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)
2000Business phase classification and predictionSondhauss, Ursula; Weihs, Claus
2000Self-Organizing Maps and its Applications in Sleep Apnea Research and Molecular GeneticsGuimarães, Gabriela; Urfer, Wolfgang
2000Variables Selection in Observational and Experimental StudiesKunert, Joachim; Weihs, Claus
2000Business Cycle Prediction Using Support Vector MethodsVogtländer, Kai; Weihs, Claus
2000An isobar-surfaces approach to multidimensional outlier-proneness.Barme-Delcroix, Marie-Francoise; Gather, Ursula
2000Robust CUSUM-M test in the presence of long-memory disturbancesSibbertsen, Philipp
2000The Largest Nonidentifiable OutlierBecker, Claudia; Gather, Ursula
2000On the determination of optimal designs for an interference modelKunert, J.; Martin, R. J.
2000Spatio-Temporal Models on the Basis of Innovation Processes and Application to Cancer Mortality DataSchach, Ulrike
2000Online Classification of States in Intensive CareFried, Roland; Gather, Ursula; Imhoff, Michael
2000Knowledge Discovery and Knowledge Validation in Intensive CareBrockhausen, Peter; Gather, Ursula; Imhoff, Michael; Joachims, Thorsten; Morik, Katharina
2000On testing variance components in ANOVA modelsHartung, Joachim; Knapp, Guido
2000A New Class of Self-Designing Clinical TrialsHartung, Joachim
2000A Self-Designing Rule for Clinical Trials with Arbitrary Response VariablesHartung, Joachim
2000On the Meta-Analysis of Treatment Differences in Heteroscedastic SamplesArgac, Dogan; Hartung, Joachim; Makambi, Kepher Henry
2000Combined Test Procedures in the Meta-Analysis of Controlled Clinical TrialsHartung, Joachim; Knapp, Guido
2000Meta-Analysis : Different Methods - Different Conclusions?Böckenhoff, Annette; Hartung, Joachim
2003Comparison of the Empirical Bayes and the Significance Analysis of MicroarraysIckstadt, Katja; Krause, Andreas; Schwender, Holger
2000Genetical and statistical aspects of polymerase chain reactionsBrunnert, Marcus; Müller, Oliver; Urfer, Wolfgang
2003Development Programs One-Shot Systems Using Multiple-State Design Reliability ModelsShevasuthisilp, Suntichai; Vardeman, Stephen B.
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