FOR 5381:  Mathematische Statistik im Informationszeitalter - Statistische Effizienz und rechentechnische Durchführbarkeit

• Fachliche Zuordnung: Mathematik
• Förderung: Förderung seit 2021
• Webseite: Zur Homepage
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 460867398

Moderne Analyse enormer Datenmengen besteht darin, eine Reihe einzelner Verarbeitungsschritte nacheinander auf die Daten anzuwenden. Um statistische Effizienz auf rechnerisch praktikable Weise zu erreichen und eine gültige statistische Inferenz für die zusammengesetzte Datenverarbeitungskette zu ermöglichen, dürfen die einzelnen Verarbeitungsschritte jedoch nicht isoliert voneinander betrachtet werden. Genau hier setzt diese Forschungsgruppe an und nimmt eine einzigartige Stellung in der wissenschaftlichen Landschaft ein. Auf einer fundierten mathematischen Grundlage ist es unser Ziel, gemeinsam eine umfassende Methodik für gültige Inferenz zu entwickeln, die sowohl statistisch effizient als auch rechnerisch umsetzbar ist – und das für zusammengesetzte Datenverarbeitung. Durch die Entwicklung eines fundierten theoretischen Fundaments wollen wir die moderne statistische Datenanalyse in allen wissenschaftlichen Bereichen der modernen statistischen Datenanalyse beeinflussen.

• DFG-Verfahren: Forschungsgruppen
• Internationaler Bezug: Österreich

Projekte

• Koordinationsfonds (Antragstellerin Rohde, Angelika )
• Koordinationsfonds (Antragstellerin Rohde, Angelika )
• Optimale Aktionen und Stoppen im sequenziellen Lernen (Antragstellerinnen / Antragsteller Carpentier, Alexandra ;  Reiß, Markus )
• Praktisch berechenbare Bootstrap-Verfahren für hochdimensionale Daten (Antragstellerinnen / Antragsteller Dette, Holger ;  Rohde, Angelika )
• Sublineare Methoden mit statistischen Garantien (Antragsteller Dette, Holger ;  Munk, Axel )
• Superglatte funktionale Daten und PCA-Vorverarbeitung (Antragsteller Meister, Alexander )
• Vorverarbeitete und hochdimensionale Datensätze in Diskriminanzanalyse und Klassifikation (Antragstellerinnen Langer, Sophie ;  Rohde, Angelika )

• Sprecherin: Professorin Dr. Angelika Rohde