Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Ca' Foscari University of Venice - Research fellowship: Modelli di previsione per dati longitudinali con evoluzioni eterogenee |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Ca' Foscari University of Venice - Research fellowship: Predictive models for longitudinal data with heterogeneous evolutions |
| Campo principale della ricerca | Mathematics |
| Sottocampo della ricerca | Statistics |
| Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | INF/01 - INFORMATICA |
| Descrizione sintetica in italiano | L’analisi di dati longitudinali, ove ogni soggetto presenta evoluzioni temporali eterogenee, richiede la costruzione di modelli predittivi individualizzati. L’approccio classico di un unico modello per l’intero insieme di dati non consente infatti di identificare percorsi temporali diversi e derivare previsioni accurate. I dati oggetto di studio riguardano soggetti caratterizzati da un numero molto elevato di variabili, i cui valori vengono misurati e seguiti in diverse date temporali, con l’obiettivo di identificare il ruolo di alcune variabili nell’influenzare i comportamenti eterogenei. Il candidato affronterà questo tema di ricerca costruendo modelli statistici e tecniche di machine learning per sotto-popolazioni identificate per livelli minimi di dissimilarità. |
| Descrizione sintetica in inglese | The analysis of longitudinal data, where each element presents heterogeneous temporal evolutions, needs new methodology for building predictive individualized models. The classical approach of one model for the whole set of data is unfit to detect different temporal pathways and to provide accurate predictions. Data under study concern individuals characterized by a large number of variables, which are measured and followed in different time points with the objective of identifying the key role of some variables in generating heterogenous temporal behaviours. The candidate will address this theme of research building statistical models and machine learning techniques for sub-populations with minimum levels of dissimilarity. |
| Data del bando | 22/02/2022 |
| Numero di assegnazioni per anno | 2 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 80000 |
| Periodicità | 12 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
AFRICA OCEANIA EUROPE NORTH AMERICA SOUTH AMERICA ASIA |
| Nazionalità dei candidati |
AFRICA OCEANIA EUROPE 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) |
|---|---|
| Importo annuale | 40000 |
| 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) | 12 |
| 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 |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Venezia |
| Sito web | http://www.unive.it |
| eclt@unive.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 15/03/2022 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://apps.unive.it/domandeconcorso-en/accesso_cf/eclt22022022dcren |