[Dependence P&E] Re: PhD Studentship in Statistics | School of Computing Sciences | University of East Anglia | Supervisor: Dr Aristidis K. Nikoloulopoulos

  • From: Giovanni Puccetti <giovanni.puccetti@xxxxxxxx>
  • To: A.Nikoloulopoulos@xxxxxxxxx, dependence@xxxxxxxxxxxxx
  • Date: Tue, 04 Oct 2016 13:06:31 +0200

Hi Aris,

sorry but it is not possible to post about the opening of positions 
(see guidelines in https://sites.google.com/site/deppapersevents/ ;
<https://sites.google.com/site/deppapersevents/> )

The post will be removed.
Best Giovanni

Giovanni Puccetti
https://sites.google.com/site/giovannipuccetti/

Associate Professor
Department of Economics, Management and Quantitative Methods 
University of Milano
Via Conservatorio 7, 20122 Milano (MI) ITALY

Journal Editor
Dependence Modeling (De Gruyter Open)
http://www.degruyter.com/view/j/demo

On 04 Oct 2016, at 13:01, Aristidis K Nikoloulopoulos (CMP) 
<A.Nikoloulopoulos@xxxxxxxxx> wrote:


PhD Studentship in Statistics 
<https://www.uea.ac.uk/study/-/dependence-modelling-using-copulas-with-applications-nikoloulopoulos_u17sci->
 | School of Computing Sciences | University of East Anglia | Supervisor: Dr 
Aristidis K. Nikoloulopoulos 
<https://www.uea.ac.uk/computing/people/profile/a-nikoloulopoulos>

Deadline: 
01/12/2016 (Interviews will take place between 16 January and 24 February 
2017).

Funding Status: Competition Funded Project (EU Students Only) 
This PhD project is in a Faculty of Science competition for funded 
studentships.  These studentships are funded for 3 years and comprise home/EU 
fees, an annual stipend of £14,296 and £1000 per annum to support research 
training.  Overseas applicants may apply but they are required to fund the 
difference between home/EU and overseas tuition fees. 

Project description
Multivariate response data abound in many application areas including 
insurance, risk management, finance, biology, psychometrics, health and 
environmental sciences. Studying associations among multivariate response 
data is an interesting problem in statistical science.  The dependence 
between random variables is completely described by their multivariate 
distribution. When the multivariate distribution has a simple form, standard 
methods can be used to make inference.  On the other hand one may create 
multivariate distributions based on particular assumptions, limiting thus 
their use. For example, most existing models assume rigid margins of the same 
form (e.g., Gaussian, Student, exponential, Gamma, Poisson, etc.) and/or 
limited dependence structure.

To solve this problem copulas seem to be a promising solution. Copulas are a 
useful way to model multivariate response data, as they account for the 
dependence structure and provide a flexible representation of the 
multivariate distribution.  The power of copulas for dependence modeling is 
due to the dependence structure being considered separate from the univariate 
margins.  They allow for flexible dependence modelling, different from 
assuming simple linear correlation structures and normality; see e.g. Joe 
(2014). That makes them particularly well suited to many applications in 
finance, insurance, medicine and psychometrics, among others.

The PhD project will focus on dependence modelling with copulas for 
non-normal multivariate/longitudinal response data and deal with the 
development of copula-based,

(a) models with some desirable properties such in Nikoloulopoulos and Joe 
(2015) and Nikoloulopoulos (2015),
(b) computationally intensive yet tractable estimation methods such in 
Nikoloulopoulos (2016a,2016b),

with applications in biostatistics, psychometrics, insurance, etc.

References

Joe, H. (2014). Dependence Modeling with Copulas. Chapman & Hall, London.

Nikoloulopoulos, A. K. and Joe, H. (2015). Factor copula models for item 
response data. Psychometrika, 80:126–150.

Nikoloulopoulos, A. K. (2015) A vine copula mixed effect model for trivariate 
meta-analysis of diagnostic   test accuracy studies accounting for disease 
prevalence. Statistical Methods in Medical Research. DOI: 10.1177/ 
0962280215596769.

Nikoloulopoulos, A. K. (2016a) Efficient estimation of high-dimensional 
multivariate normal copula models with discrete spatial responses. Stochastic 
Environmental Research and Risk Assessment, 30:493--505.

Nikoloulopoulos, A.K.  (2016b) Correlation structure and variable selection 
in generalized estimating equations via composite likelihood information 
criteria. Statistics in Medicine, 35:2377--2390.

Apply Online <https://www.uea.ac.uk/study/postgraduate/apply>


Other related posts: