Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Generalized Linear Latent Variable Models for time dependent data |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Generalized Linear Latent Variable Models for time dependent data |
| Campo principale della ricerca | Mathematics |
| Sottocampo della ricerca | Statistics |
| Settore Concorsuale | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | L'obiettivo del progetto di ricerca è quello di analizzare i modelli lineari generalizzati per dati tempo dipendenti. L'analisi dei dati longitudinali fa riferimento a modelli che includono variabili latenti ed effetti casuali. Tali modelli possono essere intepretati anche come modelli fattoriali dinamici poichè consentono di analizzare la dinamica delle variabili latenti nel tempo. Il progetto è orientato all'estensione e all'implementazione di tali modelli nello studio dei processi dinamici con particolare riferimento a due aspetti. Il primo si riferisce a problemi di stima che sorgono nella massimizzazione della log-verosimiglianza poiché risulta computazionalmente pesante. Inoltre gli integrali coinvolti nella sua specificazione non sono risolvibili analiticamente per cui devono essere approssimati. Il secondo è legato al problema della bontà di adattamanto di tali modelli in presenza di dati sparsi che si verifica con variabili manifeste categoriche. |
| Descrizione sintetica in inglese | The aim of this research project is to study the Generalized Linear Latent Variable Models for time dependent data. The analysis of longitudinal data exploits models that include latent variables and random effects. Such models can be interpreted also as dynamic factor models because they allow exactly to analyze the dynamics of latent variables over time through autoregressive processes. The project is oriented to extend and implement generalized linear latent variables models in the study of dynamic processes with particular attention to two different aspects. The first one concerns the estimation problems related to the computational burden of the maximization of the log-likelihood and to the analytical intractability of integrals for which a numerical approximation is required. The second one concerns the godness of fit of the model related to the sparseness problem that arises in presence of categorical manifest variables. |
| Data del bando | 24/09/2013 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://www.aric.unibo.it/AssegniRicerca/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando e la modulistica per partecipare alla procedura di valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://www.aric.unibo.it/AssegniRicerca/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://www.aric.unibo.it/AssegniRicerca/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIPARTIMENTO DI SCIENZE STATISTICHE "PAOLO FORTUNATI" |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| silvia.cagnone@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 31/10/2013 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |