Torna ai risultati della ricercaBando per incarichi di ricerca
| Titolo del progetto dell'incarico in italiano | Advances in Estimation Methods for Longitudinal Generalized Linear Latent Variable Models with Missing Data |
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| Titolo del progetto ddell'incarico in inglese | Advances in Estimation Methods for Longitudinal Generalized Linear Latent Variable Models with Missing Data |
| Campo principale | Mathematics |
| Sottocampo | Statistics |
| G.S.D. | 13/STAT-01 - STATISTICA |
| S.S.D | STAT-01/A - Statistica |
| Descrizione sintetica in italiano | L’attività di ricerca riguarda lo sviluppo e la valutazione di metodi di stima per modelli lineari generalizzati a variabili latenti (GLLVM) applicati a dati longitudinali multivariati caratterizzati da dati mancanti. Il progetto integra una componente metodologica e una applicativa. Dal punto di vista metodologico, verranno studiate procedure di stima computazionalmente sostenibili e statisticamente accurate, con particolare attenzione ai metodi a informazione limitata e alle loro proprietà teoriche in presenza di diversi meccanismi di dati mancanti. Saranno inoltre condotti studi di simulazione per valutarne le prestazioni in campioni finiti. Dal punto di vista applicativo, i metodi sviluppati saranno implementati in R e applicati a dati in ambito medico e socio-demografico, fornendo nuovi strumenti per la ricerca empirica. |
| Descrizione sintetica in inglese | The research activity focuses on the development and evaluation of estimation methods for Generalized Linear Latent Variable Models (GLLVMs) applied to multivariate longitudinal data affected by missingness. The project combines methodological and applied components. On the methodological side, it will investigate computationally feasible and statistically accurate estimation strategies, with particular attention to limited-information approaches and their theoretical properties under different missing data mechanisms. Simulation studies will be conducted to assess their finite-sample performance. On the applied side, the proposed methods will be implemented in R, with optimized routines for efficient computation, and applied to health and socio-demographic datasets. The project will contribute both new statistical methodology and practical tools for empirical research. |
| Data del bando | 18/05/2026 |
| Paesi in cui può essere condotto l'incarico |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://bandi.unibo.it/ricerca/incarichi-di-ricerca |
| Destinatari dell'incarico di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando e la modulistica per partecipare alla procedura di valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://bandi.unibo.it/ricerca/incarichi-di-ricerca |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://bandi.unibo.it/ricerca/incarichi-di-ricerca |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIPARTIMENTO DI SCIENZE STATISTICHE "PAOLO FORTUNATI" |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| silvia.cagnone@unibo.it |
| L'incarico finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 05/06/2026 - alle ore 23:59 |
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| Come candidarsi | Other |