DFG bewilligt Projekt zum Thema „Regularisierte Hypothesentests für Inverse Probleme bei der Arbeit“
17.07.2025Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) fördert das von Professor Werner eingereichte Projekt zum Thema „Regularisierte Hypothesentests für Inverse Probleme bei der Arbeit“ mit rund 250.000 Euro. Dieses Projekt zielt darauf ab, statistische Rückschlüsse auf die Eigenschaften einer verrauschten und indirekt beobachteten Größe zu ziehen, z.B. im Bereich der hochauflösenden Mikroskopie.
Auf der Grundlage statistischer Hypothesentests kann die Frage, ob bestimmte Merkmale (wie z. B. die Homogenität einer Funktion) erfüllt sind, mit einer vorgegebenen Fehlerwahrscheinlichkeit beantwortet werden. In einem früheren DFG-Projekt wurde ein regulierter Ansatz für dieses Problem entwickelt, der jedoch noch mit verschiedenen Problemen behaftet ist. Einerseits sind derzeit zwei Datenstichproben erforderlich, um Tests mit einem kontrollierten Typ-1-Fehler durchzuführen, und andererseits können derzeit nur einzelne Merkmale getestet werden. Das übergeordnete Ziel des vorliegenden Projekts ist es, diese Mängel des regulierten Testansatzes zu überwinden und die entwickelten Methoden mittels Simulationen und Anwendungen auf reale Daten, z. B. aus der hochauflösenden Mikroskopie, anzuwenden.
