Bando per assegno di ricerca
Titolo del progetto di ricerca in italiano | Ca' Foscari University of Venice - Research fellowship for specific project:Modelli previsivi per dati ad alta dimensionalità |
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Titolo del progetto di ricerca in inglese | Ca' Foscari University of Venice - Research fellowship for specific project:Predictive Models for high dimensional data |
Campo principale della ricerca | Mathematics |
Sottocampo della ricerca | Statistics |
Settore Concorsuale | 13 - Scienze economiche e statistiche |
S.S.D | SECS-S/01 - STATISTICA |
Descrizione sintetica in italiano | La costruzione di sistemi previsivi accurati è di crescente interesse in molteplici settori di ricerca scientifica.L’incertezza sul modello statistico più appropriato e sulla sua struttura formale,e l’interesse per previsioni di valori in regioni particolari dello spazio di definizione del problema,motivano la considerazione e costruzione di un approccio che consenta di combinare previsioni da modelli diversi.La presenta ricerca verterà sui seguenti temi:quali modelli previsivi considerare,quali criteri per valutare e confrontare la capacità previsiva dei modelli,e come combinare le previsioni da tali modelli per ottenere performance superiori all’approccio del modello singolo.Questo studio si svilupperà in contesti di alta dimensionalità,dove il numero di predittori è molto più elevato del numero di osservazioni a disposizione e quindi con n<<p.Recenti contributi nei settori della computational statistics,machine learning,network analysis saranno considerati |
Descrizione sintetica in inglese | In several research fields there is increasing interest for developing accurate prediction procedures. Uncertainty about the most appropriate model and the interest in predicting values in specific regions of the domain of definition of the problem motivate the adoption of a methodological approach that combines predictions from different models. This research will address the following questions: which predictive models; which criteria to evaluate and compare the prediction performance of different models; how to combine predictions from different models to achieve a better performance than that generated by single prediction models. This study will be developed in contexts of high dimensionality, where the number of predictors is much higher than the number of observations, i.e. n<<p. Recent contributions in the fields of computational statistics, machine learning, and network analysis will be considered. The resulting approach will then be evaluated on experimental data |
Data del bando | 04/02/2019 |
Numero di assegnazioni per anno | 1 |
Stanziamento annuale (indicativo) | 27471 |
Periodicità | 24 |
E' richiesta mobilità internazionale? | yes |
Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE AFRICA OCEANIA NORTH AMERICA SOUTH AMERICA ASIA |
Nazionalità dei candidati |
EUROPE AFRICA OCEANIA NORTH AMERICA SOUTH AMERICA ASIA |
Sito web del bando | https://www.unive.it/data/28825/ |
Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | no |
Importo annuale | 22367 |
Valuta | Euro |
Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
Comprende vitto e spese di viaggio | no |
Comprende il costo della ricerca | no |
Massima durata dell'assegno (mesi) | 24 |
Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | TITOLI, PUBBLICAZIONI E COLLOQUIO |
Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | CV AND INTERVIEW |
Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | TITOLI, PUBBLICAZIONI E COLLOQUIO |
Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | CV AND INTERVIEW |
Nome dell'Ente finanziatore | UNIVERSITA' CA' FOSCARI VENEZIA |
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Tipologia dell'Ente | Public research |
Paese dell'Ente | Italy |
Città | VENEZIA |
Codice postale | 30123 |
Indirizzo | DORSO DURO 3246 |
Sito web | http://www.unive.it |
eclt@unive.it | |
Telefono | +390412347549 |
L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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Data di scadenza del bando | 19/02/2019 |
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Come candidarsi | https://static.unive.it/domandeconcorso-en/accesso/eclt04022019 |