Sonderforschungsbereich (SFB) 475 : [595]

Seit dem 1. Juli 1997 ist an der Universität Dortmund der Sonderforschungsbereich 475 "Komplexitätsreduktion in multivariaten Datenstrukturen" eingerichtet worden. Hier arbeiten Wissenschaftler der Fachrichtungen Statistik, Informatik, Mathematik, Maschinenbau, Biometrie, Medizin, Wirtschafts- und Ingenieurwissenschaften der Universitäten Dortmund, Essen und Bochum sowie der Institute für Wirtschaftsforschung (RWI Essen), für Arbeitsphysiologie (IfADo, Dortmund) und der Chirurgischen Klinik (Dortmund) interdisziplinär zusammen.
Hauptziel des SFB ist die Erforschung datenorientierter statistischer Modellbildung für komplexe Fragestellungen in den empirischen wie experimentellen Wissenschaften.
Ein Anwendungsschwerpunkt ist die Analyse von Wirtschaftsdaten, die auf Kapitalmärkten, bei der Konjunkturdiagnose und bei Wirtschaftsprognosen in nahezu unbegrenzter Menge vorliegen. Der Sonderforschungsbereich will Methoden und Strategien entwickeln, um aus diesen umfangreichen und komplexen Datenmengen die wesentlichen Informationen herauszuarbeiten.
Die statistische Untersuchung und Modellierung von biologischen und medizinischen sowie ingenieurwissenschaftlichen Phänomenen ist ein zweiter Schwerpunkt. Eine Analyse der Daten, die z. B. am Krankenbett auf der Intensivstation online erfasst werden oder bei komplexen Produktionsprozessen anfallen, soll den Entscheidungsträgern praktisch zeitgleich zu Diagnose und geeigneter Beeinflussung zur Verfügung gestellt werden.
Insgesamt ist der wechselseitige Austausch von neu entwickelten statistischen Methoden einerseits und datenintensiven Anwendungen in den Bio-, Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften andererseits ein Charakteristikum des SFB 475.
Der Sonderforschungsbereich verfügt derzeit über jährlich etwa eine Million € bei etwa 20 zusätzlichen Mitarbeiterstellen.

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2004A central limit theorem for realised power and bipower variations of continuous semimartingalesBarndorff-Nielsen, Ole E.; Graversen, Svend Erik; Jacod, Jean; Podolskij, Mark; Shephard, Neil
2004Random walks with drift, a sequential approachSteland, Ansgar
2004Insurance: an R-Program to Model Insurance DataChristmann, Andreas; Marin-Galiano, Marcos
2004Specification Tests Indexed by BandwidthsDette, Holger; Hetzler, Benjamin
2004On Nearly Balanced Designs for Sensory TrialsKunert, Joachim; Sailer, Oliver
2004Modified Repeated Median FiltersBernholt, Thorsten; Fried, Roland; Gather, Ursula; Wegener, Ingo
2001Offline-Analyse eines BTA-TiefbohrprozessesBusse, Anja M.; Hüsken, Michael; Stagge, Peter
2001Pattern Recognition in Intensive Care Online MonitoringFried, Roland; Gather, Ursula; Imhoff, Michael
2001A functional-algebraic determination of D-optimal designs for trigonometric regresion models on a partial circleBiedermann, Stefanie; Dette, Holger; Melas, Viatcheslav B.
2001Sliced Inverse Regression for High-dimensional Time SeriesBecker, Claudia; Fried, Roland
2001Modeling Approaches to a Spatio-Temporal Small Area EstimationSchach, Ulrike
2001Estimating the Generalization Performance of a SVM EfficientlyJoachims, Thorsten
2001Optimal crossover designs in a model with self and mixed carryover effectsKunert, J.; Stufken, J.
2001Robustness properties of minimally-supported Bayesian D-optimal designs for heteroscedastic modelsDette, Holger; Song, Dale; Wong, Weng Kee
2001An Approach for the Determination of Predictable Time SeriesBusse, Anja M.; Steuer, Detlef; Weihs, Claus
2001A comparison of different nonparametric methods for inference on additive modelsDette, Holger; Lieres und Wilkau, Carsten von; Sperlich, Stefan
2001D-optimal designs for trigonometric regression models on a partial circle and figuresDette, Holger; Melas, Viatcheslav B.; Pepelychev, Andrey
2001Testing symmetry in nonparametric regression modelsDette, Holger; Kusi-Appiah, Sorina; Neumeyer, Natalie
2001Incorporating background knowledge for better prediction of cycle phasesSondhauss, Ursula; Weihs, Claus
2001Combining Mental Fit and Data Fit for Classification Rule SelectionSondhauss, Ursula; Weihs, Claus
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