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Contenuto archiviato il 2024-05-30

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

Obiettivo

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models or data have in the last decade been replaced by a belief that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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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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.

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

ERC-2012-ADG_20120216
Vedi altri progetti per questo bando

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.

ERC-AG - ERC Advanced Grant

Istituzione ospitante

UNIVERSITEIT LEIDEN
Contributo UE
€ 2 190 000,00
Costo totale

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.

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