Forschung

Die Arbeitsgruppe Statistik und Datenwissenschaften beschäftigt sich zum einen mit anwendungsorientierter und -motivierter Methodenentwicklung, insbesondere Regularisierung und Ensemble-Methoden für kategoriale, funktionale und hoch-dimensionale Daten. Zum anderen unterstützen wir Anwenderinnen und Anwender, etwa aus den Wirtschafts-, Sozial- und Lebenswissenschaften, bei Fragen zu Statistik und Datenanalyse.

Forschungsschwerpunkte:

  • Hoch-Dimensionale Daten
  • Kategoriale Daten
  • Funktionale Daten
  • Variablen- und Modellselektion
  • Statistisches und maschinelles Lernen
  • Angewandte Statistik

 

Ausgewählte Forschungsprojekte:

Ordinale Daten

DFG-Sachbeihilfe: Statistische Methoden und Modelle für Abhängige Kategoriale, insbesondere Ordinale Daten

Zur Analyse und Modellierung hochdimensionaler voneinander abhängiger Variablen existieren unterschiedlichste statistische Methoden, wie etwa grafische Modelle oder Hauptkomponentenanalyse. Diese erfordern für gewöhnlich jedoch stetige bzw. metrisch-skalierte Daten. Entsprechende Methoden für kategoriale, insbesondere ordinale Daten stehen dagegen weit weniger zur Verfügung, obwohl man diese Art von Daten häufig und in verschiedensten Anwendungen findet. Das Ziel des Projektes ist es daher, diese Lücke in der statistischen Methodik zu schließen, indem wir geeignete Methoden entwickeln, wie z.B. regularisierte grafische Modelle und Hauptkomponentenanalyse für ordinale Variablen.

Bearbeitung: Prof. Dr. Jan Gertheiss; Aisouda Hoshiyar, M.Sc.; Ejike Richard Ugba, M.Sc.

Förderzeitraum: 2019 – 2022

Brücke

Teilprojekt Data Analytics im dtec.bw Verbundprojekt SHM – Digitalisierung und Überwachung von Infrastrukturbauwerken

Ziel des Gesamtprojekts Structural Health Monitoring (SHM) ist die zuverlässigkeitsbasierte Zustandsbewertung bestehender und eventuell geschädigter Infrastrukturbauwerke mittels unterschiedler Monitoringsysteme in einem integrierten digitalen System (Details).

Im Teilprojekt Data Analytics untersuchen wir insbesondere zeitlich-räumliche Abhängigkeitsstrukturen innerhalb bzw. zwischen Sensorströmen und entwickeln/adaptieren Methoden des maschinellen Lernens zur Feature Extraction und Schadenserkennung.

Bearbeitung: Prof. Dr. Jan Gertheiss, Lizzie Neumann, M.Sc.; Frederike Vogel, M.Sc.; Dr. Philipp Wittenberg

Förderzeitraum: 2021 – 2026

 

Korrelation

Das Projekt HPC für semiparametrische statistische Modellierung auf massiven Datensätzen ist eine wichtige Ergänzung und Erweiterung für das dtec.bw-Projekt SHM – Digitalisierung und Überwachung von Infrastrukturbauwerken. Angesichts der enormen Größe der Datensätze (mehrere Jahre hochaufgelöster Sensordaten) freuen wir uns über die Zusammenarbeit mit dem hpc.bw-Team auf dem HSUper Cluster

Das Hauptziel des Projektes ist die effiziente Implementierung von Schätzungen semiparametrischer und nichtparametrische Modelle zur Überwachung und Erkennung von strukturellen Änderungen.

Diese Zusammenarbeit verbessert die Effizienz und Skalierbarkeit der datenanalytischen Modellierungsprozesse und trägt somit zum breiteren Bereich der Infrastrukturüberwachung bei.

Bearbeitung: Dr. Philipp Wittenberg; Lizzie Neumann, M.Sc.

Förderzeitraum: 2023 – 2024  

Aktuelle Veröffentlichungen:

