Alexandra Carpentier

Carpentier a étudié la statistique, l'économie et la théorie des probabilités à l'École nationale de la statistique et de l'administration économique (ENSAE) de 2006 à 2009 et a obtenu une maîtrise en théorie des probabilités, statistique et finance à l'Université de Paris VII en 2009. Elle a obtenu son doctorat en 2012 sous le direction de Remy Munos avec une thèse intitulée Toward Optimal Sampling in Low and High Dimension à l'Institut national de recherche en informatique et en automatique (INRIA). Elle a été chercheuse associée à l'université de Cambridge de 2012 à 2015 et a été professeure invitée à l' université Paris-Nanterre en 2016. Depuis 2017, elle occupe une chaire W2 pour les statistiques mathématiques et l'apprentissage automatique à l'université Otto-von-Guericke de Magdebourg.

En septembre 2020, Carpentier a reçu le prix von-Kaven de la Fondation allemande pour la recherche.

• (avec D. Ghoshdastidar, M. Gutzeit, U. c. Luxburg) : Two-sample hypothesis testing for inhomogeneous random graphs. Ann. Stat. 48, No 4, 2208-2229 (2020).
• (avec N. Verzelen) : Adaptive estimation of the sparsity in the Gaussian vector model. Ann. Stat. 47, No 1, 93-126 (2019).
• Honest and adaptive confidence sets in L_p. Electron. J.Stat. 7, 2875-2923 (2013).

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