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A5 : Komplexität und Algorithmen in der Statistik

Projektleitung


Prof. Dr. Roland Fried
 

Kurzbeschreibung

Das Teilprojekt A5 "Komplexität und Algorithmen in der Statistik" untersucht statistische Methoden unter algorithmischen Gesichtspunkten. Zum Einen werden Methoden aus den Gebieten "Komplexitätstheorie" und "Entwurf und Analyse effizienter Algorithmen" für Problemstellungen aus der Statistik weiterentwickelt, um möglichst effiziente Algorithmen für statistische Verfahren zu finden bzw. die Effizienzgrenzen der Verfahren aufzuzeigen. Zum Anderen werden neue statistische Verfahren entworfen, die einerseits zuverlässig und andererseits effizient umsetzbar sind.

Ein wesentliches inhaltliches Thema dieses Teilprojekts sind robuste Schätzmethoden. Neben den bisher betrachteten exakten Lösungsalgorithmen werden dabei künftig zum Erzielen praktikabler Rechenzeiten auch evolutionäre Algorithmen eingesetzt. Auch sollen zum Vergleich Average-Case-Analysen angestrengt werden. Die hohe Komplexität der bestehenden robusten Schätzansätze macht oft die Konzeption grundlegend neuer Schätzansätze nötig.


Weitere Themengebiete sind die "Logische Regression", die "Robuste Modellwahl bei graphischen Modellen" und "Nichtparametrische Regression und Dichteschätzer". Bei den verschiedenen Arbeitspaketen findet eine rege Zusammenarbeit insbesondere mit den Teilprojekten A1, C4 und C7 statt.
 

 

Arbeitspakete

  • Algorithmische Komplexität robuster statistischer Verfahren
  • Entwicklung algorithmischer Alternativen für (multivariate) Zeitreihen
  • Modellwahlprozeduren
  • Herausarbeitung algorithmischer Prinzipien
  • Kompetenzzentrum Effiziente Algorithmen und Komplexitätstheorie
     

Veröffentlichungen

Die Veröffentlichungen des Projekts finden Sie hier.