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)
2008-11-26T14:26:24ZStatistical inference for inverse problemsBissantz, Nicolai; Holzmann, Hajo
2008-11-26T14:23:57ZEnhanced services for targeted information retrieval by event extraction and data miningJungermann, Felix; Morik, Katharina
2008-11-26T14:19:53ZEvaluating continuous training programs using the generalized propensity scoreKluve, Jochen; Schneider, Hilmar; Uhlendorff, Arne; Zhao, Zhong
2008-11-26T14:17:33ZRobust online signal extraction from multivariate time seriesGather, Ursula; Lanius, Vivian
2008-11-26T14:15:40ZImputing missing genotypes with weighted k nearest neighborsIckstadt, Katja; Schwender, Holger
2008-11-26T14:13:13ZOptimal designs for estimating pairs of coefficients in Fourier regression modelsDette, Holger; Melas, Viatcheslav B.; Shpilev, Petr
2008-11-26T14:11:10ZRobust shift detection in time-varying autoregressive processesFried, Roland
2008-02-12T11:40:44ZOptimal experimental designs for inverse quadratic regression modelsDette, Holger; Kiss, Christine
2007-12-04T14:16:20ZShape constrained estimators in inverse regression models with convolution type operatorBirke, Melanie; Bissantz, Nicolai
2007-12-04T14:07:21ZTesting for a constant coefficient of variation in nonparametric regressionDette, Holger; Wieczorek, Gabriele
2007-10-25T12:00:40ZTesting equality of spectral densitiesDette, Holger; Paparoditis, Efstathios
2007-10-25T11:59:31ZNonparametric option pricing with no-arbitrage constraintsBirke, Melanie; Pilz, Kay F.
2007-10-25T11:58:11ZImproving updating rules in multiplicative algorithms for computing D-optimal designsDette, Holger; Pepelyshev, Andrey
2007-10-25T11:56:28ZGluing copulasSiburg, Karl Friedrich; Stoimenov, Pavel A.
2007-10-25T11:55:28ZA scalar product for copulasSiburg, Karl Friedrich; Stoimenov, Pavel A.
2007-10-25T11:54:22ZRobust designs for series estimationDette, Holger; Wiens, Douglas P.
2007-10-25T11:53:12ZGoodness-of-fit tests for multiplicative models with dependent dataDette, Holger; Juan Carlos, Pardo-Fernandez
2007-09-05T12:55:54ZGMM estimation of the autoregressive parameter in a spatial autoregressive error model using regression residualsArnold, Matthias
2007-09-05T12:46:49ZA test for the parametric form of the variance function in a partial linear regression modelDette, Holger; Marchlewski, Mareen
2007-09-05T12:37:20ZOptimal designs for smoothing splinesDette, Holger; Melas, Viatcheslav B.; Pepelyshev, Andrey
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