Die Referenten

Andreas Bender, M. Sc.

Andreas Bender, geboren 1984 in Bagan (Russland), studierte Statistik an der Ludwig-Maximilians Universität München. Von 2009-2011 arbeitete er am Institut für Biometrie und Epidemiologie (Klinikum Großhadern), Seit 2011 ist er am Statistischen Beratungslabor tätig und ist seit 2013 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Statistik der LMU München. Seine Forschungsinteressen liegen im Bereich flexibler Hazardratenmodelle.

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Giuseppe Casalicchio, M. Sc.

Giuseppe Casalicchio, geboren 1988 in Agrigento (Italien), studierte Statistik an der Ludwig-Maximilians-Universität München. Von 2011-2013 arbeitete er im Statistischen Beratungslabor (StaBLab) als statistischer Berater und ist seit 2013 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Statistik der LMU München. Seine Forschungsinteressen liegen in der computationalen Statistik und der Modellierung und Regularisierung psychometrischer Modelle.

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Prof. Dr. Bernd Bischl

Bernd Bischl, geboren 1978 in Witten, studierte Informatik und Datenwissenschaften. Er promovierte 2012 an der TU Dortmund in Statistik mit einer Arbeit zu "Model and Algorithm Selection in Statistical Learning and Optimization". Bernd Bischl leitet die "Münchener R Kurse" und die Arbeitsgruppe "Computationale Statistik" an der LMU.Seine Forschungsinteressen sind Maschinelles Lernen, Modellwahl, Modellgestützte Optimierung, sowie Statistische Software und Paralleles Rechnen. Er ist aktiver Entwickler einer Viellzahl von R-Paketen und insbesondere einer der Hauptentwickler von mlr (Machine Learning in R), BatchJobs / BatchExperiments und parallelMap.

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Alexander Engelhardt, M. Sc.

Alexander Engelhardt, geboren 1986 in Nürnberg, studierte Statistik an der Ludwig-Maximilians-Universität München. Er ist seit 2011 in der Bereich der statistischen Beratung tätig, und promoviert derzeit am Genzentrum der LMU. Seine Forschungsinteressen konzentrieren sich auf die statistische Modellierung von Genexpressionsdaten.

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Dipl.-Stat. Veronika Deffner

Veronika Deffner, geboren 1985 in Oettingen i. Bay., studierte an der Ludwig-Maximilians-Universität München Statistik. Sie ist seit 2008 Mitarbeiterin beim Statistischen Beratungslabor und seit 2010 wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Statistik der LMU München. Ihr Forschungsschwerpunkt liegt bei Messfehlermodellen für longitudinale Daten.

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Dr. Andreas Fuest

Andreas Fuest ist als quantitativer Portfoliomanager im Bereich Investment Research bei Sal. Oppenheim sowie als PostDoc am Center for Quantitative Risk Analysis (CEQURA) der LMU tätig. Im Rahmen seiner Promotion am Institut für Statistik der LMU beschäftigte er sich mit der statistischen Modellierung hochfrequenter Orderbuchdaten zur Identifikation und Prognose von Liquiditätsrisiken. Seine Forschungsinteressen liegen im Bereich hochdimensionaler, funktionaler und nicht-äquidistanter (Finanz-)Zeitreihen und deren Anwendungen im Risiko- und Assetmanagement.

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Prof. Dr. Jan Gertheiss

Jan Gertheiss, geboren 1981 in München, studierte von 2001 bis 2007 Statistik an der LMU München, wo er 2011 auch promovierte. Er ist seit 2007 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Seminar für Angewandte Stochastik am Institut für Statistik der LMU. Er ist seit Ende 2012 Professor für Biometrie und Bioinformatik am Department für Nutztierwissenschaften der Georg-August-Universität Göttingen Seine Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich höherdimensionaler (insbes. auch funktionaler) Daten, kategorialer Prädiktoren, sowie der Variablen- und Modellselektion.

