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Meldungen-Archiv

Fakultät Statistik bei "DORTBUNT!"

Unter dem Motto „Eine Stadt. Viele Gesichter.“ zeigt die Stadt Dortmund seit 2016 ihre Vielfalt beim Stadtfest "DORTBUNT!". In diesem Jahr war auch die Fakultät Statistik am Stand der TU vertreten. Unter dem Motto "Statistische Denkfallen im Alltag" konnte man erfahren, in welchen ganz alltäglichen Situationen man seiner Intuition nicht unbedingt trauen sollte. Des Weiteren wurde die Mitmach-Aktion "Schlag den Kriging" angeboten, bei der die eigenen Fähigkeiten als Gold- bzw. Schokoladensucher unter Beweis gestellt werden konnten.

(Bildnachweis: Oliver Schaper/TU Dortmund)

 

Bericht: Absolventenfeier 2018

Am 27. April 2018 wurden die diesjährigen Absolventinnen und Absolventen der Fakultät Statistik anlässlich ihres Abschlusses geehrt. Einen ausführlichen Bericht und Fotos gibt es hier.

 

 

Informationsveranstaltung: Die zweite Entscheidung

Wann und Wo: 06. Juni 2018, 15:00-17:00 Uhr, FH Dortmund, Emil-Figge-Straße 38b, Seminarräume 119 und 120

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Vortrag SFB 876

Title: Consistent k-Clustering

Speaker: Silvio Lattenzi (Google)

Where: OH 14, E23

When: May 24, 2018 4:15 PM

The study of online algorithms and competitive analysis provide a solid foundation for studying the quality of irrevocable decision making when the data arrives in an online manner. While in some scenarios the decisions are indeed irrevocable, there are many practical situations when changing a previous decision is not impossible, but simply expensive. In this work we formalize this notion and introduce the consistent k- clustering problem. With points arriving online, the goal is to maintain a constant approximate solution, while minimizing the number of reclusterings necessary. We prove a lower bound, showing that O(k log n) changes are necessary in the worst case, for a wide range of objective functions. On the positive side, we give an algorithm that needs only O(k^2 log^4 n) changes to maintain a constant competitive solution. This is an exponential improvement on the naive solution of reclustering at every time step. Finally, we show experimentally that our approach performs much better than the theoretical bound, with the number of changes growing approximately as O(log n).

Joint work with Sergei Vassilvitskii.

 

 

Statistik im Beruf

24.05.2018 Janina Loske (Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Forschungsdatenzentrum des Statistischen Bundesamtes, Wiesbaden)

Titel: "Was machen Statistiker im Statistischen Bundesamt?"

Der Vortrag zeigt verschiedene Einsatzbereiche mathematisch-statistischer Methoden in der amtlichen Statistik. Das Hauptaugenmerk wird auf dem Forschungsdatenzentrum des Statistischen Bundesamtes liegen. Dieses ermöglicht zusammen mit dem Forschungsdatenzentrum der Statistischen Ämter der Länder den Zugang zu Mikrodaten der amtlichen Statistik. Weitere methodische Schwerpunkte der amtlichen Statistik wie Stichprobenziehung, Plausibilisierung/Imputation und Geheimhaltung werden ebenfalls angesprochen.

Der Vortrag findet am 24.05.2018 um 16.15 Uhr in Raum M/E 21 statt.

 

SFB 823 Vortrag

Space and circular time log Gaussian Cox processes with application to crime event data

Speaker: Alan Gelfand (J.B. Duke Professor of Statistics and Decision Sciences, Duke University, Durham, USA)

When and where?

Tuesday, May 15, 2018, 4.30 pm, M / E21

 

SFB 823 Vortrag

Estimation of time-varying covariance matrices for large datasets

Speaker: Liudas Giraitis (School of Economics and Finance, Queen Mary University of London, UK)

When and where?

Tuesday, May 8, 2018, 4.30 pm, M / E21