Forschung

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Professoren und Professorinnen

Prof. Dr. Peter Bühlmann

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Causal Inference, Computational Statistics, Machine Learning, Graphical Models, High-dimensional Statistics and Sparsity, Applications in biology, chemistry and medicine

Prof. Dr. Sara van de Geer 

Persönliche Website
Empirical Processes, Entropy, High-dimensional Models, L1-regularization, Probability Inequalities, Sparsity, Statistical Learning

Prof. Dr. Marloes Maathuis

Persönliche Website
Causal Inference, Graphical Models, High-dimensional Statistics, Interval-censored Data, Nonstandard Asymptotics, Applications in biology and medicine

Prof. Dr. Nicolai Meinshausen

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Computational Statistics, Causality, High-dimensional Data, Machine Learning

Prof. Dr. Hans Rudolf Künsch

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Spatial and Time Series Models, Bayesian Analysis, Monte Carlo Methods, Applications in environmental modeling

Wissenschaftliche Mitarbeitende

Dr. Martin Mächler

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Statistical Computing, R project, Sparse Matrices, Robustness, Clustering, Curve Estimation, Numerical Accuracy

Dr. Markus Kalisch

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Causal inference, Graphical Models, Applied Statistics

Dr. Lukas Meier

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High-dimensional Statistics and Sparsity, Applied Statistics

Prof. Dr. Werner Stahel

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Robust Statistics, Models for Censored Data, Data Analysis, Strategies and Topics in Regression, R Software for Regression, Chemical Mass Balance and Linear Unmixing, Applications of the lognormal distribution, Applied Statistics

Forschungsberichte

Forschungsberichte, die vor 2008 geschrieben wurden, sind auf Anfrage bei erhältlich.

 
 
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24.02.2017
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