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)
2004The asymptotic Minimax Risk for the Estimation of Constrained Binomial and Multinomial ProbabilitiesBraess, Dietrich; Dette, Holger
2004A Note on the Bickel-Rosenblatt Test in Autoregressive Time SeriesBachmann, Dirk; Dette, Holger
1998Ordnungserhaltende positive Varianzschätzer bei gepaarten Messungen ohne WiederholungenHartung, Joachim
1998A Note on Combining Dependent Tests of SignificanceHartung, Joachim
1998An Alternative Method for Meta-AnalysisHartung, Joachim
1998Testing linear forms of variance components by generalized fixed-level testsWeimann, Boris
1998Comination of ForecastsGottu, Butte; Trenkler, Götz
1998Combining German macro economic forecasts using rank-based techniquesKlapper, Matthias
1998Filtering the Noise from Time Series and Spatial DataBerke, Olaf
1998Heteroscedastic nonlinear regression models with random effectsGilberg, Frank; Urfer, Wolfgang
1998Cyclical classification of the RWI short term forecast 1997-3 to 1999-4Heilemann, Ullrich; Münch, Heinz J.
1998Pitman-closeness as a measure to evaluate the equality of forecastsWenzel, Thomas
1998Residual-Based Tests for Fractional CointegrationDittmann, Ingolf
1998Diagnostic checking in linear processes with infinite varianceKrämer, Walter; Runde, Ralf
1998A note on a multivariate analogue of the process capability index C_pJessenberger, J.; Weihs, C.
1998Optimality of Type I Orthogonal Arrays for Cross-over Models with Correlated ErrorsKunert, J.; Martin, R. J.
2004On a Strategy to Develop Robust and Simple Tariffs from Motor Vehicle Insurance DataChristmann, Andreas
1998Extending the scope of wavelet regression methods by coefficient-dependent thresholdingKovac, Arne; Silverman, Bernhard W.
2004Hierarchical Bayes Statistical Analyses for a Calibration ExperimentLandes, Reid; Loutzenhiser, Peter; Vardeman, Stephen
2004Finite Sample of the Durbin-Watson Test against Fractionally Integrated DisturbancesKleiber, Christian; Krämer, Walter
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