Monday,  6th  January  2014   1   C.  Baey,   Stochastic  Algorithms  for  Nonlinear  Mixed  Models   2   G.  Band,   Bayesian  Analysis  of  Genetic  Association  with  Severe  Malaria   3   M.  Banterle,   Sufficient  Dimension  Reduction  for  ABC  via  RKHS.   4   P.  Birrell,   Efficient  Real-­‐Time  Statistical  Modeling  for  Pandemic  Influenza   5   A.  Bitto,   Time-­‐Varying  Parameter  Models  –  Achieving  Shrinkage  and  Variable  Selection   6   A.  Calmo,   Bayesian  Modeling  of  Network  Heterogeneity.   7   Y.  Chen,   A  Comparison  of  Sequential  Monte  Carlo  Techniques  in  a  Plant  Growth  Model   8   P.  Conrad,   Asymptotically   Exact   MCMC   Algorithms   for   Computationally   Expensive   Models   via   Local   Approximations   9   N.  Duforet-­‐ Frebourg   Genome  Scans  for  Local  Adaptations:  A  Bayesian  Factor  Model.   10   A.  Durmus,   New   Bounds   for   the   Sub-­‐Geometric   Convergence   of   Markov   Chains   in   Wasserstein   Metric   and   Application  to  the  Pre-­‐Conditionned  Crank  Nickolson  Algorithm.   11   R.  Dutta,   Sequential  Mixture  Models  on  Model  Space:  Retrieval  of  Experiments.   12   M.  Farag,   A  Strategy  for  Calibrating  Time  Series  Epidemic  Simulators.   13   A.  Finke,   Investigation  of  Exactly  Approximated  Rao-­‐Blackwellised  Particle  Filters.   14   B.  Fosdick,   Bayesian  Inference  for  Network  Models  with  Additive  and  Multiplicative  Effects.   15   E.  Fox,   Gaussian   Processes   on   the   Brain:   Heteroscedasticity,   Nonstationarity   and   Long-­‐Range   Dependencies.   16   E.  Frichot,   Testing   for   Associations   between   Loci   and   Environmental   Gradients   using   Latent   Factor   Mixed   Models.   17   E.  Gayawan,   Spatial   Bayesian   Semi-­‐Parametric   Analyses   of   Childhood   Mortality   in   Nigeria:   Estimate   from   Mortality  Index.   18   G.  Goh,   Bayesian  Model  Selection  for  Circular  Data  with  Wrapped  Distribution.   19   R.  Gonzales,   Modeling  Hyperinflation  Phenomena:  A  Bayesian  Approach.   20   C.  Grazian,   Approximate  Bayesian  Computation  for  the  Elimination  of  Nuisance  Parameters.   21   M.  Galloway,   Time-­‐to-­‐default  Analysis  of  Mortgage  Portfolios.   22   M.  Gutmann,   Classifier  ABC.   23   M.  Gutmann,   Bayesian  Optimization  for  Likelihood-­‐Free  Estimation.   24   Z.  van  Havre,   Overfitting  Mixture  Models  and  Hidden  Markov  Models  with  an  Unknown  Number  of  States.   25   J.  Heydari,   Bayesian  Hierarchical  Modeling  for  Inferring  Genetic  Interactions.   26   V.  Jaaskinen,   Sparse  Markov  Chains  for  Sequence  Data.   27   P.  Jacob,   Path  Storage  in  the  Particle  Filter.   28   X.  Jiao,   Combining  the  Marginal  Data  Augmentation  and  the  Ancillarity-­‐Sufficiency  Interweaving  Strategy   to  Further  Improve  the  Convergence  of  Data  Augmentation  Algorithm.   29   G.  Kastner,   Analysis  of  Multivariate  Financial  Time  Series  via  Bayesian  Factor  Stochastic  Volatility  Models.   30   M.  Katzfuss,   Statistical  Inference  for  Massive  Distributed  Spatial  Data  Using  Low-­‐Rank  Models.   31   K.  Kamatani,   Local  Consisency  of  Markov  Chain  Monte  Carlo  with  some  Applications.   32   K.  Kamari,   A  discussion  of  Bayesian  Analysis:  On  Applying  Non-­‐Informative  Priors.  

