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)
2003Optimal Sequential Kernel Detection for Dependent ProcessesSteland, Ansgar
2003A Simple Nonparametric Estimator of a Monotone Regression FunctionDette, Holger; Neumeyer, Natalie
2003A Note on Testing Symmetry of the Error Distribution in Linear Regression ModelsDette, Holger; Nagel, Eva-Renate; Neumeyer, Natalie
2003Evaluating Probability Forecasts in Terms of Refinement and Strictly Proper Scoring RulesKrämer, Walter
2003Comparing the Accuracy of Default Predictions in the Rating Industry: The Case of Moody's vs. S&PGüttler, André; Krämer, Walter
2003A Power Comparison Between Nonparametric Regression TestsDette, Holger; Zhang, Chunming
2003Efficient Experimental Design for the Behrens-Fisher Problem with Application to BioassayDette, Holger; O'Brien, Timothy E.
2003Comparison of Separable Components in Different SamplesNeumeyer, Natalie; Sperlich, Stefan
2003Sequential Control of Time Series by Functionals of Kernel-Weighted Empirical Processes under Local AlternativesSteland, Ansgar
2003An Investigation of Humus Disintegration by Spatial-Temporal Regression AnalysisFried, Roland H.
2003An Introduction to Markov Chains for Interested High School StudentsHalverscheid, Stefan; Sibbertsen, Philipp
2003Distinguishing between Long-Range Dependence and Deterministic TrendsSibbertsen, Philipp; Venetis, Ioannis
2003On Robustness Properties of Convex Risk Minimization Methods for Pattern RecognitionChristmann, Andreas; Steinwart, Ingo
2003Application of the Disposition Model to Breast Cancer DataBonney, George E.; Kötting, Joachim; Odai, Reginald N. O.; Urfer, Wolfgang
2003An Experiment to Compare the Combined Array and the Product Array for Robust Parameter DesignAuer, Corinna; Erdbrügge, Martina; Göbel, Roland; Kunert, Joachim
2003Outlier Identification Rules for Generalized Linear ModelsKuhnt, Sonja; Pawlitschko, Jörg
2003Testing for Symmetric Error Distribution in Nonparametric Regression ModelsDette, Holger; Neumeyer, Natalie
2003Maximin and Bayesian Optimal Designs for Regression ModelsDette, Holger; Haines, Linda M.; Imhof, Lorens A.
1999Quantitative trait loci mapping in plant genetics by alpha-design experiments and molecular genetic marker systemsHering, F.; Mejza, S.; Urfer, W.
1999A Short-Cut Method for Computing Positive Variance Component EstimatesHartung, Joachim
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