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)
2003Latent variable analysis and partial correlation graphs for multivariate time seriesDidelez, Vanessa; Fried, Roland
2003Estimation of the Mean AUC of the Xenoestrogens Daidzein, Bisphenol A, and p-tert-OctylphenolDegen, Gisela H.; Selinski, Silvia
1999Clustering techniques for the detection of Business CyclesTheis, W.; Weihs, C.
1999Spatial Statistics with S-PlusKrahnke, Tillmann
1999Simple t-distribution Based Tests for Meta-AnalysisHartung, Joachim; Makambi, K. H.
1999Eine Re-Analyse der Blue Mountains Eye Study zum Kataraktrisiko durch inhalative KortikoideHartung, Joachim; Knapp, Guido
1999S-estimation in the nonlinear regression model with long-memory error termsSibbertsen, Philipp
1999Consequences of Fractionally Integrated RegressorsPloberger, Werner
2003Prediction of Notes from Vocal Time Series Produced by Singing VoiceGarczarek, Ursula; Ligges, Uwe; Weihs, Claus
1999Testing linear restrictions on cointegrating vectors Sizes and powers of Wald tests in finite samplesHaug, Alfred A.
1999SEMIFAR modelsBeran, Jan; Feng, Yuanhua; Ocker, Dirk
1999Multivariate Rank-Based Forecast Combining TechniquesMatthias Klapper
1999Statistical Pattern Detection in Univariate Time Series of Intensive Care On-Line Monitoring DataBauer, Marcus; Gather, Ursula; Imhoff, Michael; Löhlein, Dietrich
2004Recognizing Mathematical Talent - An Approach Using Discriminant AnalysisGebel, Meike; Sibbertsen, Philipp
2004Methods and Algorithms for Robust FilteringFried, Roland; Gather, Ursula
2004The Desirability Index as an Instrument for Multivariate Process ControlTrautmann, Heike
2004On the Estimation of a Monotone Conditional Variance in Nonparametric RegressionDette, Holger; Pilz, Kay
2004Comparison of the Toxicokinetics of Daidzein and Bisphenol A in Pregnant and Non-Pregnant DA/Han RatsDegen, Gisela H.; Selinski, Silvia
2004Optimal Designs for Dose-Response Models with Restricted Design SpacesBiedermann, Stefanie; Dette, Holger; Zhu, Wei
2004Comparing Time Series from Experiments with and without SpirallingBusse, Anja M.; Theis, Winfried
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