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| Titolo del progetto dell'incarico in italiano | PERSEUS – Previsione di eventi estremi con accurata quantificazione dell’incertezza e valutazione del rischio |
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| Titolo del progetto ddell'incarico in inglese | PERSEUS - Prediction of extreme events with reliable uncertainty quantification and risk assessment |
| G.S.D. | 13/STAT-01 - STATISTICA |
| S.S.D | STAT-01/A - Statistica |
| Descrizione sintetica in italiano | PERSEUS mira a sviluppare nuove tecniche per l’analisi dei valori estremi di due principali tipi: 1) Tecniche bayesiane, basate sulla distribuzione finale, per inferire la struttura di dipendenza tra variabili alla base di eventi estremi, e per quantificarne l’incertezza. Sono di interesse sia strutture di dipendenza che governano la realizzazione di valori estremi simultaneamente per più variabili, che le la relazione tra le code di alcune variabili ed i valori occorsi in delle covariate, e gli effetti di tipo causale. 2) Tecniche di previsione probabilistica ed inferenza predittiva per i valori estremi, che tengano debitamente conto di forme di dipendenza come quella temporale nel contesto dell’analisi degli estremi di serie storiche, effetti a cascata, strutture di regressione estrema, e ‘treatment effects’ nell’inferenza causale per valori estremi. |
| Descrizione sintetica in inglese | PERSEUS aims at advancing extreme value analysis along two main intertwined directions: 1) development of novel Bayesian tools, based on posterior distributions, to infer the dependency structure among variables, underlying the occurrence of extreme events, and quantify related uncertainty. Dependence forms include either extremal dependence between variables taking large values simultaneously, or the impact of non extreme values of certain variables on the tail of others, covering causal effects. 2) Construction of probabilistic forecasting methods, and techniques for predictive inference for extremes, while explicitly accounting for dependence, such as serial dependence in the context of extreme value prediction over time, cascading effects, extremal regression structures, and treatment effects in extreme causal inference. |
| Data del bando | 07/10/2026 |
| Paesi in cui può essere condotto l'incarico |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | https://pica.cineca.it/unipd/2026-ir-04-dss/ |
| Destinatari dell'incarico 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 Padova - Dipartimento di Scienze Statistiche |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Padova |
| Sito web | https://www.stat.unipd.it |
| ricerca@stat.unipd.it |
| L'incarico finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 28/10/2026 - alle ore 13:00 |
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