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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
CORDIS
Contenido archivado el 2024-05-30

Bayesian Statistics in Infinite Dimensions: Targeting<br/>Priors by Mathematical Analysis

Objetivo

I propose novel methods for understanding key aspects that are essential
to the future of Bayesian inference for high- or infinite-dimensional
models and data. By combining my expertise on empirical processes and
likelihood theory with my recent work on posterior contraction I shall
foremost lay a mathematical foundation for the Bayesian solution to
uncertainty quantification in high dimensions.

Decades of doubt that Bayesian methods can work for high-dimensional
models or data have in the last decade been replaced by a belief that
these methods are actually especially appropriate in this
setting. They are thought to possess greater capacity for
incorporating prior knowledge and to be better able to combine data
from related measurements. My premise is that for high- or
infinite-dimensional models and data this belief is not well founded,
and needs to be challenged and shaped by mathematical analysis.

My central focus is the accuracy of the posterior distribution as
quantification of uncertainty. This is unclear and has hardly been
studied, notwithstanding that it is at the core of the Bayesian
method. In fact the scarce available evidence on Bayesian credible
sets in high dimensions (sets of prescribed posterior probability)
casts doubt on their ability to capture a given truth. I shall discover
how this depends strongly on the prior distribution, empirical or
hierarchical Bayesian tuning, and posterior marginalizaton, and therewith
generate guidelines for good practice.

I shall study these issues in novel statistical settings (sparsity and
large scale inference, inverse problems, state space models,
hierarchical modelling), and connect to the most recent, exciting
developments in general statistics.

I work against a background of data-analysis in genetics, genomics,
finance, and imaging, and employ stochastic process theory,
mathematical analysis and information theory.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

ERC-2012-ADG_20120216
Consulte otros proyectos de esta convocatoria

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

ERC-AG - ERC Advanced Grant

Institución de acogida

UNIVERSITEIT LEIDEN
Aportación de la UE
€ 2 190 000,00
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

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Beneficiarios (1)

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