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Graduiertenkolleg Statistische Modellbildung

 

Dissertationsprojekte im Graduiertenkolleg Statistische Modellbildung

in der Förderperiode ab Januar 2009

 

Teilbereich A     Datenerhebung zur Modellbildung

• A1: Versuchspläne zur Modellidentifikation bei Crossover-Studien (Prof. Dr. Joachim Kunert)
• A2: Optimale Crossover-Designs zum Vergleich von Behandlungen mit einer Kontrolle (Prof. Dr. Joachim Kunert)

 

Teilbereich B     Grundlagen der Modellbildung

• B1: Nichtparametrische Bayes-Regression bei qualitativen Strukturannahmen (Prof. Dr. Katja Ickstadt)
• B2: Statistische Messmodelle und Verallgemeinerte Statistische Inferenz (Prof. Dr. Joachim Hartung, Dr. Guido Knapp)
• B3: Mehrkriterielle Optimierung korrelierter Qualitätsmerkmale mit Hilfe des Wünschbarkeitsindexes (Prof. Dr. Claus Weihs)
• B4: Regularisierungsverfahren zur robusten Variablenselektion im linearen Modell (Prof. Dr. Ursula Gather, PD Dr. Sonja Kuhnt)
• B5: Robuste Klassifikation (Prof. Dr. Ursula Gather, PD Dr. Sonja Kuhnt)
• B6: Robustheit statistischer Verfahren gegenüber Störung von Unabhängigkeit (Prof. Dr. Ursula Gather, PD Dr. Sonja Kuhnt)

 

Teilbereich C     Empirische Modellbildung

• C1: Dimensionsreduktion bei hochdimensionalen genetischen Messungen mittels Gengruppentests (Prof. Dr. Jörg Rahnenführer)
• C2: Statistische Modelle für die Abhängigkeit von Überlebenszeiten von komplexen genetischen Markern (Prof. Dr. Jörg Rahnenführer)
• C4: Statistische Modellierung von Musik: Von Ihrer Erzeugung bis zu ihrer Wahrnehmung (Prof. Dr. Claus Weihs)
• C5: Modellierung von Signalübertragungsnetzwerken (Prof. Dr. Roland Fried, Prof. Dr. Katja Ickstadt)
• C6: Räumliche Modellierung zellulärer Signale (Prof. Dr. Katja Ickstadt)
• C7: Die Ausbreitung von Finanzkrisen auf internationalen Kapitalmärkten (Prof. Dr. Walter Krämer)
• C8: Zeitvariable Abhängigkeiten in den Renditen risikobehafteter Wertpapiere (Prof. Dr. Walter Krämer)
• C9: Die Bildung von Ratingmodellen mittels empirischer Prozesse (Projekt derzeit nicht zu bearbeiten)
• C10: Die Auswirkung von Schätzfehlern auf das Portfoliokreditrisiko (Projekt derzeit nicht zu bearbeiten)
• C11: Modellierung der Mesotheliomentstehung durch Faserexposition (Prof. Dr. Joachim Kunert) 

 

Teilbereich D     Algorithmen in der Modellbildung

• D1: Robuste Zeitreihenanalyse (Prof. Dr. Roland Fried)
• D2: Problemspezifische Optimierung einer ECOC Klassenbinärisierung für Multiklassen-Klassifizierungsprobleme (Prof. Dr. Claus Weihs)
• D3: Cluster- und Klassifikationsverfahren in der Spektralanalyse (JProf. Dr. Uwe Ligges)
• D4: Numerische Eigenschaften von Algorithmen statistischer Lernverfahren (JProf. Dr. Uwe Ligges)

 

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