Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Modelli mistura e a variabile latente per l’inferenza causale e l’analisi di dati socio-economici |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Mixture and latent variable models for causal inference and analysis of socio-economic data |
| Settore Concorsuale | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Il progetto proposto verte su alcuni sviluppi metodologici inerenti modelli mistura e a variabile latente per dati longitudinali, con particolare attenzione rivolta ai modelli latent Markov (LM). Il progetto si focalizza sui seguenti temi:1) Sviluppi inferenziali dei modelli LM nell’ambito dell’approccio di massima verosimiglianza, al fine di: (i) studiare il problema della multimodalità della funzione di verosimiglianza; (ii) proporre versioni accelerate dell’algoritmo EM e combinazioni tra gli algoritmi EM e Newton-Raphson; (iii) proporre nuovi criteri per la selezione del numero di stati latenti che tengano conto sia della dimensione campionaria sia del numero di occasioni di misura.2) Sviluppo di modelli LM per dati multilivello, nei quali l’effetto di gruppo sia modellato in modo dinamico.3) Formulazione di un modello LM in termini di risultati potenziali, al fine di impiegare questo modello nell’ambito dell’inferenza causale. |
| Descrizione sintetica in inglese | The proposed project concerns methodological developments in the context of mixture and latent variable models for longitudinal data with a special attention on the latent Markov model (LM). The project is mainly focused on the following themes: 1) Inferential developments on LM models within the maximum likelihood approach, so as: (i) to study the issue of the multimodality of the likelihood function; (ii) to propose accelerated versions of the EM algorithm and combinations between the EM and the Newton-Raphson algorithms; (iii) to propose criteria for the choice of the number of states that take into account both the sample size and the number of time occasions. 2) Development of LM models for multilevel data, in which the cluster effect is modelled in a dynamic way. 3) Formulation of an LM model in terms of potential outcomes, so as to exploit this model for causal inference. |
| Data del bando | 12/03/2015 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | http://www.albopretorionline.it/unipg/download.aspx?ida=358771&pubb=1&n=1 |
| 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 | Universita' degli Studi di Perugia - Dipartimento di ECONOMIA |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Perugia |
| Sito web | http://www.unipg.it/ricerca/assegni-di-ricerca |
| servizio.assegniricerca@unipg.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 11/04/2015 |
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| Come candidarsi | Other |