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)
1999A Poisson-Ramsey Growth ModelWälde, Klaus
1999An Evaluation of Forecasting Methods and Forecast Combination Methods in Goods Management SystemsKlapper, Matthias; Schneider, Carsten; Wenzel, Thomas
1999Statistical Analysis of Spatial and Temporal Dynamics of a Bacterial Layer in an Aquatic EcosystemGerss, J.; Schach, S.; Urfer, W.
2003Support Vector Machines and Learning about TimeMorik, Katharina; Rüping, Stefan
1999The Identification of Multiple Outliers in Online Monitoring DataBauer, Marcus; Gather, Ursula; Imhoff, Michael
2003A Note on Maximin and Bayesian D-optimal Designs in Weighted Polynomial RegressionBiedermann, Stefanie; Dette, Holger
1999Organisation, Durchführung und Auswertung des Göttinger Ringversuchs zur AsbestfaseranalytikHartung, Joachim
1999Regularization and Model Selection in the Context of Density EstimationKreutz, Martin; Reimetz, Anja M.; Seelen, Werner von; Sendhoff, Bernhard; Weihs, Claus
1999Multivariate Classification of Business PhasesRöhl, Michael C.; Theis, Winfried; Weihs, Claus
1999Measuring overlap in logistic regressionChristmann, Andreas; Rousseeuw, Peter J.
1999Combining statistical learning with a knowledge-based approachBrockhausen, Peter; Joachims, Thorsten; Morik, Katharina
1999Zur zyklischen Klassifikation der RWI-Prognose 1998-3 bis 2000-4Schäfer-Jäckel, Elke; Soyka, Dirk; Winkels, André
1999Frequent Problems of Model Specification and Forecasting of Time Series in Goods Management SystemsArminger, Gerhard; Schneider, Carsten
1999Multi-Criteria-Optimisation and Desirability IndicesSteuer, Detlef
1999A Multinomial Model for the Quality Control of Colony Counting ProceduresDahms, S.; Kunert, J.; Voss, B.; Weiss, H.
1999Using different Pitman-closeness techniques for the linear combination of multivariate forecastsWenzel, Thomas
1999Dynamic Bayesian Networks for Classification of Business CyclesSondhauss, Ursula; Weihs, Claus
1999Modality, Runs, Strings and WaveletsDavies, P. L.; Kovac, A.
1999Optimal Spatiotemporal Prediction of Karstwater LevelsBerke, Olaf
1999Die Behandlung der funktionellen DyspepsieBöckenhoff, Annette; Hartung, Joachim; Knapp, Guido
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