Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Modelli di inversione Bayesiana Likelihood-free per simulatori stocastici epidemiologici |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Likelihood-free Bayesian inversion models for epidemiological stochastic simulators |
| Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | MAT/06 - PROBABILITA' E STATISTICA MATEMATICA |
| Descrizione sintetica in italiano | L'obbiettivo è sviluppare modelli di inversione per la stima di parametri di simulatori stocastici in campo epidemico. Un simulatore stocastico si contraddistingue per due livelli di incertezza. Un livello di incertezza epistemica, ovvero una incertezza che può essere ridotta attraverso l’acquisizione di dati e una incertezza aleatoria ovvero irriducibile, sempre presente nel modello. Esempi classici sono le versioni stocastiche dei modelli epidemici (e.g., SIR, SIRS stocastici simulati con l'algoritmo di Gillespie). In questi modelli, anche per valori fissati di input le curve epidemiche sono intrinsecamente stocastiche. L’obbiettivo è modellare l’incertezza dei parametri di input con una prior Bayeisiana e poi utilizzare la variabilità aleatoria per stimare con simulazioni Monte Carlo il likelihood (dato che non è disponibile in forma chiusa)... |
| Descrizione sintetica in inglese | The goal is to develop inversion models for parameter estimation of stochastic simulators in the epidemic field. A stochastic simulator is characterized by two levels of uncertainty. The epistemic level of uncertainty is reducible by data acquisition and inference. The aleatory level is irreducible (or inherent). Classic examples are the stochastic versions of epidemic models (e.g., SIR, stochastic SIRS simulated with Gillespie's algorithm). In these models, the epidemic curves are inherently stochastic, even for fixed input values. The goal is to model the uncertainty of the input parameters with a Bayesian prior and then use the aleatory variability to estimate with Monte Carlo simulations the likelihood (since it is not given in closed form)... |
| Data del bando | 14/12/2022 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
AFRICA OCEANIA EUROPE NORTH AMERICA SOUTH AMERICA ASIA OTHER E.U. CHINA (MAINLAND) CHINA (HONG KONG) |
| Nazionalità dei candidati |
AFRICA OCEANIA EUROPE NORTH AMERICA SOUTH AMERICA ASIA OTHER E.U. CHINA (MAINLAND) CHINA (HONG KONG) |
| Sito web del bando | http://www.unitn.it |
| 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 | Università degli Studi di Trento |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Trento |
| Sito web | http://www.unitn.it |
| selezioni.ricerca@unitn.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 13/01/2023 - alle ore 00:00 |
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