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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Issue DateTitleAuthor(s)
2002Scalar Mean Square Error Optimal Linear Combination of Multivariate ForecastsTroschke, Sven-Oliver
2000Testing linearity of regression models with dependent errors by kernel based methodsBiedermann, Stefanie; Dette, Holger
2000Testing additivity by kernel based methods - what is a reasonable test?Dette, Holger; Lieres und Wilkau, Carsten von
2002Nonparametric Analysis of Replicated Microarray ExperimentsBonney, George E.; Saracco, Ali Gannoun Jérôme; Urfer, Wolfgang
2000Robust designs for polynomial regression by maximizing a minimum of D - and D 1-efficienciesDette, Holger; Franke, Tobias
2000Constrained D - and D 1-optimal designs for polynomial regressionDette, Holger; Franke, Tobias
2002Robust signal extraction for on-line monitoring dataDavies, P. L.; Fried, Roland; Gather, Ursula
2002A note on a specification test for time series models based on spectral density estimationDette, Holger; Spreckelsen, Ingrid
2000Nonparametric M-estimation with long-memory errorsGhosh, Sucharita; Sibbertsen, Philipp
2000On robust local polynomial estimation with long-memory errorsBeran, Jan; Feng, Yuanhua; Ghosh, Sucharita; Sibbertsen, Philipp
2000Finite sample efficiency of OLS in linear regression models with long-memory disturbancesKleiber, Christian
2000Statistical Methods in Intensive Care Online MonitoringBauer, Marcus; Fried, Roland; Gather, Ursula; Imhoff, Michael
2000Graphical Models for Multivariate Time Series from Intensive Care MonitoringFried, Roland; Gather, Ursula; Imhoff, Michael
2000Testing for structural change in the presence of long memoryKrämer, Walter; Sibbertsen, Philipp
2000Testing for unit roots in the context of misspecified logarithmic random walksDavies, P. Laurie; Krämer, Walter
2000The Dickey-Fuller-test for exponential random walksDavies, P. Laurie; Krämer, Walter
2000Clustering algorithms for aerial photographs and high resolution satellite imagesGuimarães, Gabriela; Talbi, Mohamed; Tschiersch, Lars; Urfer, Wolfgang; Zerbst, Matthias
2000An improved optimisation procedure for Desirability IndicesSteuer, Detlef
2000Hits-and-misses for the evaluation and combination of forecastsWenzel, Thomas
2000Properties of Nonlinear Transformations of Fractionally Integrated ProcessesDittmann, Ingolf; Granger, Clive W. J.
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