Statistische Methoden für Daten mit Unterstrukturen und Ausreißern - Research Information System | University of Kassel

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Statistische Methoden für Daten mit Unterstrukturen und Ausreißern

Project Details

Project duration: 04/2006–06/2010

Abstract

Verschiedene Ansätze zur Gewinnung von ausreißerrobusten Methoden werden untersucht und auf verschiedene Fragstellungen angewendet. Vorrangig werden Ansätze basierend auf M-Schätzungen, getrimmten Likelihood-Schätzungen und der Daten-Tiefe betrachtet. Die Anwendungen betreffen vor allem die Bildanalyse, die Clusteranalyse und die Regressionsanalyse. Dabei wird auch ausgenutzt, dass zahlreiche ausreißerrobuste Verfahren geeignet sind, Unterstrukturen in Daten zu finden.

Research Areas

Mathematical Statistics / Probability Calculus

Publications

2009	Wellmann, R., Müller, C., Harmand, P., 2009. Distribution-free tests for polynomial regression based on simplicial depth. Journal of Multivariate Analysis 100, 622–635. https://doi.org/10.1016/j.jmva.2008.06.009
2009	Siudak, A., Müller, C., 2009. Estimation, model discrimination, and experimental design for implicitly given nonlinear models of enzyme catalyzed chemical reactions. Mathematica Slovaca 59, 593–610. https://doi.org/10.2478/s12175-009-0150-3
2008	Katina, S., Wellmann, R., Müller, C., 2008. Simplicial depth estimators and tests in examples from shape analysis. Tatra Mountains Mathematical Publications 39, 95–104.
2007	Wellmann, R., Katina, S., Müller, C., 2007. Calculation of simplicial depth estimators for polynomial regression with applications. Computational Statistics and Data Analysis 51, 5025–5040. https://doi.org/10.1016/j.csda.2006.10.015
2007	Hillebrand, M., Müller, C., 2007. Outlier robust corner-preserving methods for reconstructing noisy images. The Annals of Statistics 35, 132–165. https://doi.org/10.1214/009053606000001109
2007	Garlipp, T., Müller, C., 2007. Robust jump detection in regression surface. Sankhya A: The Indian Journal of Statistics 69, 55–86.
2006	Garlipp, T., Müller, C., 2006. Detection of linear and circular shapes in image analysis. Computational Statistics & Data Analysis 51, 1479–1490. https://doi.org/10.1016/j.csda.2006.04.022
2006	Hillebrand, M., Müller, C., 2006. On consistency of redescending M-kernel smoothers. Metrika 63, 71–90.