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Dr. Max Wornowizki

Statistik in den Biowissenschaften

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Max Wornowizki
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Forschung / Arbeitsgebiete

  • Projektarbeit SFB 823 C3: Analyse von Strukturbrüchen in Prozessdaten
  • Projektarbeit SFB 876 C3: Mehrstufige statistische  Analyse von hochfrequenten räumlich-zeitlichen Prozessdaten
  • Divergenzmaße im nicht- und semiparametrischen Kontext
  • Nichtparametrische Schätzung in Mischungsmodellen
  • Strukturbrucherkennung auf Basis von charakteristische Funktionen
  • Diplomarbeit: Variablenselektion über Filterverfahren auf Daten des Neutrinodetektors IceCube (betreut von R.Fried und T. Ruhe)

 

Lehre

  • Vorlesung und Übung Intensive Course in Statistics (SS 2016)
  • Übung Statistik V: Wahrscheinlichkeitstheorie (WS 2015/16)
  • Übung Multivariate Verfahren (WS 2014/15)
  • Übung Statistik IV: Statistische Verfahren (SS 2014)
  • Übung Statistik V: Wahrscheinlichkeitstheorie (WS 2013/14)
  • Übung Statistik II: Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung (SS 2012)
  • Übung Statistik V: Wahrscheinlichkeitstheorie (WS 2011/12)

Publikationen

  • Max Wornowizki, Roland Fried and Simos G. Meintanis. Fourier methods for analyzing piecewise constant volatilities. AStA Advances in Statistical Analysis, pages 1-20, 2017. [DOI]
  • Max Wornowizki and Roland Fried. Two-Sample Homogeneity Tests Based on Divergence Measures. Computational Statistics, vol. 31 no. 1, pages 291-313, 2016. [DOI]
  • Max Wornowizki, Roland Fried and Simos G. Meintanis. Fourier Methods for Analysing Piecewise Constant Volatilities. SFB 823 Discussion Paper, vol. 43/2016, 2016. [DOI]
  • Alexander Munteanu and Max Wornowizki. Correcting Statistical Models via Empirical Distribution Functions. Computational Statistics, vol. 31 no. 2, pages 465-495, 2015. [DOI]
  • Herold Dehling, Roland Fried, Olimjon Sh. Sharipov, Daniel Vogel and Max Wornowizki. Estimation of the Variance of Partial Sums of Dependent Processes. Statistics & Probability Letters, vol. 83 no. 1, pages 141-147, 2013. [DOI]
  • Tim Ruhe, Martin Schmitz, Tobias Voigt and Max Wornowizki. DSEA: A Data Mining Approach to Unfolding. In Proceedings of the 33rd International Cosmic Ray Conference, Rio de Janeiro, 2013.