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)
2004On the Functional Approach to Optimal Designs for Nonlinear ModelsMelas, Viatcheslav B.
2004A Rule-of-Thumb for the Variable Bandwidth Selection in Kernel Hazard Rate EstimationGefeller, Olaf; Weißbach, Rafael
2004-02A Computer Intensive Method for Choosing the Ridge ParameterCzogiel, Irina; Lübke, Karsten; Weihs, Claus
2004Repeated Median and Hybrid FiltersBernhold, Thorsten; Fried, Roland; Gather, Ursula
2004NP-Optimal Kernels for Nonparametric Sequential Detection RulesSteland, Ansgar
2004Efficient Design of Experiment for Exponential Regression ModelsDette, Holger; Lopez, Ignaco Martinez; Pepelyshev, Andrey; Rodriguez, Isabel M. Ortiz
2004Qualitätsvergleiche bei KreditausfallprognosenKrämer, Walter
2004Statistics, Dynamics and Quality - Improving BTA-deep-hole drillingTheis, Winfried; Webber, Oliver; Weihs, Claus
2004Modelling Correlations in Portfolio Credit RiskAltrock, Frank; Rosenow, Bernd; Weißbach, Rafael
2004-01-05A Sufficient Condition Related to Mistaken Intuition about "Adjusted" Sums-of-Squares in Linear RegressionMorris, Max D.; Vardeman, Stephen B.
2004Jump-Preserving Monitoring of Depending Time Series Using Pilot EstimatorsSteland, Ansgar
2004A Note on Testing the Covariance Matrix for Large DimensionBirke, Melanie; Dette, Holger
2004A Note on Nonparametric Estimation of the Effective Dose in Quantal BioassayDette, Holger; Neumeyer, Natalie; Pilz, Kay F.
1998The Equality Between Linear Transforms of Ordinary Least Squares and Best Linear Unbiased EstimatorGroß, Jürgen; Trenkler, Götz
1998Analysis of High Dimensional Data from Intensive Care MedicineBauer, Marcus; Gather, Ursula; Imhoff, Michael
1998Optimal vs. Classical Linear Dimension ReductionRöhl, Michael C.; Weihs, Claus
1998Messen faserförmiger PartikelHartung, Joachim; Knapp, Guido
1998Autokorrelationstests bei Cauchy-Verteilten ZufallsvariablenRunde, Ralf
1998Complexity-reduction by first-order approximation of non-linear kineticsBecka, Michael
1998The Maximum Asymptotic Bias of Outlier IdentifiersBecker, Claudia; Gather, Ursula
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