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Arbeitsgruppe Angewandte Statistik

Die Arbeitsgruppe "Angewandte Statistik" wird seit dem Sommersemester 2016 von Herrn Prof. Dr. Jan Gertheiss geleitet.

 

Die Arbeitsgruppe beschäftigt sich zum einen mit anwendungsorientierter und -motivierter Methodenentwicklung, insbesondere Regularisierung und Ensemble-Methoden für kategoriale, funktionale und hoch-dimensionale Daten. Zum anderen unterstützen wir Anwender, etwa aus den Wirtschafts-, Ingenieur- und Lebenswissenschaften, bei Fragen zu Statistik und Datenanalyse.

 

In der Lehre sind wir verantwortlich für die Statistik-Grundausbildung von Studierenden aus den Bereichen Wirtschaftswissenschaften, Wirtschaftsingenieurwesen und (Wirtschafts-)Informatik. Darüber hinaus bieten wir weiterführende Veranstaltungen für Interessierte aus den unterschiedlichsten Disziplinen an.

 

Aktuelle Veröffentlichungen:

  • Gertheiss, J., J. Goldsmith, and A.-M. Staicu (2017): A note on modeling sparse exponential-family functional response curves. Computational Statistics & Data Analysis, 105, 46–52.
  • Trautmann, J., L. Meier-Dinkel, J. Gertheiss, and D. Mörlein (2017): Noise and accustomization: a pilot study of trained assessors’ olfactory performance. PLOS ONE.
  • Baran, S. and A. Möller (2016): Bivariate ensemble model output statistics approach for joint forecasting of wind speed and temperature. Meteorology and Atmospheric Physics, to appear.
  • Feilke, M., B. Bischl, V.J. Schmid, and J. Gertheiss (2016): Boosting in nonlinear regression models with an application to DCE-MRI data. Methods of Information in Medicine, 55, 31–41.
  • Hess, W., G. Tutz, and J. Gertheiss (2016): A flexible link function for discrete-time duration models. Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik (Journal of Economics and Statistics), 236, 455–482.
  • Meier-Dinkel, L., J. Gertheiss, W. Schnäckel, and D. Mörlein (2016): Consumers’ perception and acceptance of boiled and fermented sausages from strongly boar tainted meat. Meat Science, 118, 34–42.
  • Möller, A. and J. Groß (2016): Probabilistic temperature forecasting based on an ensemble AR modification. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 142, 1385–1394.
  • Möller, A., G. Tutz, and J. Gertheiss (2016): Random Forests for Functional Covariates. Journal of Chemometrics, 30, 715–725.
  • Mörlein, D., J. Trautmann, J. Gertheiss, L. Meier-Dinkel, J. Fischer, H.-J. Eynck, L. Heres, C. Looft, and E. Tholen (2016): Interaction of skatole and androstenone in the olfactory perception of boar taint. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 64, 4556–4565.
  • Scheipl, F., J. Gertheiss, and S. Greven (2016): Generalized functional additive mixed models. Electronic Journal of Statistics, 10, 1455–1492.
  • Sweeney, E., C. Crainiceanu, and J. Gertheiss (2016): Testing differentially expressed genes in dose-response studies and with ordinal phenotypes. Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology, 15, 213–235.
  • Trautmann, J., L. Meier-Dinkel, J. Gertheiss, and D. Mörlein (2016): Boar taint detection: A comparison of three sensory protocols. Meat Science, 111, 92–100.
  • Tutz, G. and J. Gertheiss (2016): Regularized regression for categorical data (with discussion and rejoinder). Statistical Modelling, 16, 161–260.
 

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