Funktion: Assoz. Prof. (Forschungsbereichsleitung)

Sprechstunde: nach Vereinbarung

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

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

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

• 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

• Editor-in-Chief für Statistical Papers.

• Econometrics for Business Informatics (VU)
• Mikroökonometrie (VO)
• Mikroökonometrie (UE)
• Seminar aus Ökonometrie mit Seminararbeit (SE)
• Projekt mit Bachelorarbeit (Ökonometrie) (PR)

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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