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)
2000On Combining Exact and Approximative Proceedings for Testing Problems in Unbalanced Mixed Linear ModelsWeimann, Boris
2003Sheppards's Correction for Variances and the "Quantization Noise Model"Vardeman, Stephen B.
2000Confidence Intervals for the Between Group Variance in the Unbalanced One-Way Random Effects Model of Analysis of VarianceHartung,Joachim; Knapp, Guido
2000Population toxicokinetics of ethylene - Calibration and preceding investigationsBlaszkewicz, M.; Golka, K.; Quinke, B.; Selinski, S.
2003Design of Experiments for Microbiological ModelsDette, Holger; Melas, Viatcheslav B.; Strigul, Nikolay
2000Error Correction Models for Fractionally Cointegrated Time SeriesDittmann, Ingolf
2003HY-A-PARCH: A Stationary A-PARCH Model with Long MemorySchoffer, Olaf
2000Estimation of toxicokinetic population parameters in a four-stage hierarchical modelSelinski, Silvia
2003Likelihood-Based Statistical Estimation from Quantized DataLee, Chiang-Sheng; Vardeman, Stephen B.
2003Calibration, Error Analysis, and Ongoing Measurement Process Monitoring for Mass SpectrometryVardeman, Stephen B.; Wang, Lily; Wendelberger, Joanne R.
2003Locally E-Optimal Designs for Exponential Regression ModelsDette, Holger
2003Bayesian and Maximum Optimal Designs for Heteroscedastic Regression ModelsDette, Holger; Haines, Linda M.; Inhof, Lorens A.
2003Maximin Optimal Designs for the Compartment ModelBiedermann, Stefanie; Dette, Holger; Pepelyshev, Andrey
2003Engineering StatisticsVardeman, Stephen B.
2003The Expected Sample Variance of Uncorrelated Random Variables With a Common Mean and Applications in Unbalanced Random Effects Models (revised Version)Vardeman, Stephen B.; Wendelberger, Joanne R.
2003Finite sample performance of sequential designs for model identificationDette, Holger; Kwiecien, Robert
2003Has the accuracy of german macroeconomic forecasts improved?Heilemann, Ullrich
2003Robust Filtering of Time Series with TrendsFried, Roland
2003Numerical Construction of Maximin Optimal Designs for Binary Response ModelsBiedermann, Stefanie; Dette, Holger
2003On Detecting Jumps in Time Series - Nonparametric SettingPawlak, Mirek; Rafajlowicz, Ewaryst; Steland, Ansgar
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