Ulrike Schneider

Allgemeine Informationen

Funktion: Assoz. Prof. (Forschungsbereichsleitung)

Sprechstunde: nach Vereinbarung

Adresse: Wiedner Hauptstraße 8-10, 4. OG gelb, A - 1040 Wien

Aktuelle Forschungsinteressen

Modellselektion in Ökonometrie und Statistik
Inferenz nach Modellselektion
Lasso Methoden, Shrinkage-Schätzer
Geometrische Aspekte penalisierter Schätzverfahren

Ausbildung

Ph.D. (Ang. Mathematik) University of Colorado (Boulder), 2003
Mag.rer.nat. (Mathematik) Universität Wien, 1999

Anstellungen

Assoziierte Professorin, Institut für Stochastik und Wirtschaftsmathematik, TU Wien, 2015 -
Assistenzprofessorin, Institut für Wirtschaftsmathematik, TU Wien, 2011 - 2015
Juniorprofessorin, Institut für Mathematische Stochastik, Universität Göttingen, 2009 - 2011
Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Institut für Statistik, Universität Wien, 2006 - 2009
Postdoc, National Center for Atmospheric Research (NCAR), Boulder, Colorado, 2003 - 2005

Wissenschaftliche Aktivitäten

Editor-in-Chief für Statistical Papers.

Lehre Wintersemester 2024/25

Ökonometrie I (VO)
Ökonometrie I (UE)
AKOEK Seminar aus Angewandter Ökonometrie (SE)
AKOEK Projekt aus Ökonometrie mit R (PR)
Projekt mit Bachelorarbeit (Ökonometrie) (PR)

Aktuelle Publikationen

Preprints

P. Graczyk, U. Schneider, T. Skalski and P. Tardivel, A Unified Framework for Pattern Recovery in Penalized and Thresholded Estimation and its Geometry; arxiv:2307.10158.

Zeitschriftenartikel

P. Kramlinger, T. Krivobokova and U. Schneider, Uniformly Valid Inference Based on the Lasso in Linear Mixed Models; Journal of Multivariate Analysis 198 (2023),105230.
U. Schneider and P. Tardivel, The Geometry of Uniqueness, Sparsity and Clustering in Penalized Estimation; Journal of Machine Learning Research 23 (2022), 1 - 36.
N. Amann and U. Schneider, Uniform Asymptotics and Confidence Regions Based on the Adaptive Lasso with Partially Consistent Turning; Econometric Theory, forthcomimg.
K. Ewald and U. Schneider, On the Distribution, Model Selection Properties and Uniqueness of the Lasso Estimator in Low and High Dimensions; Electronic Journal of Statistics 14 (2020) 944 - 969.
K. Ewald and U. Schneider, Uniformly Valid Confidence Sets Based on the Lasso; Electronic Journal of Statistics 12 (2018) 1358 - 1387.

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Associate Prof. Mag.a rer.nat. Ulrike Schneider PhD

Telefon: +43 1 58801 10523 Ulrike Schneider anrufen

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__SECURE-3PSID	Wird für Targeting-Zwecke benötigt, um ein Profil der Interessen der Website-Besucher_innen zu erstellen.	2 Jahre	HTTP	Google
__SECURE-3PSIDCC	Wird für Targeting-Zwecke benötigt, um ein Profil der Interessen der Website-Besucher_innen zu erstellen.	2 Jahre	HTTP	Google
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lu	Wird für Facebook Pixel benötigt.	2 Jahre	HTTP	Meta (Facebook)
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