Trefwoorden: big data, tijdreeksen, inferentie

"Lasso-Based Inference for High-Dimensional Time Series"

Dit proefschrift onderzoekt methoden om inferentie te doen met hoog-dimensionale tijdreeksgegevens. Hoog-dimensionale gegevens - of "Big Data" - hebben een groot aantal verschillende variabelen, die het aantal waarnemingen die we voor elke variabele hebben, sterk kunnen overschrijden. Hoewel dergelijke gegevens rijk kunnen zijn aan informatie, presteren klassieke statistische methoden doorgaans slecht in deze omgeving. Dit werk richt zich op nieuwe methoden die zijn ontworpen om deze uitdaging aan te gaan, en onderzoekt specifiek hun eigenschappen met tijdreeksgegevens, waarbij waarnemingen in de loop van de tijd van elkaar afhangen. Hoewel de belangrijkste bijdragen theoretisch van aard zijn, bevat het proefschrift een verscheidenheid aan simulatiestudies, worden de methoden gebruikt in empirische toepassingen, en is er een softwarepakket gemaakt dat deze methoden op een gebruiksvriendelijke manier implementeert.

Klik hier voor het volledige proefschrift.

Klik hier voor de live stream. 

Voertaal: Engels