Uncertainty Quantification and Modern Statistical Inference

Informazioni relative al progetto

UQMSI

ID dell’accordo di sovvenzione: 647812

DOI 10.3030/647812

Progetto chiuso

Data della firma CE 20 Aprile 2015

Data di avvio 1 Settembre 2015

Data di completamento 28 Febbraio 2021

Finanziato da

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Costo totale € 1 733 767,00

Contributo UE € 1 733 767,00

Coordinato da

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

Pubblicazioni

Peer reviewed articles (9)

Efficient nonparametric Bayesian inference for $X$-ray transforms

Autori: François Monard, Richard Nickl, Gabriel P. Paternain
Pubblicato in: The Annals of Statistics, Numero 47/2, 2019, ISSN 0090-5364
Editore: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/18-aos1708

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

Autori: Matteo Giordano, Richard Nickl
Pubblicato in: Inverse Problems, Numero 36/8, 2020, Pagina/e 085001, ISSN 0266-5611
Editore: Institute of Physics Publishing
DOI: 10.1088/1361-6420/ab7d2a

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

Autori: Richard Nickl, Kolyan Ray
Pubblicato in: The Annals of Statistics, Numero 48/3, 2020, ISSN 0090-5364
Editore: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/19-aos1851

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

Autori: Nickl, Richard
Pubblicato in: Journal of the European Mathematical Society, Numero 4, 2019, ISSN 1435-9855
Editore: European Mathematical Society Publishing House

Adaptive confidence sets for matrix completion

Autori: Alexandra Carpentier, Olga Klopp, Matthias Löffler, Richard Nickl
Pubblicato in: Bernoulli, Numero 24/4A, 2018, Pagina/e 2429-2460, ISSN 1350-7265
Editore: Chapman & Hall
DOI: 10.3150/17-BEJ933

Nonparametric Bayesian posterior contraction rates for discretely observed scalar diffusions

Autori: Richard Nickl, Jakob Söhl
Pubblicato in: The Annals of Statistics, Numero 45/4, 2017, Pagina/e 1664-1693, ISSN 0090-5364
Editore: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/16-AOS1504

Consistent Inversion of Noisy Non‐Abelian X‐Ray Transforms

Autori: François Monard, Richard Nickl, Gabriel P. Paternain
Pubblicato in: Communications on Pure and Applied Mathematics, Numero 74/5, 2021, Pagina/e 1045-1099, ISSN 0010-3640
Editore: John Wiley & Sons Inc.
DOI: 10.1002/cpa.21942

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

Autori: Richard Nickl, Jakob Söhl
Pubblicato in: Electronic Journal of Statistics, Numero 13/2, 2019, ISSN 1935-7524
Editore: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/19-ejs1609

On signal detection and confidence sets for low rank inference problems

Autori: Alexandra Carpentier, Richard Nickl
Pubblicato in: Electronic Journal of Statistics, Numero 9/2, 2015, ISSN 1935-7524
Editore: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/15-ejs1087