Assoc.Prof. Ulrike Schneider
Allgemeine Informationen
Funktion: Assoz. Prof. (Forschungsbereichsleitung, Institutsleitung)
Sprechstunde: nach Vereinbarung
Adresse: Wiedner Hauptstraße 8-10, 4. OG gelb, A - 1040 Wien
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 2025/26
Aktuelle Publikationen
Preprints
- K. Reichold and U. Schneider, Beyond the Oracle Property: Adaptive LASSO in Cointegrating Regressions; arxiv:2510.07204.
Zeitschriftenartikel
- P. Graczyk, U. Schneider, T. Skalski and P. Tardivel, A Unified Framework for Pattern Recovery in Penalized and Thresholded Estimation and its Geometry; Journal of Optimization Theory and Applications, to appear. (arxiv:2307.10158)
- 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.
- N. Amann and U. Schneider, Uniform Asymptotics and Confidence Regions Based on the Adaptive Lasso with Partially Consistent Turning; Econometric Theory 39 (2023) 1097 - 1122.
- U. Schneider and P. Tardivel, The Geometry of Uniqueness, Sparsity and Clustering in Penalized Estimation; Journal of Machine Learning Research 23 (2022), 1 - 36.
- 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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