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| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Sviluppi teorici e applicativi di metodi di Approximate Bayesian Computation (ABC) |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | – THEORETICAL AND APPLIED ADVANCES IN APPROXIMATE BAYESIAN COMPUTATION (ABC) METHODS |
| Settore Concorsuale | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | SECS-S/01 - STATISTICA |
| Descrizione sintetica in italiano | Il termine Approximate Bayesian Computation (ABC) fa riferimento ad algoritmi per l’inferenza simulata sui parametri di modelli con verosimiglianza intrattabile. Fra i campionamenti ABC basati sui metodi Monte Carlo, anche adottando uno schema di Importance Sampling, è sempre presente un passo di accettazione/rifiuto. Ciò causa la degenerazione del campione ovvero un’insufficiente Effective Sample Size (ESS) .Si intende • Definire una strategia di weighting volta ad eliminare del tutto il passo di accettazione/rifiuto tipico degli schemi di campionamento ABC; • Combinare la strategia di weighting con efficienti schemi di campionamento ABC come il Sequential Importance Sampling, il Population Monte Carlo, il Sequential Monte Carlo o metodi Monte Carlo Markov Chain. Inoltre, si intende proporre strategie per l’esplorazione dello spazio parametrico. |
| Descrizione sintetica in inglese | Approximate Bayesian computation (ABC) characterizes inference for model whose likelihood is intractable . Among ABC sampling schemes based on familiar Monte Carlo methods, even adopting an Importance sampling (IS) there is always an acceptance/rejection step. This aggravates the sample degeneracy i.e. a small Effective Sample Size (ESS). We want to introduce: o A weighting strategy aimed at completely avoiding the acceptance/rejection step. o Combining the weighting strategy with more sophisticated ABC sampling schemes; such as Sequential Importance Sampling, Population Monte Carlo, Sequential Monte Carlo or Monte Carlo Markov Chain methods. Further improvements can be achieved by exploiting i the efficiency gain leaded by methods such as sequential proposals or delayed rejection. |
| Data del bando | 07/09/2020 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 19367 |
| Periodicità | BIENNALE |
| E' richiesta mobilità internazionale? | no |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
Italy |
| Nazionalità dei candidati |
Italy |
| Sito web del bando | https://titulus.unifi.it/albo/viewer?view=files%2F003569211-UNFICLE-bd81a7fe-9c43-4f78-8b1f-c9facc04376e-000.pdf |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | yes |
| Importo annuale | 19367 |
| 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) |
Lauree ordinamento DM 509/99 o all’ordinamento DM 270/04 in: LM-82 Scienze statistiche o 92/S Statistica per la ricerca Sperimentale Conoscenza lingua inglese -Curriculum scientifico-professionale idoneo allo svolgimento della ricerca |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | Master of Science in Statistics. Knowledge of the Italian and English language |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | “Il concorso è per titoli e per colloquio” |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | “The competition will be carried out by an evaluation of titles and examination, by means of an interview” |
| Nome dell'Ente finanziatore | UNIVERSITA' DEGLI STUDI FIRENZE DIPARTIMENTO DI STATISTICA |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | FIRENZE |
| Codice postale | 50134 |
| Indirizzo | VIALE MORGAGNI 59 |
| Sito web | https://www.disia.unifi.it/ |
| disia@disia.unifi.it | |
| Telefono | 0552751500 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 02/10/2020 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | disia@disia.unifi.it. |