Descrizione posizione

Titolo del progetto di ricerca in italiano	Metodi di pseudo-verosimiglianza per modelli complessi
Titolo del progetto di ricerca in inglese	Pseudo-likelihood methods for complex models
Descrizione sintetica in italiano	Procedura di selezione pubblica per il reclutamento di un ricercatore a tempo determinato ai sensi dell'art. 24, comma 3, lettera b) della legge 30.12.2010, n. 240. Durata del contratto: 3 anni Il trattamento economico annuo lordo è pari a € 41.877,67 - tempo pieno
Descrizione sintetica in inglese	Public selection for University fixed-term researcher pursuant to art. 24 clause 3 letter b) of Italian Law n. 240 of 30.12.2010 Duration of contract: 3 years Annual gross remuneration € 41.877,67 - Full-time
Descrizione del bando in italiano	L’analisi di dati riferiti a molteplici ambiti applicativi richiede la specificazione di modelli statistici complessi, tra i quali si possono ricordare modelli ad effetti casuali, semiparametrici, per processi stocastici, modelli di mistura e modelli per dati di rete. In questo contesto emerge la necessità di definire strumenti per l’inferenza statistica, quali ad esempio la determinazione di opportune nozioni di pseudo-verosimiglianza, che possano sopperire alla difficoltà di specificazione o di calibrazione del modello statistico di interesse. Inoltre, anche i metodi moderni definiti nell’ambito dello statistical learning possono risultare utili per la stima e la selezione del modello, come ad esempio nel caso di modelli caratterizzati da un numero molto elevato di parametri. Tra i metodi di interesse si citano, tra gli altri, approcci basati su algoritmi di regolarizzazione e metodi inferenziali Bayesiani. Il progetto di ricerca si concentra sui seguenti aspetti: 1.Analisi e studio delle proprietà formali di metodologie inferenziali basate su nozioni di pseudo-verosimiglianza, che risultino utili nel contesto di modelli complessi. 2.Sviluppo di metodi computazionali per l’applicazione della metodologia sviluppata nel punto 1, che possono coinvolgere anche procedure di statistical learning. Lo sviluppo di software statistico è parte integrante di questa parte del progetto. 3.L’applicazione ad alcuni ambiti scientifici rilevanti è parte di fondamentale importanza, ed include il campo della Data Science, con particolare interesse per la Business Analytics, e possibili applicazioni in ambito biologico e agrario. Il progetto si svolge su un arco temporale di tre anni, e prevede l’analisi della letteratura scientifica, lo sviluppo di adeguate metodologie e la loro applicazione agli ambiti di interesse. L’interazione con ricercatori di settori non statistici risulta importante per lo sviluppo del punto 3.
Descrizione del bando in inglese	Data analysis in several applied fields requires the specification of complex statistical models, such as random effects models, semiparametric models, models for stochastic processes, mixture models and models for network data. In these settings, there is the need to define tools for statistical inference to cope with the difficulties arising in the specification and calibration of the statistical model of interest, and pseudo-likelihood concepts represent a primary instance of such tools. Besides, modern methods developed within the field of statistical learning may result effective for model estimation and selection, first and foremost for models with a very large number of parameters. Among others, some approaches of particular interest include regularization algorithms and Bayesian inferential methods. The research project will focus on the following aspects. 1.Analysis and investigation of the formal properties of inferential methods based on pseudo-likelihood concepts, suitable for applications to complex statistical models. 2.Development of computational methods for the application of the methodology developed in 1., that may include statistical learning procedures. Production of statistical software is of central importance for this part of the project. 3.Application to various scientific fields is fundamental and strongly encouraged. It encompasses the field of Data Science, with particular interest for Business Analytics, and also applications to agricultural science and other biological settings. The timeframe of the project is three years. The project includes the analysis of the pertinent scientific literature, the development of suitable methods and their application to the settings of interest. Interaction with researchers from other fields is of primary importance for item 3 above.
Numero posti	1
Campo principale della ricerca	Mathematics
Sottocampo della ricerca	Statistics
Settore Concorsuale	13/D1 - STATISTICA
S.S.D	SECS-S/01 - STATISTICA
Destinatari del bando (of target group)	Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc)
Benefits (in italiano) (congedo parentale, giorni di vacanza, etc.)	secondo legge
Benefits (in inglese) (parental leave, vacation days, etc.)	according to Italian regulations
Commenti/sito web per dettagli aggiuntivi sull'impiego (in italiano)	Bando della procedura e allegati sono reperibili al sito: https://www.uniud.it/it/ateneo-uniud/concorsi-bandi-uniud/concorsi/bandi-docenti-ricercatori/ricercatori_tempo_determinato_B
Commenti/sito web per dettagli aggiuntivi sull'impiego (in inglese)	Public selection announcement and application form can be downloaded at: https://www.uniud.it/it/ateneo-uniud/concorsi-bandi-uniud/concorsi/bandi-docenti-ricercatori/ricercatori_tempo_determinato_B
Data del bando	16/05/2019

 

FP7 / PEOPLE / Marie Curie Actions

Research Framework Programme / Marie Curie Actions	No

 

Dettagli dell'impiego

Tipo di contratto	Temporary
Tempo	Full-time
Ore settimanali	Non previsto
Organizzazione/Ente	University of Udine
Paese (dove si svolgerà l'attività)	ITALY
Stato/Provincia	Udine
Città	Udine
Codice postale	33100

 

Contatto presso l'Organizzazione/Ente

Organizzazione/Ente	University of Udine
Tipo	Academic
Facoltà/Dipartimento/Laboratorio di ricerca	Department of Economics and Statistics
Paese	ITALY
Stato/Provincia	Udine
Città	Udine
E-mail	concorsidoc@uniud.it

 

Dettagli per la candidatura

Data di scadenza del bando	20/06/2019
Come candidarsi	Other

 

Titoli di studio richiesti