[Forum SIS] Assegno di ricerca biennale

[Fabrizia Mealli]

Segnalo a tutti gli interessati che è stato pubblicato, con scadenza 4
gennaio 2020 ore 13, il bando relativo ad un assegno di ricerca nel ssd
SECS-S/01 (sc 13/D1, Statistica) su "Analisi di effetti causali in studi
sperimentali e osservazionali" (progetto sintetico sotto).

L'assegno ha durata biennale ed è finanziato nell'ambito dei fondi
Dipartimenti di Eccellenza 2018-2022.
Maggiori dettagli sul bando alla pagina
https://www.unifi.it/index.php?module=MDAssRic&func=list&selezione=DIP058523&target=a

Gli interessati che volessero avere maggiori informazioni sulle linee di
ricerca possono contattarmi all'indirizzo istituzionale
fabrizia.mealli a unifi.it
Cordiali saluti
Fabrizia Mealli

Sintesi progettto:

Le attività di ricerca saranno focalizzate su metodi di inferenza causale
per dati sperimentali e osservazionali. La ricerca tratterà varie
tematiche, come l'analisi di disegni irregolari con strutture di dati
complesse e presenza di interferenza, eterogeneità degli effetti e
strategie di analisi basate sulla stratificazione principale, utilizzando
prevalentemente l'approccio dei risultati potenziali e diversi approcci
inferenziali, inclusi metodi Bayesiani. Lo sviluppo delle metodologie sarà
motivato da problemi empirici nell'ambito delle scienze sociali, della
salute pubblica, degli studi clinici e dei field experiment. I metodi
proposti saranno implementati con il software in R, che sarà reso
disponibile. Competenze computazionali e qualche conoscenza di inferenza
causale e di inferenza Bayesiana sono requisiti preferenziali.

The research activities will focus on causal inference for experimental and
observational data. Research will be conducted in areas such as irregular
designs with complex data structures and interference, treatment effect
heterogeneity, principal stratum strategies, under the potential outcome
approach and using different modes of inference, including Bayesian
model-based methods. Methods development will be mostly motivated by
problems in the social sciences, public health, clinical trials and field
experiments. R software will be developed and disseminated to implement the
proposed methods. Computational expertise and some knowledge of causal
inference and Bayesian methodology are preferred.

-- 







*Fabrizia Mealli, PhDProfessor of StatisticsDepartment of Statistics,
Computer Science, Applications "Giuseppe Parenti" - University of
Florencehttp://local.disia.unifi.it/mealli/
<http://local.disia.unifi.it/mealli/>Director of the Florence Center for
Data Sciencehttp://datascience.unifi.it/ <http://datascience.unifi.it/>*
-------------- parte successiva --------------
Un allegato HTML è stato rimosso...
URL: <http://www.stat.unipg.it/pipermail/sis/attachments/20201207/5103a776/attachment.html>