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Dr. Michel Lang

Dr. Michel Lang, geboren 1982 in Lübbecke, studierte Statistik an der TU Dortmund und ist dort seit 2011 als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachbereich "Statistische Methoden in der Genetik und Chemometrie" sowie im SFB876 "Verfügbarkeit von Information durch Analyse unter Ressourcenbeschränkung" tätig. Seine Forschungsinteressen liegen in der Analyse hochdimensionaler Überlebenszeitdaten, der Hyperparamter-Optimierung sowie dem Parallelen Rechnen.

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Gunther Schauberger, M. Sc.

Gunther Schauberger wurde 1987 in Freyung geboren, studierte Statistik an der Ludwig-Maximilians-Universität München und ist dort seit 2011 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Seminar für angewandte Stochastik. In seiner Forschung beschäftigt er sich insbesondere mit Regularisierungsverfahren in der Regressionsanalyse sowie mit der Analyse kategorialer Daten. Er ist Autor der CRAN-Pakete EffectStars und catdata.

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Dipl.-Stat. Fabian Scheipl

Fabian Scheipl wurde 1979 in München geboren und studierte Statistik an der Ludwig-Maximilians-Universität München, wo er seit 2003 auch für das Statistische Beratungslabor tätig ist. Seit 2007 ist er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut in der DFG-Projektgruppe Bayesianische Regularisierung. Er ist Autor des R-Paketes RLRsim zur exakten Likelihood-Inferenz in gemischten linearen Modellen. Seine Forschungsinteressen liegen auf dem Gebiet der Modellierung und Schätzung nichtlinearer Funktionen.

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Dr. Steffen Unkel

Steffen Unkel, geboren 1974 in Marburg, studierte Statistik an der London School of Economics sowie Volks- und Betriebswirtschaftslehre an der Universität Siegen. Er promovierte 2009 an der Open University (UK) mit einer Arbeit über 'Factor Analysis of Data Matrices: New Theoretical and Computational Aspects with Applications'. Gegenwärtig ist er in der Position eines wissenschaftlichen Mitarbeiters am Institut für Medizinische Statistik der Universitätsmedizin der Georg-August-Universität Göttingen tätig. Am Institut für Statistik der LMU vertrat Steffen Unkel im Sommersemster 2013 die Professur für Computationale Statistik und im Wintersemester 2013/14 die Professur für Biostatistik. Darüber hinaus ist er gegenwärtig Habilitand und Lehrbeauftragter an der Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik der LMU. Zu seinen Forschungsinteressen gehören multivariate Verfahren, Methoden des maschinellen Lernens sowie Ereigniszeitanalysen.

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Referenten früherer Kurse

Dipl.-Stat. Margret Oelker

Margret Oelker, geboren 1986 in Braunschweig, studierte Statistik an der Ludwig-Maximilians Universität München. Sie arbeitete bis 2011 als studentische Hilfskraft für das Institut für medizinische Informationsverarbeitung, Biometrie und Epidemiologie (IBE) der LMU München und ist seit 2011 wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Statistik. Ihre Forschungsinteressen liegen im Bereich der kategorialen Daten.

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Dipl.-Stat. Jona Cederbaum

Jona Cederbaum, geboren 1984 in Heidelberg, studierte Statistik an der Ludwig-Maximilians Universität München. Sie arbeitete bis 2010 im Statistischen Beratungslabor und ist seit 2011 wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Statistik der LMU München. Ihre Forschungsinteressen liegen im Bereich der funktionalen Datenanalyse.

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Dipl.-Ing. Manuel Eugster

Manuel Eugster, geboren 1981 in Vorarlberg/Österreich, studierte Software Engineering & Computational Intelligence an der Technischen Universität Wien, und ist seit 2007 wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Arbeitsgruppe Computationale Statistik am Institut für Statistik der LMU München. Seine Forschungsinteressen liegen beim systematischen Benchmarking von Lernalgorithmen.

