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

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

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