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STAMFORD

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Statistical Methods For High Dimensional Diffusions

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... ver más

28/02/2025

uni.lu

2M€

Presupuesto del proyecto: 2M€

Líder del proyecto

UNIVERSITE DU LUXEMBOURG No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 3 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2019-01-14

ERC-2018-COG: ERC Consolidator Grant Scope:Objectives

I+D

Cerrada

0% 100% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

3 Participantes

uni.lu

1.50M€ | Lider

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276.11K€ | Participante

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Duración del proyecto: 73 meses Fecha Inicio: 2019-01-14
Fecha Fin: 2025-02-28

Líder del proyecto

UNIVERSITE DU LUXEMBOURG No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 2M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto 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.

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