Andrea Cremaschi

Andrea Cremaschi es experto en estadística bayesiana. Se doctoró en Estadística por la Universidad de Kent, en el Reino Unido, con una tesis sobre nuevos modelados y estrategias computacionales para datos de negociación financiera de alta frecuencia. En los años siguientes, formó parte de dos grupos de bioestadística en Noruega y Singapur, donde trabajó en aplicaciones biomédicas junto a equipos interdisciplinarios. Todas estas experiencias han contribuido a que desarrolle un fuerte interés por la aplicación de la estadística bayesiana a diferentes tipos de problemas mediante nuevas estrategias de modelado y soluciones algorítmicas, diseñadas para ofrecer información más completa en la investigación de problemas modernos.

Experiencia académica

• Profesor, IE University, España, 2024 - Actualidad

• Científico senior, Singapore Institute for Clinical Sciences (SICS), A*STAR, Singapur, 2023 - 2024

• Profesor, Departamento de Pediatría, Universidad Nacional de Singapur, Singapur, 2023 - 2024

• Investigador senior, Singapore Institute for Clinical Sciences (SICS), A*STAR, Singapur, 2020 - 2023

• Investigador posdoctoral, Yale-NUS College, Singapur, 2019 - 2020

• Investigador posdoctoral, Department of Cancer Immunology, Institute for Cancer Research, Oslo University Hospital; y Oslo Centre for Biostatistics and Epidemiology, Universidad de Oslo, Noruega, 2016 - 2019  

Formación académica

• Doctorado en Estadística, School of Mathematics, Statistics and Actuarial Science (SMSAS), Universidad de Kent, Reino Unido

• Máster en Ingeniería Matemática, Politécnico de Milán, Italia

• Grado en Ingeniería Matemática, Politécnico de Milán, Italia

Publicaciones Selectas

• Cremaschi, A., De Iorio, M., Kothandaraman, N., Yap, F., Tint M.T., Eriksson, J. (2023) “Joint modelling of association networks and longitudinal biomarkers: an application to child obesity”. Statistics in Medicine, 34(6):1135-1152

• Cremaschi, A., Argiento, R., De Iorio, M., Shirong, C., Chong, Y.S., Meaney, M.J., Kee M.Z. (2022) “Seemingly Unrelated Multi-State processes: a Bayesian semiparametric approach”. Bayesian Analysis, 18(3):753-775 

• Molinari M, Cremaschi A, De Iorio, M., Chaturvedi, N., Hughes, A.D., Tillin ,T. (2022) “Bayesian nonparametric modelling of multiple graphs with an application to ethnic metabolic differences”. Journal of the Royal Statistical Society, Series C: Applied Statistics, 71(5):1181-1204