Resumen del proyecto:
El objetivo de este proyecto es explorar el uso de la metodología INLA (Rue et al., 2009) para la implementación de nuevos modelos Bayesianos. En concreto, nos vamos a centrar en modelos doblemente jerárquicos, modelos jerárquicos definidos mediante grafos (DAGs) y modelos definidos por ecuaciones diferenciales. Estamos interesados también en el desarrollo de métodos (aproximados) de inferencia Bayesiana en entornos de Big Data. Por último, también tenemos una línea de selección Bayesiana de modelos con la metodología INLA. Las aplicaciones derivadas de este proyecto incluyen el desarrollo de atlas de mortalidad por diversos tipos de cáncer, el estudio de la supervivencia a distintos tipos de tumores usando modelos conjuntos y la implementación de esta metodología como uno o varias paquetes para el software estadístico R.
Titulación exigida a los candidatos: Máster en Matemáticas y/o Estadística; o estudios similares con una fuerte base matemática.
Perfil:
– Conocimientos de Estadística y Probabilidad, Inferencia Bayesiana.
– Se valorará positivamente el conocimiento de Modelos Espaciales y Espacio-Temporales, Estadística Espacial, Métodos Computacionales en Estadística.
– Lenguaje de Programación R.
– Nivel del inglés B2 o mayor.
– Se valorará positivamente el compromiso de realizar el doctorado en el programa del departamento de Matemáticas de la UCLM.
Duración: Desde el 1/7/2023 hasta la finalización del proyecto (30/8/2025).
Salario: 2.260,93 € brutos /mes (aproximadamente)
Centro de trabajo: Escuela de Ingeniería Industrial de Albacete (Universidad de Castilla-La Mancha)
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