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Statistik: mehr als Erbsen zählen

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Dr. Kai Kammers

Statistische Methoden in der Genetik und Chemometrie

Kontakt

Mathematikgeb.,
Raum 722
0231 755 - 3128
0231 755 - 5303
Fakultät Statistik
Technische Universität Dortmund
44221 Dortmund


Studium

 

Wissenschaftliche Tätigkeiten

 

Arbeitsgebiete

  • Statistische Methoden in der Bioinformatik
  • Überlebenszeitanalyse
  • Klinische Studien
  • Statistische Lernverfahren

 

Sonstige Tätigkeiten

  • Studienberatung und -koordination
  • Rechnerberatung
  • Mitglied des Fakultätsrats
  • Lokale Organisation DAGStat2010

 

Publikationen

  • Kammers K, Lang M, Hengstler JG, Schmidt M, Rahnenführer J
    Survival models with preclustered gene groups as covariates
    BMC Bioinformatics 12(478),  2011
    (Full free text on journal homepage)
  • Matuschek C, Rudoy M, Peiper M, Gerber PA, Hoff NP, Buhren BA, Flehmig B, Budach W, Knoefel WT, Bojar H, Prisack HB, Steinbach G, Shukla V, Schwarz A, Kammers K, Erhardt A, Scherer A, Bölke E, Schauer M
    Do insulin-like growth factor associated proteins qualify as a tumor marker? Results of a prospective study in 163 cancer patients
    Eur J Med Res. 16(10):451-6, 2011
    (Full free text on journal homepage)
  • Kammers K, Rahnenführer J
    Imporved Interpretability of Survival Models with Gene Groups as Covariates
    Technical Report 2/2010, TU Dortmund, Department of Statistics, 2010
  • Wemmert S, Bettscheider M, Alt S, Ketter R, Kammers K, Feiden W, Steudel WI, Rahnenführer J, Urbschat S
    p15
    promotor methylation - A novel prognostic marker in glioblastoma patients
    International Journal of Oncology 34(6):1743-1748, 2009
    (Abstract on journal homepage)

 

Lehre

  • Blockkurs: Praktische Überlebenszeitanalyse: von der Survivalfunktion zu hochdimensionalen Daten (SS 2011)
  • Übungen zu Bioinformatik (SS 2011)
  • Datenanalyse mit SAS (SS 2011)
  • Blockkurs: Praktische Analyse von Microarray-Daten (WS 2010/2011)
  • Übungen zu Klinische Studien (WS 2010/2011)
  • Blockkurs: Überlebenszeitanalyse mit R und SAS (SS 2010)
  • Übungen zu Klinische Studien (WS 2009/2010)
  • Übungen zu Statistische Methoden in der Bioinformatik (SS 2009)
  • Übungen zu Klinische Studien (WS 2008/2009)
  • Übungen zu Statistische Methoden in der Bioinformatik (SS 2008)
  • Übungen zu Klinische Studien (WS 2007/2008)
  • Übungen zu Statistische Lernverfahren (SS 2007)
  • Seminar Überlebenszeitanalyse (SS 2007)