Description du projet
Moins de maux de tête avec les mégadonnées
Les mathématiciens et tous les types de scientifiques et d’ingénieurs sont de plus en plus sollicités pour analyser des données de haute dimension, où chaque nouvelle caractéristique est une autre dimension et pour lesquelles le nombre de caractéristiques peut dépasser le nombre d’observations. Pour simplifier la charge de calcul liée à l’utilisation de ces données, de nombreuses méthodes d’estimation ont été mises au point pour traiter les données discrètes (données échantillonnées à des moments précis). Cependant, ces méthodes font cruellement défaut et on en aurait grandement besoin pour traiter des données en temps continu. Le projet STAMFORD, financé par l’UE, comble cette lacune importante avec des applications dans des domaines allant de la biologie et de la physique des particules au marché boursier.
Objectif
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.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.
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- sciences naturellesinformatique et science de l'informationinternet
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Programme(s)
Régime de financement
ERC-COG - Consolidator GrantInstitution d’accueil
4365 ESCH-SUR-ALZETTE
Luxembourg