Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Metodi bayesiani per apprendimento condizionato di dipendenze |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Bayesian methods for conditional dependence learning |
| 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 | L’obiettivo del programma di ricerca consiste nell’investigare un nuovo approccio bayesiano non parametrico per modellare e verificare l’indipendenza condizionata in dati ad elevata dimensionalità con un elevato numero di variabili qualitative e miste. Dati di questo tipo sono generati in diverse situazioni pratiche come ad esempio analisi di marketing, sociologia e ricerche biomediche, spesso in ambiti in cui sono disponibili informazioni a priori predisposte da esperti della materia. Diversi approcci bayesiani non parametrici sono stati proposti in letteratura per questo tipo di problemi, tuttavia a nostra conoscenza, non sono presenti approcci che permettono la stima di strutture di dipendenza condizionata tra variabili e l’inclusione di conoscenza a priori relativamente a tali strutture. |
| Descrizione sintetica in inglese | The research program aims to investigate a brand new Bayesian nonparametric approach to model and test conditional independence in high dimensional data settings with many categorical and mixed variables. Data of this kind arise in many areas such as epidemiological studies, sociology or marketing analysis, often along with the presence of prior information provided by experts in the field. Nonetheless literature still lacks flexible approaches which allow learning of conditional dependence structure among variables and inclusion of concrete prior knowledge about such structure. The research program focuses on developing innovative and flexible Bayesian nonparametric methods to model and test the dependence among variables while allowing the insertion of structured knowledge by means of a tailored shrinkage prior. |
| Data del bando | 28/09/2020 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| E' richiesta mobilità internazionale? | no |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
International |
| Nazionalità dei candidati |
International |
| Sito web del bando | http://www.stat.unipd.it/bandi |
| 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) | 13 |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | valutazione comparativa dei titoli, del curriculum scientifico– professionale, della produttività scientifica, di un colloquio e lettere di presentazione, da parte di una Commissione giudicatrice. |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | comparative evaluation of their qualifications, academic and professional curriculum vitae, publications, an interview and reference letters. Candidate applications shall be evaluated by a Selection Committee. |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | Valutazione comparativa |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | Comparative assessment |
| Nome dell'Ente finanziatore | Dipartimento di Scienze Statistiche |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Padova |
| Codice postale | 35121 |
| Indirizzo | Via Cesare Battisti 241 |
| Sito web | http://www.stat.unipd.it/ |
| dipstat@stat.unipd.it | |
| Telefono | 00390498274125 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 13/10/2020 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |