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)
2002-06Classifying U. S. Business Cycles 1948 to 1997 - Meyer/Weinberg RevisitedHeilemann, Ullrich; Münch, Heinz Josef
2009-08-05T10:05:44ZD-optimal plans for variable selection in data basesSchiffner, Julia; Weihs, Claus
2009-08-05T10:04:43ZHeterogeneity in the cyclical sensitivity of job-to-job flowsSchaffner, Sandra
2009-08-05T10:03:46ZBiases in the measurement of labour market dynamicsBachmann, Ronald; Schaffner, Sandra
2009-08-05T10:02:48ZInterventions in ingarch processesFokianos, Konstantinos; Fried, Roland
2009-08-05T10:01:31ZSmoothing densities under shape constraintsDavies, Paul Laurie; Meise, Monika
2009-08-05T09:59:58ZOptimal designs for an interference modelKunert, Joachim; Mersmann, Sabine
2009-05-11T12:06:19ZOptimal designs for estimating critical effective dose under model uncertainty in a dose response studyDette, Holger; Pepelyshev, Andrey; Shpilev, Piter; Wong, Weng Kee
2009-04-30T10:46:55ZThe importance of two-sided heterogeneity for the cyclicality of labour market dynamicsBachmann, Ronald; David, Peggy
2009-04-30T10:42:23ZConstructing irregular histograms by penalized likelihoodGather, Ursula; Mildenberger, Thoralf; Rozenholc, Yves
2009-04-30T10:40:09ZConsistency of the kernel density estimator - a surveyWeißbach, Rafael; Wied, Dominik
2009-04-30T10:38:27ZKernelized design of experimentsRüping, Stefan; Weihs, Claus
2009-04-30T10:31:47ZAn exact upper limit for the variance bias in the carry-over model with correlated errorsSailer, Oliver
2009-04-30T10:23:11ZFrequency estimation by DFT interpolationBischl, Bernd; Ligges, Uwe; Weihs, Claus
2009-01-13T08:05:43ZA likelihood ratio test for stationarity of rating transitionsWalter, Ronja; Weißbach, Rafael
2009-01-13T08:04:40ZA geometric characterization of c-optimal designs for heteroscedastic regressionDette, Holger; Holland-Letz, Tim
2009-01-13T08:03:26ZConvergence analysis of generalized iteratively reweighted least squares algorithms on convex function spacesBissantz, Nicolai; Dümbgen, Lutz; Munk, Axel; Stratmann, Bernd
2009-01-13T08:02:17ZBipower-type estimation in a noisy diffusion settingPodolskij, Mark; Vetter, Mathias
2009-01-13T08:00:41ZRobustness of optimal designs for the Michaelis-Menten model under a variation of criteriaDette, Holger; Kiss, Christine; Wong, Weng Kee
2009-01-13T07:59:29ZPractical considerations for optimal designs in clinical dose finding studiesBretz, Frank; Dette, Holger; Pinheiro, Jose
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