Uncertainty Quantification and Modern Statistical Inference

Projektinformationen

UQMSI

ID Finanzhilfevereinbarung: 647812

DOI 10.3030/647812

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 20 April 2015

Startdatum 1 September 2015

Enddatum 28 Februar 2021

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Gesamtkosten € 1 733 767,00

EU-Beitrag € 1 733 767,00

Koordiniert durch

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

Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (9)

Efficient nonparametric Bayesian inference for $X$-ray transforms

Autoren: François Monard, Richard Nickl, Gabriel P. Paternain
Veröffentlicht in: The Annals of Statistics, Ausgabe 47/2, 2019, ISSN 0090-5364
Herausgeber: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/18-aos1708

Consistency of Bayesian inference with Gaussian process priors in an elliptic inverse problem

Autoren: Matteo Giordano, Richard Nickl
Veröffentlicht in: Inverse Problems, Ausgabe 36/8, 2020, Seite(n) 085001, ISSN 0266-5611
Herausgeber: Institute of Physics Publishing
DOI: 10.1088/1361-6420/ab7d2a

Nonparametric statistical inference for drift vector fields of multi-dimensional diffusions

Autoren: Richard Nickl, Kolyan Ray
Veröffentlicht in: The Annals of Statistics, Ausgabe 48/3, 2020, ISSN 0090-5364
Herausgeber: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/19-aos1851

"Bernstein - von Mises theorems for statistical inverse problems I: Schr\""odinger equation"

Autoren: Nickl, Richard
Veröffentlicht in: Journal of the European Mathematical Society, Ausgabe 4, 2019, ISSN 1435-9855
Herausgeber: European Mathematical Society Publishing House

Adaptive confidence sets for matrix completion

Autoren: Alexandra Carpentier, Olga Klopp, Matthias Löffler, Richard Nickl
Veröffentlicht in: Bernoulli, Ausgabe 24/4A, 2018, Seite(n) 2429-2460, ISSN 1350-7265
Herausgeber: Chapman & Hall
DOI: 10.3150/17-BEJ933

Nonparametric Bayesian posterior contraction rates for discretely observed scalar diffusions

Autoren: Richard Nickl, Jakob Söhl
Veröffentlicht in: The Annals of Statistics, Ausgabe 45/4, 2017, Seite(n) 1664-1693, ISSN 0090-5364
Herausgeber: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/16-AOS1504

Consistent Inversion of Noisy Non‐Abelian X‐Ray Transforms

Autoren: François Monard, Richard Nickl, Gabriel P. Paternain
Veröffentlicht in: Communications on Pure and Applied Mathematics, Ausgabe 74/5, 2021, Seite(n) 1045-1099, ISSN 0010-3640
Herausgeber: John Wiley & Sons Inc.
DOI: 10.1002/cpa.21942

Bernstein–von Mises theorems for statistical inverse problems II: compound Poisson processes

Autoren: Richard Nickl, Jakob Söhl
Veröffentlicht in: Electronic Journal of Statistics, Ausgabe 13/2, 2019, ISSN 1935-7524
Herausgeber: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/19-ejs1609

On signal detection and confidence sets for low rank inference problems

Autoren: Alexandra Carpentier, Richard Nickl
Veröffentlicht in: Electronic Journal of Statistics, Ausgabe 9/2, 2015, ISSN 1935-7524
Herausgeber: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/15-ejs1087