Robust statistical methodology and theory for large-scale data

Informacje na temat projektu

RobustStats

Identyfikator umowy o grant: 101019498

DOI

10.3030/101019498

Data podpisania przez KE 27 Maja 2021

Data rozpoczęcia 1 Października 2021

Data zakończenia 30 Września 2027

Finansowanie w ramach

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Koszt całkowity

€ 2 050 068,00

Wkład UE

€ 2 050 068,00

Koordynowany przez

THE CHANCELLOR MASTERS AND SCHOLARS OF THE UNIVERSITY OF CAMBRIDGE
United Kingdom

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Publikacje

Peer reviewed articles (4)

Nonparametric, tuning-free estimation of S-shaped functions

Autorzy: Feng, O. Y., Chen Y., Han, Q., Carroll, R. J. and Samworth, R. J.
Opublikowane w: Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 2022, ISSN 1369-7412
Wydawca: Blackwell Publishing Inc.

USP: an independence test that improves on Pearson's chi-squared and the $G$-test

Autorzy: Thomas B. Berrett; Richard J. Samworth
Opublikowane w: nlmid: 9891746, Numer 1, 2021, ISSN 1471-2946
Wydawca: Royal Society
DOI: 10.17863/cam.82635

High-dimensional changepoint estimation with heterogeneous missingness

Autorzy: Follain, B., Wang, T. and Samworth, R. J.
Opublikowane w: Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 2022, ISSN 1369-7412
Wydawca: Blackwell Publishing Inc.
DOI: 10.1111/rssb.12540

High-Dimensional Principal Component Analysis with Heterogeneous Missingness

Autorzy: Zhu, Ziwei; Wang, Tengyao; Samworth, Richard J
Opublikowane w: essn: 1467-9868, Numer 1, 2022, ISSN 1369-7412
Wydawca: Blackwell Publishing Inc.
DOI: 10.1111/rssb.12550

Monographic books (1)

A unifying tutorial on Approximate Message Passing

Autorzy: Feng, O. Y., Venkataramanan, R., Rush, C. and Samworth, R. J.
Opublikowane w: Foundations and Trends in Machine Learning, Numer 1, 2022
Wydawca: 978-1-63828-004-0
DOI: 10.1561/2200000092