Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Strategie Bayesiane per clustering locale e globale di dati funzionali |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Bayesian strategies for local and global clustering of functional data |
| Settore Concorsuale | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | SECS-S/01 - STATISTICA |
| Descrizione sintetica in italiano | Nell'ambito dei modelli di mistura, clustering fornisce una generalizzazione di un modello parametrico ad una ricca classe di modelli non- e semi-parametrici. Nello specifico, il clustering di dati funzionali acquisisce la nozione unica di similarità locale e contrasta con il clustering globale delle traiettorie, che non consente lo studio di patterns locali. L'obiettivo del progetto consiste nel proporre modelli Bayesiani flessibili per il clustering locale (e globale) di dati funzionali. Il candidato studierà inizialmente i tradizionali modelli a mistura gerarchici di Dirichlet per dati funzionali. Si studieranno poi distribuzioni a priori gerarchiche non-parametriche più generali da estendere all'ambito di dati funzionali. Il focus primario verrà posto su processi Beta gerarchici, completely random measures normalizzate gerarchiche e modelli di campionamento specie gerarchici, facendo leva sulla loro rappresentazione a Chinese franchise per efficiente inferenza a posteriori. |
| Descrizione sintetica in inglese | Within the mixture model framework, clustering provides a generalization of a parametric model to a rich class of nonparametric and semiparametric alternatives. Specifically, clustering functional data comes with a unique notion of local similarity and contrasts with global clustering of the trajectories, which is a too strong notion to study subgrouping patterns. The overarching goal of this project is in proposing flexible Bayesian methods for local (and global) clustering of functional data. The candidate will first investigate traditional hierarchical Dirichlet process mixture models for functional data. Subsequently, more general hierarchical nonparametric prior distributions will be investigated and extended to the functional data setting. Primary focus will be placed on hierarchical Beta processes, hierarchical normalized completely random measures and hierarchical species sampling models, leveraging on their Chinese franchise representation for efficient posterior inference. |
| Data del bando | 01/12/2022 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://webapps.unito.it/albo_ateneo/ |
| 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 | 20267 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 12 |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | Il Bando (pubblicato sull'Albo d'Ateneo al n. rep. 5511 del 01/12/2022) contenente le modalità di iscrizione/partecipazione alla selezione e i requisiti è disponibile su https://webapps.unito.it/albo_ateneo/ . |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | The Call (published on Albo d'Ateneo no. 5511 on 01/12/2022) containing the selection requirements and how to apply is available at https://webapps.unito.it/albo_ateneo/ . |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | Per titoli e colloquio. Il calendario dei colloqui viene pubblicato, entro la data di scadenza del bando, sull'Albo d'Ateneo ( https://webapps.unito.it/albo_ateneo/ ). I candidati NON riceveranno comunicazione di ammissione al colloquio. La domanda deve essere presentata tramite la procedura online https://pica.cineca.it/unito/assegni-di-ricerca-unito-2022-v/ - per informazioni: assegniricerca@unito.it |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | By qualifications and interview (in Turin, Italy). Dates and venues of the interviews are published, by the date of the deadline, on the official notice board of the website of the University of Turin ( https://webapps.unito.it/albo_ateneo/ ). The application must be presented by online procedure at https://pica.cineca.it/unito/assegni-di-ricerca-unito-2022-v/ - for informations: assegniricerca@unito.it |
| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Torino |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Turin |
| Sito web | http://www.unito.it/ |
| assegniricerca@unito.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 22/12/2022 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://pica.cineca.it/ |