmi di ottimizzazione e algoritmi di simulazione di tipo Markov chain Monte Carlo (MCMC).