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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Statistical Methods For High Dimensional Diffusions

Projektbeschreibung

Weniger Kopfweh mit Big Data

Gelehrte der Mathematik sowie aus allen anderen Bereichen von Wissenschaft und Technik sind zunehmend gefordert, hochdimensionale Daten zu analysieren, bei denen mit jedem neuen Merkmal eine weitere Dimension hinzukommt und die Anzahl der Merkmale leicht die Anzahl der Beobachtungen übersteigen kann. Um den Rechenaufwand bei der Arbeit mit Daten dieses Typs zu vereinfachen, wurden zahlreiche Schätzverfahren entwickelt, die mit diskreten Daten (zu bestimmten Zeitpunkten erhobenen Daten) umgehen. Für den Umgang mit zeitstetigen Daten fehlt es jedoch an diesen dringend benötigten Verfahren. Das EU-finanzierte Projekt STAMFORD füllt diese wichtige Lücke mit vielfältigen Anwendungen in den Bereichen Biologie, Teilchenphysik bis hin zum Aktienmarkt.

Ziel

In the past twenty years the availability of vast dimensional data, typically referred to as big data, has given rise to exciting challenges in various fields of mathematics and computer sciences. The increasing need for getting a better understanding of such data in internet traffic, biology, genetics, and economics, has lead to a revolution in statistical and machine learning, optimisation and numerical analysis. Due to high dimensionality of modern statistical models, parameter estimation is a difficult task and statisticians typically investigate estimation methods under sparsity constraints. While an abundance of estimation algorithms is now available for high dimensional discrete models, a rigorous mathematical investigation of estimation problems for high dimensional continuous-time processes is completely undeveloped.

The aim of STAMFORD is to provide a concise statistical theory for estimation of high dimensional diffusions. Such high dimensional processes naturally appear in modelling particle interactions in physics, neural networks in biology or large portfolios in economics, just to name a few. The methodological part of the project will require development of novel
advanced techniques in mathematical statistics and probability theory. In particular, new results will be needed in parametric and non-parametric statistics, and high dimensional probability, that are reaching far beyond the state-of-the-art. Hence, a successful outcome of STAMFORD will not only have a tremendous impact on statistical inference for continuous-time models in natural and applied sciences, but also strongly influence the field of high dimensional statistics and probability.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

ERC-COG - Consolidator Grant

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2018-COG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

UNIVERSITE DU LUXEMBOURG
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 1 504 549,35
Adresse
2 PLACE DE L'UNIVERSITE
4365 ESCH-SUR-ALZETTE
Luxemburg

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Region
Luxembourg Luxembourg Luxembourg
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 1 504 549,35

Begünstigte (2)

Mein Booklet 0 0