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Dr. Bettina Grün

Bettina Grün, geboren 1979 in Österreich, studierte Technische Mathematik an der Technischen Universität Wien und promovierte 2006 am dortigen Institut für Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie. Seit 2010 ist sie Universitätsassistentin an der Johannes Kepler Universität Linz. Im Sommersemester 2011 wird sie die Professur für Computationale Statistik an der Ludwig-Maximilians-Universität Münche vertreten. Ihre Forschungsschwerpunkte neben der Entwicklung von statistischer Software für R sind die Analyse von Daten aus dem Bereich Marketing und die Entwicklung neuer und verbesserter Verfahren für finite Mischmodelle.

Homepage Bettina Grün

Dipl.-Stat. Felix Heinzl

Felix Heinzl, geboren 1982 in München, studierte an der Ludwig-Maximilians-Universität München Statistik. Dort ist es seit 2009 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Seminar für angewandte Stochastik. Sein Forschungsschwerpunkt liegt bei linearen bzw. additiven gemischten Modellen mit nichtnormalverteilten zufälligen Effekten.

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PD Michael Höhle, Ph.D.

Michael Höhle, Ph.D., wurde 1975 in Smithtown, N.Y., USA geboren. Er studierte Informatik und Mathematik an der Universität Aalborg, Dänemark promovierte 2003 an der Königlichen Veterinär- und Agrarwissenschaftlichen Universität in Kopenhagenund habilitierte 2009 im Fach Statistik an der Ludwig-Maximilians-Universität München. Seit 2010 arbeitet er als Statistiker in der Abteilung für Infektionsepidemiologie des Robert Koch Instituts in Berlin. Am Institut für Statistik ist er weiterhin als Privatdozent tätig. In seiner Forschung beschäftigt er sich mit der Entwicklung und Anwendung von Methoden zur Analyse zeitlicher, räumlicher und räumlich-zeitlicher Daten. Er ist Autor der R-Pakete surveillance, RLadyBug und binomSamSize, die die Modellierung und Überwachung von infektiösen Krankheiten in der Human-, Veterinär- und Pflanzenepidemiologie ermöglichen.

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Prof. Dr. Torsten Hothorn

Torsten Hothorn, geboren 1975 in Dohna, studierte von 1996 bis 2000 Statistik an der Universität Dortmund. Von 2000 bis 2007 war er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Medizininformatik, Biometrie und Epidemiologie der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg. In dieser Zeit promovierte er zum Dr. rer. nat. und habilitierte sich 2006 im Fach Biostatistik. Seit Dezember 2007 ist er Professur für Biostatistik am Institut für Statistik der Ludwig-Maximilians-Universität München. Seine Publikationsliste umfaßt statistisch-methodische Arbeiten zu Regressionsproblemen, Inferenzprozeduren und dem Benchmarking von Lernalgorithmen sowie anwendungsbezogene Arbeiten, z. B. in der Radiologie, Ernährungswissenschaft oder Forstwissenschaft. Er ist Autor verschiedener R-Zusatzpakete, unter anderem "coin" und "party". Er leitete die Zeitschrift "R News" als Editor und ist Mitglied des Bioconductor Core Teams.

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Dipl.-Stat. Sebastian Kaiser

Sebastian Kaiser wurde 1980 in Augsburg geboren, studierte Statistik an der Ludwig-Maximilians-Universität München und ist seit 2006 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut in der Arbeitsgruppe Computationale Statistik. Seine Forschungsinteressen liegen beim Clustern von Zwei-Weg-Daten (Biclustern) sowie der Validierung von Cluster-Resultaten. Er ist Author des R-Packetes biclust. Zusätzlich programmiert er Modelle für Finanzunternehmen in Excel und R.

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Prof. Dr. Thomas Kneib

Thomas Kneib wurde am 4.12.1976 in Bad Sobernheim geboren, studierte Statistik an der Ludwig-Maximilians-Universität München und promovierte dort 2006 zum Dr. rer.nat. Im Sommersemester 2007 hatte er eine Gastprofessur für Angewandte Statistik an der Fakultät für Mathematik und Wirtschaftswissenschaften der Universität Ulm inne. Im Wintersemester 2008 / 2009 vertrat der den Lehrstuhl für Statistik an der Georg-August-Universität Göttingen. Seit April 2009 ist er Professor für Angewandte Statistik an der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg. Sein Forschungsschwerpunkt sind semiparametrische und geoadditive Regressionsmodelle.