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Neumann, L., P. Wittenberg, A. Mendler, and J. Gertheiss (2025). Confounder-adjusted covariances of system outputs and applications to structural health monitoring. Mechanical Systems and Signal Processing 224, 111083, doi: 10.1016/j.ymssp.2024.111983
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Gertheiss, J., D. Rügamer, B.X.W. Liew, and S. Greven (2024). Functional Data Analysis: An Introduction and Recent Developments. Biometrical Journal, to appear, doi: 10.1002/bimj.202300363
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Tu, D., J. Wrobel, T.D. Satterthwaite, J. Goldsmith, R.C. Gur, R.E. Gur, J. Gertheiss, D.S. Bassett, and R.T. Shinohara (2024). Regression and alignment for functional data and network topology. Biostatistics, to appear, doi: 10.1093/biostatistics/kxae026
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Vogel, F. (2024). Examining Quantiles in Structural Health Monitoring. In: Proceedings of the 10th European Workshop on Structural Health Monitoring (EWSHM 2024), e-Journal of Nondestructive Testing, doi: 10.58286/29664
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HoshiyarA., Gertheiss, L.H. and Gertheiss, J. (2024). Regularization and Model Selection for Ordinal-on-Ordinal Regression with Applications to Food Products‘ Testing and Survey Data. Preprint.
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Gertheiss, J., D. Rügamer und S. Greven (2023). Methoden für die Analyse funktionaler Daten. In: Gertheiss, J., Schmid, M., Spindler, M. (Hrsg) Moderne Verfahren der Angewandten Statistik. Springer, to appear
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Gertheiss, J. and R.T. Shinohara (2023). Penalized non-linear canonical correlation analysis for ordinal data with application to the international classification of functioning, disability and health. In: Proceedings of the 2023 SIAM International Conference on Data Mining (SDM), 532 – 540, doi: 10.1137/1.9781611977653.ch60
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Gertheiss, J. und G. Tutz (2023). Generalisierte lineare und gemischte Modelle. In: Gertheiss, J., Schmid, M., Spindler, M. (Hrsg) Moderne Verfahren der Angewandten Statistik. Springer, to appear
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Gertheiss, J. and G. Tutz (2023). Regularization and Predictor Selection for Ordinal and Categorical Data. In: Kateri, M., Moustaki, I. (eds) Trends and Challenges in Categorical Data Analysis. Statistics for Social and Behavioral Sciences. Springer, Cham, 199-232, doi: 10.1007/978-3-031-31186-4_7
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Hesselmann, C., D. Reinhardt, J. Gertheiss, and J.P. Müller (2023). Data privacy in ride-sharing services: From an analysis of common practices to improvement of user awareness. In Reiser, H.P., Kyas, M. (eds.) Secure IT Systems, NordSec 2022, Lecture Notes in Computer Sciences. Springer, Cham, 20-39, doi: 10.1007/978-3-031-22295-5_2
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HoshiyarA. and Gertheiss, J. (2023). Fusion, Smoothing and Model Selection for Item-on-Item Regression. In: Proceedings of the 37th International Workshop on Statistical Modelling, Dortmund, Germany, 133–138.
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Hoshiyar, A., H.A.L. Kiers, and J. Gertheiss (2023). Penalized optimal scaling for ordinal variables with an application to international classification of functioning core sets. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology 76(2), 353-371, doi: 10.1111/bmsp.12297
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M.C. Morais, P. Wittenberg and S. Knoth (2023). An ARL-unbiased modified chart for monitoring autoregressive counts with geometric marginal distributions. Sequential Analysis 42(3), 323-347, doi: 10.1080/07474946.2023.2221996
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M.C. Morais, P. Wittenberg and C.J. Cruz (2023). An ARL-Unbiased Modified np-Chart for Autoregressive Binomial Count. Stochastics and Quality Control 38(1), 11-24, doi: 10.1515/eqc-2022-0052
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Neumann, L. (2023). Covariate-adjusted Association of Sensor Outputs using a Nonparametric Estimate of the Conditional Covariance. In: Proceedings of the 37th International Workshop on Statistical Modelling: Volume I., Dortmund, Germany, 543-548.
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Selk, L. and J. Gertheiss (2023). Nonparametric regression and classification with functional, categorical, and mixed covariates. Advances in Data Analysis and Classification 17(2), 519-543, doi: 10.1007/s11634-022-00513-7
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Ugba, E.R. and J. Gertheiss (2023). A modification of McFadden’s R2 for binary and ordinal response models. Communications for Statistical Applications and Methods 30(1), doi: 10.29220/CSAM.2023.30.1.049
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Wittenberg, P. and J. Gertheiss (2023). Modelling SHM sensor outputs: A functional data approach. Proceedings of the 37th International Workshop on Statistical Modelling, Vol. I, 664-668

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Altmann, B. A., J. Gertheiss, I. Tomasevic, C. Engelkes, T. Glaesener, J. Meyer, A. Schäfer, R. Wiesen, and D. Mörlein (2022). Human perception of color differences using computer vision system measurements of raw pork loin. Meat Science 188, 108766, doi: 10.1016/j.meatsci.2022.108766

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Gertheiss, J. and F. Jaehn (2022). Route planning under uncertainty: A case study apart from mean travel time. In Trautmann, N, Gnädi, M. (eds.) Operations Research Proceedings 2021, OR 2021, Lecture Notes in Operations Research. Springer, Cham, 261-267, doi: 10.1007/978-3-031-08623-6_39

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Gertheiss, J., F. Scheipl, T. Lauer, and H. Ehrhardt (2022). Statistical inference for ordinal predictors in generalized additive models with application to Bronchopulmonary Dysplasia. BMC Research Notes 15(1), 112, doi: 10.1186/s13104-022-05995-4

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HoshiyarA., Gertheiss, J. (2022). Fusion, Smoothing and Model Selection for Item-on-Item Regression. In: Proceedings of the 35th International Workshop on Statistical Modelling, Trieste, Italy, 467–471.

