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Strukturen in Daten erkennen

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Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) hat im Februar vier neue Forschergruppen eingerichtet. Darunter ist auch eine Gruppe unter Sprecherschaft der Humboldt-Universität zu Berlin mit dem Titel "Structural Inference in Statistics: Adaption and Efficiency".

In der Forschergruppe unter Leitung des HU-Mathematikers Markus Reiß dreht sich alles um moderne statistische Verfahren, denen angesichts rasant wachsender Datenmengen in vielen Bereichen von Wissenschaft und Wirtschaft eine immer wichtigere Rolle zukommt. „Unabhängig davon, ob man mathematische Modelle in Umweltforschung, Genomforschung oder Netzwerkanalyse betrachtet: Je komplexer diese Modelle sind, desto ungenauer werden ihre statistischen Voraussagen“, erklärt Markus Reiß. Und genau das wollen der Professor für Mathematische Statistik und seine Kolleginnen und Kollegen ändern, indem sie mehr über Abhängigkeiten der einzelnen Parameter zueinander in Erfahrung bringen und auch anstreben, die wichtigsten Daten herauszukristallisieren, um so ein besseres Verständnis der beobachteten Phänomene und präzisere Voraussagen zu erreichen.

„Wir versuchen mithilfe innovativer mathematischer Ansätze und Methoden neue, leistungsfähige Verfahren zu entwickeln, die die Struktureigenschaften der zugrunde liegenden komplexen Daten aufdecken und sie für Effizienzgewinne nutzen.“

Dabei haben die mathematischen Statistikerinnen und Statistiker aus Berlin, Hamburg und Potsdam nicht nur ein bestimmtes zu modellierendes Problem vor Augen, sondern wollen allgemein nutzbare Methoden und eine einheitliche Theorie entwickeln, die eine automatische und simultane Anpassung an verschiedene, in den Daten vorhandene Strukturen erlaubt.

Auch wenn diese Fragen zunächst grundlagenorientiert sind, haben sie auch einen klaren Anwendungsbezug. „Wir werden unsere neuen Methoden beispielsweise an der Modellierung von biologischen und sozialen Netzwerkstrukturen testen“, erklärt Prof. Reiß.

WEITERE INFORMATIONEN
Prof. Dr. Markus Reiß
Humboldt-Universität zu Berlin
Institut für Mathematik
Tel.: 030 2093-5889
E-Mail: mreiss@mathematik.hu-berlin.de

Constanze Haase | Quelle: Informationsdienst Wissenschaft
Weitere Informationen: www.hu-berlin.de

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