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Dr. Annette Möller

TU Clausthal
Institut für Angewandte Stochastik und Operations Research
Arbeitsgruppe Angewandte Statistik
Raum 319 / Erzstraße 1
38678 Clausthal-Zellerfeld

Telefon: +49 5323 72-2879
Fax: +49 5323 72-2304 (Sekretariat)
E-Mail: annette.moeller@tu-clausthal.de

Forschungsinteressen

  • Probabilistische Wettervorhersage
  • Räumliche Statistik
  • Copulas
  • Hoch-Dimensionale Daten
  • Funktionale Datenanalyse
  • Statistische Lernverfahren
  • Zeitreihenanalyse

Kurzlebenslauf

seit 08/2016

Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Institut für Angewandte Stochastik und Operations Research, Technische Universität Clausthal

10/2013 - 08/2016

Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Biometrie & Bioinformatik, Uni Göttingen

07/2010 - 09/2013

Doktorand im RTG 1653 Spatio/Temporal Graphical Models, Uni Heidelberg

2010

Diplom in Statistik, TU Dortmund

Veröffentlichungen

Referierte Artikel

 

 

Buchbeiträge

 

  • Schefzik, R. and Möller, A.: Multivariate ensemble postrpocessing, in: Vannitsem, S., Wilks, D. and Messner, J. (eds.) Statistical Postprocessing of Ensemble Forecsats, Elsevier, scheduled to appear 2018

 

 

Referierte Conference Proceedings

 

  • Möller, A. and Groß, J. (2017): A heteroscedastic probabilistic temperature forecasting model incorporating spread-error correlation and high-resolution forecasts, in Grzegorczyk, M. and Ceoldo, G. (eds.): Proceedings of the 32nd International Workshop on Statistical Modelling, 131-136.
  • Möller, A. and Groß, J. (2016): Probabilistic Temperature forecasting based on an AR model fitted to forecast errors, in Dupuy, J.-F. and Josse, J. (eds.): Proceedings of the 31th International Workshop on Statistical Modelling, 225-230.
  • Möller, A. (2015): Spatially adaptive probabilistic temperature forecasting using Markovian EMOS, in Friedl, H. and Wagner, H. (eds.): Proceedings of the 30th International Workshop on Statistical Modelling Volume II, 175-178.
  • Möller, A., Tutz, G. and Gertheiss, J. (2014): Random Forests for Functional Covariates, in T. Kneib, F. Sobotka, J. Fahrenholz, and H. Irmer (eds.): Proceedings of the 29th International Workshop on Statistical Modelling, 219-223.

 

 

Preprints

  • Möller, A., Groß, J. (2017): Probabilistic temperature forecasting with a heteroscedastic ensemble postprocessing model.
  • Möller, A., Thorarinsdottir, T.L., Lenkoski, A., and Gneiting T. (2016): Spatially adaptive, Bayesian estimation for probabilistic temperature forecasts. arXiv:1507.05066.

 

 

 

Lehre

Eigenverantwortliche Lehre TU Clausthal

  • Statistische Methoden des Maschinellen Lernens (SS 2017)

 

Begleitende Lehre TU Clausthal

  • Ingenieurstatistik I (WS 2016/2017)

 

 

         

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