  Tuesday,  7th  January  2014   1   S.  Lacoste-­‐Julien,   Sequential  Kernel  Herding:  Frank-­‐Wolfe  Optimization  for  Particle  Filtering.   2   W.  Li,   Efficient  Sequential  Monte  Carlo  with  Multiple  Proposal.   3   M.  Liechty,   Multivariate  Sufficient  Statistics  Using  Kronecker  Products.   4   S.  Livingstone,   A  Tutorial  on  Diffusions  on  Manifolds  for  MCMC.   5   A.  Martins,   Constraining  the  Milky  Way  Formation  and  Evolution  with  MCMC/ABC  Method.   6   L.  Martino,   Adaptive  Sticky  Metropolis.   7   L.  Martino,   An  Iterated  Batch  Importance  Sampler  Driven  by  an  MCMC  Algorithm.   8   F.  Medina  Aguayo,   The  Pseudo-­‐Marginal  Approach  to  MCMC.   9   P.  Minvielle,   Particle  MCMC  for  Inverse  Scattering  in  Microwave  Control.   10   M.  Moores,   Scalable  Bayesian  Computation  for  Intractable  Likelihoods  in  Image  Analysis.   11   Z.  Naulet,   Nonparametric  Bayesian  Kernel-­‐Based  Function  Estimation.   12   W.  Niemiro,   Adaptive  Monte  Carlo  Maximum  Likelihood  Based  on  Importance  Sampling  with  Resampling.   13   H.  Nyman,   Stratified  Gaussian  Graphical  Models.   14   J.  Owen,   Scalable  Inference  for  Intractable  Markov  Processes  Using  ABC  and  PMCMC.   15   A.  Pakman,   Auxilliary-­‐Variable  Exact  Hamiltonian  Monte  Carlo  Samplers  for  Binary  Distributions.   16   M.  Parno,   Using  Multiscale  Structure  and  Transport  Maps  in  MCMC  for  High-­‐Dimensional  Inverse  Problems.   17   J.  Pensar,   Bayesian  Learning  of  Labeled  Directed  Acyclic  Graphs  Using  Non-­‐Reversible  MCMC.   18   J.  Pitchforth,   Combining  Complex  Systems  Models  for  Better  International  Passenger  Processing  Operations.   19   M.  Pollock,   Jump  Diffusion  Barriers.   20   A.  Posekany,   Merging  Parallel  MCMC  Output  for  Horizontally  Partitioned  Data.   21   V.  Rockova,   Sequential  EMVS  Mode  Detection  for  Posterior  Reconstruction.   22   D.  Rudolf,   On  the  Hybrid  Slice  Sampler.   23   S.  Robinson,   Structural  Functional  Time  Series  Models.   24   A.  Sabourin,   Bayesian  Dirichlet  Mixture  Model  for  Multivariate  Extremes:  A  Reparameterization   25   A.  Schreck,   A  Shrinkage-­‐Thresholding  Metropolis  Adjusted  Langevin  Algorithm  for  Bayesian  Variable  Selection.   26   R.  Steorts,   Will  the  Real  Steve  Fienberg  Please  Stand  up:  Getting  to  Know  a  Population  from  Multiple   Incomplete  files.   27   J.  Stoehr,   ABC  Model  Choice  between  Hidden  Gibbs  Random  Fields  Based  on  Geometric  Summary  Statistics.   28   D.  Tang,   Hamiltonian  Monte  Carlo  with  Local  Stochastic  Step-­‐Size.   29   A.  Todeschini   BiiPS:  A  Software  for  Inference  in  Bayesian  Graphical  Models  with  Sequential  Monte  Carlo  Methods.   30   V.  Torman,   Bayesian  Analysis  of  the  Log-­‐Binomial  Model:  A  Comparison  with  the  Frequentist  Approach  for  the   Estimation  of  the  Relative  Risk.   31   S.  Tsepletidou,   Computational  Bayesian  Tools  for  Modeling  the  Aging  Process  in  Escherichia  Coli.   32   E.  Vernet,   Posterior  Consistency  for  Nonparametric  Hidden  Markov  Models  with  Finite  State  Space.   33   H.  Wang   Scaling  it  Up:    Stochastic  Search  Structure  Learning  in  Graphical  Models.   34   K.  Wolny,   Robust  Metropolis-­‐Adjusted  Langevin  Algorithms.   35   G.  Zanella,   Bayesian  Complementary  Clustering,  MCMC  for  Data  Association  and  Anglo-­‐Saxon  Placenames.   36   W.  Zhu,   Bootstrap  Likelihood  and  Bayesian  Computations.