Descrizione del progetto
Una nuova teoria statistica flessibile basata su valori e estesi
Numerosi metodi statistici richiedono la raccolta e l’inferenza di dati predeterminati, il che limita la flessibilità nella pratica: questa rigidità complica il controllo degli errori nelle meta-analisi e contribuisce alla crisi della replicazione nelle scienze. Il progetto FLEX, finanziato dal CER, creerà una nuova teoria statistica per le situazioni in cui la raccolta dei dati e il processo decisionale sono sconosciuti e determinati a posteriori, che fornirà un controllo degli errori su piccoli campioni e si baserà su valori e estesi, i quali offrono un’alternativa più pulita ai valori p per acquisire le evidenze. Il progetto svilupperà principi di progettazione per i valori e in problemi comuni, come i modelli lineari generalizzati, e introdurrà il posteriore e, che amplia gli intervalli di confidenza quando i precedenti vengono scelti in modo inadeguato. La nuova teoria concepita da FLEX integrerà i metodi bayesiani e di Wald-Neyman-Pearson già esistenti.
Obiettivo
Most statistical methods require that all aspects of data collection and inference are determined in advance, independently of the data. These include when to stop collecting data, what decisions can be made (e.g. accept/reject hypothesis, classify new point) and how to measure their quality (e.g. loss function/significance level). This is wildly at odds with the flexibility required in practice! It makes it impossible to achieve error control in meta-analyses, and contributes to the replication crisis in the applied sciences.
I will develop a novel statistical theory in which all data-collection and decision-aspects may be unknown in advance, possibly imposed post-hoc, depending on data itself in unknowable ways. Yet this new theory will provide small-sample frequentist error control, risk bounds and confidence sets.
I base myself on far-reaching extensions of e-values/processes. These generalize likelihood ratios and replace p-values, capturing 'evidence' in a much cleaner fashion. As lead author of the first paper (2019) that gave e-values a name and demonstrated their enormous potential, I kicked off and then played an essential role in the extremely rapid development of anytime-valid inference, the one aspect of flexibility that is by now well-studied. Still, efficient e-value design principles for many standard problems (e.g. GLMs and other settings with covariates) are still lacking, and I will provide them. I will also develop theory for full decision-task flexibility, about which currently almost nothing is known. A major innovation is the e-posterior, which behaves differently from the Bayesian one: if priors are chosen badly, e-posterior based confidence intervals get wide rather than wrong.
Both the existing Wald-Neyman-Pearson and Bayesian statistical theories will arise as special, extreme cases of the new theory, based on perfect (hence unrealistic) knowledge of the data-collection/decision problem or the underlying distribution(s), respectively.
Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMMA PRINCIPALE
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Argomento(i)
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Meccanismo di finanziamento
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) ERC-2023-ADG
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Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
3526 KV UTRECHT
Paesi Bassi
I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.