Uncertainty Quantification and Modern Statistical Inference

Informations projet

UQMSI

N° de convention de subvention: 647812

DOI 10.3030/647812

Projet clôturé

Date de signature de la CE 20 Avril 2015

Date de début 1 Septembre 2015

Date de fin 28 Février 2021

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Coût total € 1 733 767,00

Contribution de l’UE € 1 733 767,00

Coordonné par

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

Publications

Peer reviewed articles (9)

Efficient nonparametric Bayesian inference for $X$-ray transforms

Auteurs: François Monard, Richard Nickl, Gabriel P. Paternain
Publié dans: The Annals of Statistics, Numéro 47/2, 2019, ISSN 0090-5364
Éditeur: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/18-aos1708

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

Auteurs: Matteo Giordano, Richard Nickl
Publié dans: Inverse Problems, Numéro 36/8, 2020, Page(s) 085001, ISSN 0266-5611
Éditeur: Institute of Physics Publishing
DOI: 10.1088/1361-6420/ab7d2a

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

Auteurs: Richard Nickl, Kolyan Ray
Publié dans: The Annals of Statistics, Numéro 48/3, 2020, ISSN 0090-5364
Éditeur: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/19-aos1851

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

Auteurs: Nickl, Richard
Publié dans: Journal of the European Mathematical Society, Numéro 4, 2019, ISSN 1435-9855
Éditeur: European Mathematical Society Publishing House

Adaptive confidence sets for matrix completion

Auteurs: Alexandra Carpentier, Olga Klopp, Matthias Löffler, Richard Nickl
Publié dans: Bernoulli, Numéro 24/4A, 2018, Page(s) 2429-2460, ISSN 1350-7265
Éditeur: Chapman & Hall
DOI: 10.3150/17-BEJ933

Nonparametric Bayesian posterior contraction rates for discretely observed scalar diffusions

Auteurs: Richard Nickl, Jakob Söhl
Publié dans: The Annals of Statistics, Numéro 45/4, 2017, Page(s) 1664-1693, ISSN 0090-5364
Éditeur: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/16-AOS1504

Consistent Inversion of Noisy Non‐Abelian X‐Ray Transforms

Auteurs: François Monard, Richard Nickl, Gabriel P. Paternain
Publié dans: Communications on Pure and Applied Mathematics, Numéro 74/5, 2021, Page(s) 1045-1099, ISSN 0010-3640
Éditeur: John Wiley & Sons Inc.
DOI: 10.1002/cpa.21942

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

Auteurs: Richard Nickl, Jakob Söhl
Publié dans: Electronic Journal of Statistics, Numéro 13/2, 2019, ISSN 1935-7524
Éditeur: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/19-ejs1609

On signal detection and confidence sets for low rank inference problems

Auteurs: Alexandra Carpentier, Richard Nickl
Publié dans: Electronic Journal of Statistics, Numéro 9/2, 2015, ISSN 1935-7524
Éditeur: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/15-ejs1087