Sonderforschungsbereich (SFB) 475
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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 Date | Title | Author(s) |
2002-06 | Classifying U. S. Business Cycles 1948 to 1997 - Meyer/Weinberg Revisited | Heilemann, Ullrich; Münch, Heinz Josef |
2009-08-05T10:05:44Z | D-optimal plans for variable selection in data bases | Schiffner, Julia; Weihs, Claus |
2009-08-05T10:04:43Z | Heterogeneity in the cyclical sensitivity of job-to-job flows | Schaffner, Sandra |
2009-08-05T10:03:46Z | Biases in the measurement of labour market dynamics | Bachmann, Ronald; Schaffner, Sandra |
2009-08-05T10:02:48Z | Interventions in ingarch processes | Fokianos, Konstantinos; Fried, Roland |
2009-08-05T10:01:31Z | Smoothing densities under shape constraints | Davies, Paul Laurie; Meise, Monika |
2009-08-05T09:59:58Z | Optimal designs for an interference model | Kunert, Joachim; Mersmann, Sabine |
2009-05-11T12:06:19Z | Optimal designs for estimating critical effective dose under model uncertainty in a dose response study | Dette, Holger; Pepelyshev, Andrey; Shpilev, Piter; Wong, Weng Kee |
2009-04-30T10:46:55Z | The importance of two-sided heterogeneity for the cyclicality of labour market dynamics | Bachmann, Ronald; David, Peggy |
2009-04-30T10:42:23Z | Constructing irregular histograms by penalized likelihood | Gather, Ursula; Mildenberger, Thoralf; Rozenholc, Yves |
2009-04-30T10:40:09Z | Consistency of the kernel density estimator - a survey | Weißbach, Rafael; Wied, Dominik |
2009-04-30T10:38:27Z | Kernelized design of experiments | Rüping, Stefan; Weihs, Claus |
2009-04-30T10:31:47Z | An exact upper limit for the variance bias in the carry-over model with correlated errors | Sailer, Oliver |
2009-04-30T10:23:11Z | Frequency estimation by DFT interpolation | Bischl, Bernd; Ligges, Uwe; Weihs, Claus |
2009-01-13T08:05:43Z | A likelihood ratio test for stationarity of rating transitions | Walter, Ronja; Weißbach, Rafael |
2009-01-13T08:04:40Z | A geometric characterization of c-optimal designs for heteroscedastic regression | Dette, Holger; Holland-Letz, Tim |
2009-01-13T08:03:26Z | Convergence analysis of generalized iteratively reweighted least squares algorithms on convex function spaces | Bissantz, Nicolai; Dümbgen, Lutz; Munk, Axel; Stratmann, Bernd |
2009-01-13T08:02:17Z | Bipower-type estimation in a noisy diffusion setting | Podolskij, Mark; Vetter, Mathias |
2009-01-13T08:00:41Z | Robustness of optimal designs for the Michaelis-Menten model under a variation of criteria | Dette, Holger; Kiss, Christine; Wong, Weng Kee |
2009-01-13T07:59:29Z | Practical considerations for optimal designs in clinical dose finding studies | Bretz, Frank; Dette, Holger; Pinheiro, Jose |
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