Servicenavigation

english |
Sitemap |
Kontakt |
Suchen

Archivierte Version! ⇒ Zur Aktuellen [de]… Archived Version! ⇒ Go to Current [en]…

Statistik: mehr als Erbsen zählen

Sie sind hier:

Fakultät Statistik >
Fakultät >
Lehrstühle >
Mathematische Statistik und industrielle Anwendungen >
Forschung

Fakultät

Lehrstuhlinhaber

Prof. Dr. Markus Pauly

Sekretariat

Dipl.-Stat. Ulrike Guba

Research Interest

Asymptotic and Nonparametric Statistics with applications
Multivariate and Repeated Measurements Analysis
Resampling and Statistical Learning Techniques in Theory and Practice
Survival Analysis
Time Series Analysis

Current Projects

Bayesian and Nonparametric Statistics - Teaming up two opposing theories for the benefit of prognostic
studies in Covid-19 (VW Corona Crisis and Beyond Grant, jointly with Tim Friede, Göttingen and Frank Koniestchke, Berlin)
Statistical Inference Analsis with Machine Learning (KI-Starter Programm, MKW NRW/ PTJ Jülich GmbH)
Resampling-basierte statistische Inferenzverfahren zur Auswertung komplexer Versuchsanlagen in der Biometrie-Teil II (German Research Foundation Grant No PA 2409/3-2, ; joint project with Frank Konietschke, Berlin)
Valide Verfahren fur Meta-Analysen mit wenigen Studien oder kleinen Fallzahlen (German Research Foundation Grant No PA 2409/7-1; joint project with Tim Friede, Goettingen)
Ressourceneffiziente KI für eingebettete Systeme in Landmaschinen (BMEL)

Former Projects

Modellierung und Quantifizierung von Effektgrößen für faktorielle Daten in der Überlebenszeitanalyse (German Research Foundation Grant No PA 2409/5-1)
Joined D-A-CH-Lead Agency Project with Arne Bathke, University of Salzburg: "Inferenzmethoden für multivariate und hochdimensionale Daten" (German Research Foundation Grant No PA 2409/4-1)
Classification of big and high-dimensional data", funded by Daimler AG (in Ulm)
Resampling-basierte statistische Inferenzverfahren zur Auswertung komplexer Versuchsanlagen in der Biometrie (German Research Foundation Grant No PA 2409/3-1)
Resampling of cumulative incidence functions and more complex outcome probabilities in general Multi-State Models (SFF-project, University of Düsseldorf)

Zuletzt geändert am 27.10.2021 09:35
| Barrierefreiheit
| Datenschutzerklärung
| Impressum