Mathematische Statistik
Dank moderner Informationstechnik können immer mehr Daten erhoben und verarbeitet werden. Zum einen erlaubt dies zunehmend komplexere Modelle zu studieren und zum anderen sind neue Verfahren notwendig, um Rückschlüsse aus dieser Datenfülle zu ziehen. Vor diesem Hintergrund erfordert eine statistische Analyse einerseits ein tiefes Verständnis der wahrscheinlichkeitstheoretischen Modellfundierung und anderseits sind Methoden und Ansätze nötig, die über klassische Verfahren hinausgehen. Deren mathematische Analyse führt auf interessante Fragestellungen in der Schnittmenge von mathematischer Statistik, dem statistischen Lernen und der angewandten Wahrscheinlichkeitstheorie. Der Fokus unserer Arbeit liegt auf hoch-dimensionalen Daten, statistischen inversen Problemen und der Statistik für stochastische Prozesse.
Projekte
- DFG project TR 1349/3-1 "High-dimensional statistics for point and jump processes"
- Data Science in Hamburg - Helmholtz Graduate School for the Structure of Matter (DASHH)
- DAAD Projekt-ID 57656429 Modeling Complex Data - Selection and Specification