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Manuele Leonelli
Manuele Leonelli es profesor en IE University. Se doctoró en Estadística por la Universidad de Warwick en 2015, bajo la supervisión de Jim Q. Smith. Posteriormente consiguió una beca posdoctoral CAPES para trabajar en la Universidad Federal de Río de Janeiro, en Brasil, bajo la dirección de Dani Gamerman. Antes de trabajar en IE University, fue profesor de Estadística en la School of Mathematics and Statistics de la Universidad de Glasgow. En sus investigaciones estudia los modelos gráficos probabilísticos para la toma de decisiones en situaciones de incertidumbre y la inferencia sobre valores extremos. Su especialidad son los algoritmos de inferencia aproximada dentro del paradigma Bayesiano. Su tesis doctoral, Bayesian decision support in complex systems: an algebraic and graphical approach, ganó el premio John Copas al mejor trabajo sobre estadística de la Universidad de Warwick en 2015. Recientemente, Manuele ha sido nombrado director de Bernoulli News.
EXPERIENCIA ACADÉMICA
• Profesor, IE University, España, 2019 - Actualidad
• Profesor de Estadística, Universidad de Glasgow, Reino Unido, 2017 - 2019
• Profesor visitante, Universidad McGill, Canadá, 2019
• Fellow posdoctoral, Universidad Federal de Río de Janeiro, 2016
FORMACIÓN ACADÉMICA
• Doctor en Estadística, Universidad de Warwick, Reino Unido, 2015
• Máster en Estadística, Universidad de Warwick, Reino Unido, 2011
• Grado en Matemáticas, Estadística y Gestión de Datos, Universidad de Génova, Italia, 2010
PUBLICACIONES SELECTAS
• Leonelli, M., & Riccomagno, E. (2022). A geometric characterization of sensitivity analysis in monomial models. International Journal of Approximate Reasoning, 151, 64-84.
• Ballester-Ripoll, R., & Leonelli, M. (2022). Computing Sobol indices in probabilistic graphical models. Reliability Engineering & System Safety, 108573.
• Görgen, C., Leonelli, M., & Marigliano, O. (2022). The curved exponential family of a staged tree. Electronic Journal of Statistics, 16(1), 2607-2620.
• Carli, F., Leonelli, M., Riccomagno, E., & Varando, G. (2022). The R Package stagedtrees for Structural Learning of Stratified Staged Trees. Journal of Statistical Software, 102(1), 1–30.
• Lattanzi, C., & Leonelli, M. (2021). A change-point approach for the identification of financial extreme regimes. Brazilian Journal of Probability and Statistics, 35(4), 811-837.
