Bolsas de PD em Estatística

Post-doctoral Fellowships in Statistics

Nº: 2633

Área de conhecimento: Probabilidade e Estatística

Field of knowledge: Probability and statistics

Nº do processo FAPESP: 2018/04654-9

FAPESP process: 2018/04654-9

Título do projeto: Séries Temporais, Ondaletas e Dados de Alta Dimensão

Project title: Time Series, Wavelets and High Dimension Data

Área de atuação: Estatística

Working area: Statistics

Quantidade de vagas: 3

Number of places: 3

Início: 01/09/2018

Start: 2018-09-01

Pesquisador principal: Pedro Alberto Morettin

Principal investigator: Pedro Alberto Morettin

Unidade/Instituição: IME-USP

Unit/Instituition: IME-USP

Data limite para inscrições: 31/07/2019

Deadline for submissions: 2019-07-31

Publicado em: 22/02/2019

Publishing date: 2019-02-22

Localização: Rua do Matão, 1010, São Paulo, São Paulo ou Campinas

Locale: Rua do Matão, 1010, São Paulo, São Paulo ou Campinas

E-mail para inscrições: stodad@ime.unicamp.br

E-mail for proposal submission: stodad@ime.unicamp.br

  • Resumo Summary

    O Projeto FAPESP 2018/04654-9: Séries Temporais, Ondaletas e Dados de Alta Dimensão está selecionando pesquisdores interessados em fazer pesquisa nas areas abaixo, ligadas aos tópicos principais do projeto.

    As bolsas são concedidas pela FAPESP (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo).

    ÁREA: Estatística

    TOPICOS:

    • Estimação de covariâncias por meio de deformação espacial

    • Perturbações DCS para modelos ARFIMA

    • Vigilância epidemiológica – Novos modelos e detecção de mudanças

    • Séries temporais financeiras

    • Conglomerados de dados funcionais

    • Modelos ARMA generalizados transformados

    • Estimação indireta de modelos de séries temporais

    • Carteiras de alta dimensão de variância mínima

    • Métodos estatísticos em Neuroimagem

    • Processos pontuais de dados funcionais

    • Árvores filognéticas e medicina de precisão

    • Quase U-Statistics

    • Sazonalidade em dados de alta frequência

    • Confundimento espacial para MLG

    • Deformações espaço-temporais

    • Análise estatística de dados SAR

    • Decomposição estrutural para modelos espaço-temporais

    • Estimação da volatilidade para dados financeiros de alta dimensão

    • Análise de ondaletas para series temporais funcionais e de alta dimensão

    Número de bolsas para 2019: 3

    Duração: 24 meses

    E-mail para submissão: stodad@ime.unicamp.br

    Site para informação: http://www.ime.unicamp.br/~STODAD

    Detalhes: http://www.fapesp.br/dc/in14 e links

    Mensalidade: R$ 7.373,10

    Viagens e despesas: R$26.543,16

    Outros benefícios: Passagem de ida e volta (veja regras em http://www.fapesp.br/dc/in14)

    Procuramos doutores em Estatística (ou areas relacionadas) com forte potencial para pesquisa supervisionada nos tópicos acima mencionados. É desejável que o candidato tenha experiência comprovada em análise de dados e computação. Os candidatos selecionados trabalharão em São Paulo (IME-USP, Insper) ou Campinas (IMECC-UNICAMP) sob a supervisão de um dos Pesquisadores Principais do projeto.

    Candidatos interessados deverão inscrever-se por meio do e-mail stodad@ime.unicamp.br, e deverão anexar:

    (i) Uma carta (arquivo pdf) explicando o histórico do candidato, em qual(quais) tópico(s) gostaria de trabalhar e razões da candidatura.

    (ii) CV do candidato (arquivo pdf).

    (iii) Resumo da dissertação de doutorado do candidato (arqivo pdf) e um resumo (duas páginas) de trabalhos publicados (arquivo pdf).

    (iv) E-mail e endereço postal de dois orientadores/supervisores ou professores de disciplinas que possam escrever cartas de recomendação.

    The Project FAPESP 2018/04654-9: Time Series, Wavelets and High Dimensional Data is selecting researchers interested in doing investigation in the areas below, connected to the main topics of the project.

    The Fellowships are supported by FAPESP (São Paulo Research Foundation, Brazil).

    AREA: Statistics

    TOPICS:

    • Covariance Function Estimation by Spatial Deformations

    • DCS Perturbations for ARFIMA Models

    • Epidemiological Vigilance – New Models and Change Detection

    • Financial Time Series

    • Functional Data Conglomerates

    • Generalized Transformed ARMA Models

    • Indirect Estimation of Time Series Models

    • Minimum Variance High-Dimensioal Portfolios

    • Neuroimaging

    • Point Process in Functional Data

    • Phylogenetic Trees and Precision Medicine

    • Quasi U-Statistics

    • Sazonality in High-Frequency Data

    • Spatial Confounding for Generalized Linear Models

    • Spatio-Temporal Deformations

    • Statistical Analysis of SAR Data

    • Structural Decomposition for Space-Time Models

    • Volatility Estimation and Prediction for High-Dimensional Financial Data

    • Wavelet Analysis in Statistics

    • Wavelets in Functional and High Dimensional Data Analysis.

    POSITIONS STARTING IN 2019: 3

    DURATION: 24 months

    E-MAIL FOR SUBMISSION: stodad@ime.unicamp.br

    Site for information: http://www.ime.unicamp.br/~STODAD

    DETAILS: Full details can be found at http://www.fapesp.br/dc/in14 and links therein.

    MONTHLY PAYMENTS: R$ 7,373.10 (tax-free)

    TRAVEL AND EXPENSES: R$26,543.16

    OTHER BENEFITS: Tickets (round-trip) and R$ 7,373.10 (see rules at http://www.fapesp.br/dc/in14)

    We seek doctors in Statistics (or related areas) with strong research potential that can develop supervised work on the aforementioned topics. It is desirable that the candidates have proven experience in data analysis and computer skills. The selected researchers will work in São Paulo (University of São Paulo's Institute of Mathematics and Statistics [IME-USP], Institute of Education and Research [INSPER]) or Campinas (University of Campinas's Institute of Mathematics, Statistics and Scientific Computation [IMECC-UNICAMP]) under the supervision of one the project’s principal investigators.

    Interested candidates should apply to stodad@ime.unicamp.br. The application email should contain the following:

    (i) A letter (pdf file) explaining the candidate’s background, in which topic(s) they’d like to work and the reasons why they feel they are suitable for the proposed task.

    (ii) Candidate’s CV (pdf file).

    (iii) PhD dissertation summary (pdf file) and a two-page summary of published works (pdf file).

    (iv) E-mail and postal (official university or professional) addresses for two former research supervisors or course professors which are willing to write recommendation letters.