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Section C: Mathematical Statistics

Project C1: model choice and dynamic dependence structures

Project leaders

Holger Dette

Herold Dehling

Abstract

This project develops new statistical models and model selection procedures for the analysis of high-dimensional dynamic data structures. Important topics are model validation for functional data under complex and time-dependent dependence structures, new resampling methods for long-range dependence data, multivariate quantile regression, transitions from weak to strong dependence and the identification of stationary and non-stationary phases.

Project C2: Optimal Design of Experiments for Dynamic Processes

Project leaders

Holger Dette

Joachim Kunert

Abstract

The project proposes optimal designs for experiments in the context of dynamic models. It extends conventional theory for regression models with correlated observations to more general error processes, non-linear models and multivariate settings (time-space dependencies). Major topics are optimal design for the minimization of the mean square error, for model selection and for inverse problems. Another goal is the optimization of the design under model uncertainty, i.e. the construction of efficient designs for model selection, which require less a priori knowledge about the covariance structure and the specification of parameter values.

Project C3: Analysis of structural change in dynamic processes

Project leaders

Herold Dehling

Roland Fried

Abstract

This project considers structural changes in statistical models for time series and regression analysis. It improves upon existing methods for the detection of abrupt changes in levels, trend, and in the correlation structure under weak assumptions. In particular, it allows for heavy tails, heteroscedasticity and long memory, and develops procedures for change-point detection which work reliably under rather general conditions.

Project C5: Statistical inference for complex dynamical models in Empirical finance

Project leaders

Denis Belomestny

Jeannette Woerner

Abstract

This project develops novel procedures for generalized moving average processes and generalized diffusions of McKean-Vlasov- and Dunkl type. It focuses on instationary and non-linear processes and allows for a complex dependence structure in space and time including long range dependence. Among its goals are parametric and non-parametic estimating procedures for both low and high frequency data which combine methods from stochastic and time series analysis and generalized Fourier techniques.

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Anfahrt & Lageplan

Der Campus der Technischen Universität Dortmund liegt in der Nähe des Autobahnkreuzes Dortmund West, wo die Sauerlandlinie A45 den Ruhrschnellweg B1/A40 kreuzt. Die Abfahrt Dortmund-Eichlinghofen auf der A45 führt zum Campus Süd, die Abfahrt Dortmund-Dorstfeld auf der A40 zum Campus-Nord. An beiden Ausfahrten ist die Universität ausgeschildert.

Direkt auf dem Campus Nord befindet sich die S-Bahn-Station „Dortmund Universität“. Von dort fährt die S-Bahn-Linie S1 im 15- oder 30-Minuten-Takt zum Hauptbahnhof Dortmund und in der Gegenrichtung zum Hauptbahnhof Düsseldorf über Bochum, Essen und Duisburg. Außerdem ist die Universität mit den Buslinien 445, 447 und 462 zu erreichen. Eine Fahrplanauskunft findet sich auf der Homepage des Verkehrsverbundes Rhein-Ruhr, außerdem bieten die DSW21 einen interaktiven Liniennetzplan an.
 

Zu den Wahrzeichen der TU Dortmund gehört die H-Bahn. Linie 1 verkehrt im 10-Minuten-Takt zwischen Dortmund Eichlinghofen und dem Technologiezentrum über Campus Süd und Dortmund Universität S, Linie 2 pendelt im 5-Minuten-Takt zwischen Campus Nord und Campus Süd. Diese Strecke legt sie in zwei Minuten zurück.

Vom Flughafen Dortmund aus gelangt man mit dem AirportExpress innerhalb von gut 20 Minuten zum Dortmunder Hauptbahnhof und von dort mit der S-Bahn zur Universität. Ein größeres Angebot an internationalen Flugverbindungen bietet der etwa 60 Kilometer entfernte Flughafen Düsseldorf, der direkt mit der S-Bahn vom Bahnhof der Universität zu erreichen ist.