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| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Metodi statistici per l'analisi dei big data nel contesto dell'adattamento climatico dei sistemi agricoli e forestali (PNRR AGRITECH - Spoke 4) |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Statistical methods for big data analysis in the context of climate adaptation of agricultural and forestry systems (PNRR AGRITECH - Spoke 4) |
| Settore Concorsuale | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | SECS-S/01 - STATISTICA |
| Descrizione sintetica in italiano | Questo progetto si concentra sullo sviluppo di metodi statistici per l'analisi multivariata di dati ad alta dimensionalità e con dipendenze complesse. L'obiettivo prevalente è quello di esplorare un uso innovativo di modelli statistici definiti attraverso le funzioni copula in ambiti statistici tradizionali, come la modellazione delle serie temporali, l'analisi dei cluster e le tecniche di imputazione, al fine di supportare la gestione e il monitoraggio dei processi relativi alle imprese agricole e forestali. Le suddette linee di attività sono prevalentemente coerenti con gli obiettivi dello Spoke 4 ("Multifunctional and resilient agriculture and forestry systems for the mitigation of climate change risks") del Progetto PNRR-Agritech... |
| Descrizione sintetica in inglese | This project focuses on the development of statistical methods for the multivariate analysis of high-dimensional data with complex dependencies. The prevailing objective is to explore an innovative use of statistical models defined through copula functions in traditional statistical fields, such as time series modelling, cluster analysis and imputation techniques, in order to support the management and monitoring of processes relating to agricultural and forestry enterprises. The above-mentioned lines of activity are mainly consistent with the objectives of Spoke 4 ("Multifunctional and resilient agriculture and forestry systems for the mitigation of climate change risks") of the PNRR-Agritech Project. The successful candidate will be involved in both the methodological development and the applied part of the project and will have to implement the new methods in the R calculation environment (or similar software such as Phython and Matlab)... |
| Data del bando | 30/09/2022 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | https://www.unibz.it/it/home/position-calls/positions-for-academic-staff/6025-statistica-prof-di-lascio?group=18 |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | Libera Università di Bolzano (PNRR - AGRITECH) |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bolzano |
| Sito web | https://www.unibz.it/ |
| personnel_academic@unibz.it | |
| Telefono | +390471011300 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 19/10/2022 |
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| Come candidarsi | https://www.unibz.it/it/home/position-calls/positions-for-academic-staff/6025-statistica-prof-di-lascio?group=18 |