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Morais, M.C., P. Wittenberg, and C.J. Cruz (2022). The np-chart with 3-sigma limits and the ARL-unbiased np-chart revisited. Stochastics and Quality Control 37(2), 107-116, doi: 10.1515/eqc-2022-0032

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Neumann, L. and J. Gertheiss (2022). Covariate-adjusted Association of Sensor Outputs for Structural Health Monitoring. In: dtec.bw-Beiträge der Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg: Forschungsaktivitäten im Zentrum für Digitalisierungs- und Technologieforschung der Bundeswehr dtec.bw – Band 1, 287-291, doi: 10.24405/14566

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Selk, L. and J. Gertheiss (2022). Nonparametric regression and classification with functional, categorical, and mixed covariates. Advances in Data Analysis and Classification, doi: 10.1007/s11634-022-00513-7

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Ugba, E.R. (2022). gofcat: An R package for goodness-of-fit of categorical response models. Journal of Open Source Software 7(76), 4382, doi: 10.21105/joss.04382

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Vogel, F., N.M. Vahle, J. Gertheiss, and M.J. Tomasik (2022). Supervised learning for analysing movement patterns in a virtual reality experiment. Royal Society Open Science 9(4), 211594, doi: 10.1098/rsos.211594

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Weiß, C.H., F. Zhu, and A. Hoshiyar (2022). Softplus INGARCH Models. Statistica Sinica 32, 1099-1120, doi: 10.5705/ss.202020.0353

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Wittenberg, P., M.C. Morais, and W.H. Woodall (2022). Comments on “On scale parameter monitoring of the Rayleigh distributed data using a new design”. IEEE Access 10, 84622-84625, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3196664

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Hesselmann, C., J. Gertheiss, and J.P. Müller (2021). Ride sharing & data privacy: How data handling affects the willingness to disclose personal information. Findings, November, doi: 10.32866/001c.29863

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Hoshiyar, A. (2021). ordPens: An R package for Selection, Smoothing and Principal Components Analysis for Ordinal Variables. Journal of Open Source Software 6(68), 3828, doi: 10.21105/joss.03828

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Rohweder, N.O., J. Gertheiss, and C. Rembe (2021). Sub-micron pupillometry for optical EEG measurements. tm-Technisches Messen 88 (7-8), 473-480, doi: 10.1515/teme-2021-0030

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Ugba, E.R. (2021). serp: An R package for smoothing in ordinal regression. Journal of Open Source Software 6(66), 3705, doi: 10.21105/joss.03705

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Ugba, E.R., D. Mörlein, and J. Gertheiss (2021). Smoothing in ordinal regression: An application to sensory data. Stats 4 (3), 616-633, doi: 10.3390/stats4030037

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Aipperspach, C., J. Gertheiss, and C. Jahn (2020). CO2-Ausstoß auf See: Sind genauere Schätzungen möglich? Potentiale eines Stichproben-basierten Modells. Internationales Verkehrswesen 72 (3), 65-71

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Alhaji, B., J. Beecken, R. Ehlers, J. Gertheiss, F. Merz, J. Müller, M. Prilla , A. Rausch, A. Reinhardt, D. Reinhardt, C. Rembe, N.-O. Rohweder, C. Schwindt, S. Westphal, and J. Zimmermann (2020). Engineering human-machine teams for trusted collaboration. Big Data and Cognitive Computing 4, 35, doi: 10.3390/bdcc4040035

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Hoshiyar, A. (2020). Analyzing Likert-type data using penalized non-linear principal components analysis. In: Proceedings of the 35th International Workshop on Statistical Modelling, Vol. I, 337-340

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Lauer, T., J. Behnke, F. Oehmke, J. Bäcker, K. Gentil, T. Chakraborty, M. Schloter, J. Gertheiss, and H. Ehrhardt (2020). Bacterial colonization within the first 6 weeks of life and pulmonary outcome in preterm infants < 1000g. Journal of Clinical Medicine 9, 2240, doi: 10.3390/jcm9072240

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Vogel, F., N. Vahle, J. Gertheiss, and M. J. Tomasik (2020). Neural network classification of movement patterns in a virtual reality experiment. Proceedings of the 35th International Workshop on Statistical Modelling, Vol. I, 442-445

HSU

Letzte Änderung: 1. Oktober 2024