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) |
2008-11-26T14:26:24Z | Statistical inference for inverse problems | Bissantz, Nicolai; Holzmann, Hajo |
2008-11-26T14:23:57Z | Enhanced services for targeted information retrieval by event extraction and data mining | Jungermann, Felix; Morik, Katharina |
2008-11-26T14:19:53Z | Evaluating continuous training programs using the generalized propensity score | Kluve, Jochen; Schneider, Hilmar; Uhlendorff, Arne; Zhao, Zhong |
2008-11-26T14:17:33Z | Robust online signal extraction from multivariate time series | Gather, Ursula; Lanius, Vivian |
2008-11-26T14:15:40Z | Imputing missing genotypes with weighted k nearest neighbors | Ickstadt, Katja; Schwender, Holger |
2008-11-26T14:13:13Z | Optimal designs for estimating pairs of coefficients in Fourier regression models | Dette, Holger; Melas, Viatcheslav B.; Shpilev, Petr |
2008-11-26T14:11:10Z | Robust shift detection in time-varying autoregressive processes | Fried, Roland |
2008-02-12T11:40:44Z | Optimal experimental designs for inverse quadratic regression models | Dette, Holger; Kiss, Christine |
2007-12-04T14:16:20Z | Shape constrained estimators in inverse regression models with convolution type operator | Birke, Melanie; Bissantz, Nicolai |
2007-12-04T14:07:21Z | Testing for a constant coefficient of variation in nonparametric regression | Dette, Holger; Wieczorek, Gabriele |
2007-10-25T12:00:40Z | Testing equality of spectral densities | Dette, Holger; Paparoditis, Efstathios |
2007-10-25T11:59:31Z | Nonparametric option pricing with no-arbitrage constraints | Birke, Melanie; Pilz, Kay F. |
2007-10-25T11:58:11Z | Improving updating rules in multiplicative algorithms for computing D-optimal designs | Dette, Holger; Pepelyshev, Andrey |
2007-10-25T11:56:28Z | Gluing copulas | Siburg, Karl Friedrich; Stoimenov, Pavel A. |
2007-10-25T11:55:28Z | A scalar product for copulas | Siburg, Karl Friedrich; Stoimenov, Pavel A. |
2007-10-25T11:54:22Z | Robust designs for series estimation | Dette, Holger; Wiens, Douglas P. |
2007-10-25T11:53:12Z | Goodness-of-fit tests for multiplicative models with dependent data | Dette, Holger; Juan Carlos, Pardo-Fernandez |
2007-09-05T12:55:54Z | GMM estimation of the autoregressive parameter in a spatial autoregressive error model using regression residuals | Arnold, Matthias |
2007-09-05T12:46:49Z | A test for the parametric form of the variance function in a partial linear regression model | Dette, Holger; Marchlewski, Mareen |
2007-09-05T12:37:20Z | Optimal designs for smoothing splines | Dette, Holger; Melas, Viatcheslav B.; Pepelyshev, Andrey |
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