Forschungsgruppen
Bayessche Statistik und Ökonometrie
- Algorithmen (MCMC)
- Anwendungen in Wirtschaft, Finanzen, Landwirtschaft und Epidemiologie
- Bayes’sche Nichtparametrik (BNP)
- Entwurf und Implementierung von effizienten Markov-Chain-Monte-Carlo-
- Hochdimensionale Inferenz
- Industrielle Statistik
- Künstliche Intelligenz
- (Faktor-)Stochastische Volatilitätsmodelle
- räumlich-zeitliche Modellierung
- rechnergestützte Statistik
- Schrumpfungsprioritäten und Regularisierungsmethoden
- Statistische Entscheidungstheorie
- Statistisches Lernen
- Stochastische (partielle) Differentialgleichungen
- univariate und multivariate Zeitreihenmodellierung
Umweltstatistik und Risikobewertung
- Analyse von Umwelt- und Gesundheitsrisiken
- Modellierung der Schadstoffausbreitung
- räumlich-zeitliches Stichprobendesign
- stochastische Navier-Stokes-Gleichung
- Umweltmessnetze
Statistische Software
- akima
- ash
- interp
- factorstochvol
- GPUoct (CUDA library for Octave)
- OPDOE
- sgeostat
- Spatial Sampling Design Toolbox
- stochvol
- tripack
Stochastische Prozesse
- Maschinelles Lernen für SDEs
- Numerischer Methoden für stochastische Differentialgleichungen
- Quantitative Finanzmathematik
- Stochastische Analysis
- (Quasi-)Monte Carlo-Methoden
- Stochastische Optimierung und stochastische optimale Steuerung
- Versicherungsmathematik
Contact
Institut für Statistik
Mag. Beate Simma
Telefon: +43 463 2700 3104
E-Mail: beate [dot] simma [at] aau [dot] at
Bürozeiten: Mo-Fr, 08.00-12.00
Derzeit ist Univ.-Prof. Dr. Michaela Szölgyenyi die Leiterin des Instituts. Die weiteren Mitglieder finden Sie im Abschnitt Team.
Das Institut für Statistik ging 2007 aus der Statistik-Forschungsgruppe des Instituts für Mathematik hervor. Beide Abteilungen sind durch Forschung und das gemeinsame Studienprogramm der Mathematik eng miteinander verbunden.
Foto: KK
Foto: aau/Müller