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Prof. Dr. Friedrich Leisch

Friedrich Leisch, geboren 1968 in Wien, studierte Technische Mathematik an der Technischen Universität Wien, und ist seit 2006 Professor für Computationale Statistik an der LMU München. Er ist seit 1997 Mitglied des R-Kernentwicklungsteams, war von 2001-2003 Editor von "R News", fungiert als Generalsekretät der "R Foundation for Statistical Computing" seit deren Gründung im Jahr 2002, ist Editor der Zeitschrift "Computational Statistics" und gewähltes Vorstandsmitglied der "International Association for Statistical Computing" seit 2007. Seine Forschungsinteressen neben der Entwicklung statistischer Software sind die Analyse von Daten aus den Bereichen Marketing und Genetik, Entwicklung neuer und verbesserter Verfahren der Clusteranalyse und finiten Mischmodelle, sowie das systematische Benchmarking von Lernalgorithmen.

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Dipl.-Stat. Armin Monecke

Armin Monecke wurde 1978 in Duderstadt geboren, studierte Statistik an der Ludwig-Maximilians-Universität München und ist seit 2010 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut in der Arbeitsgruppe Computationale Statistik. Des Weiteren ist er seit 2010 auch für das Statistische Beratungslabor tätig. Er ist Autor des R-Paketes semPLS zur Schätzung von Pfadmodellen mittels partieller kleinster Quadrate. Seine Forschungsinteressen liegen in der Untersuchung PLS-basierter Strukturgleichungsmodelle.

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Ao.Univ.Prof. Dr. Erich Neuwirth

Erich Neuwirth, geboren 1948 in Schleinbach, Niederösterreich, studierte Mathematik und Statistik an der Universität Wien und ist Professor an der Fakultät für Informatik an der Universität Wien, wo er das Fachdidaktische Zentrum für Informatik leitet. Er ist Associate Editor der Zeitschriften "Computational Statistics" und "Journal for Statistical Software". Eines seiner Spezialgebiete ist der Einsatz von Tabellenkalkulationsprogrammen (insbesondere Excel) für "unübliche" Anwendungen. Er ist der Hauptentwickler von RExcel, einem Excel-Addin, das R in Excel einbettet. Seine Forschungsgebiete umfassen u.a. angewandte Statistik und Statistische Methoden in Wahlforschung und in Bildungsforschung. Er ist Gewinner der Europen Academic Software Award 1996.

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Dr. rer. nat. Markus Schmidberger

Markus Schmidberger, geboren 1981 in Weilheim in Oberbayern, studierte Technomathematik an der TU München. Er promovierte von 2006 bis 2009 am Institut für Medizininformatik, Biometrie und Epidemiologie der Ludwig-Maximilians Universität München zum dem Thema 'Parallel Computing for Biological Data". Er ist unter anderem Autor der R Pakete affyPara, ArrayExpressDataManage und gamesNWS. Seit Januar 2010 ist er Post-Doc am Rostlab für Bioinformatik an der TU München, seine Forschungsinteressen sind Algorithmen für paralleles Rechnen in der Statistik und Bioinformatik und die Nutzerfreundlichkeit von parallelen Rechenumgebungen.

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Dr. Carolin Strobl

Carolin Strobl wurde 1978 in Gräfelfing geboren. Nach einem abgeschlossenen Psychologiestudium an der Universtität Regensburg absolvierte sie den Masterstudiengang Statistik an der Ludwig-Maximilians-Universität München. Seit 2005 ist sie wissenschafliche Mitarbeiterin am Institut für Statistik, wo sie 2008 ihre Promotion abschloss. Ihre Forschungsinteressen liegen im maschinellen Lernen sowie in Anwendungen in der Biometrie, Psychometrie und empirischer Sozialforschung.

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Dr. Florian Wickelmaier

Florian Wickelmaier, geboren 1976 in Regensburg, studierte Psychologie mit Nebenfach Statistik an der Universität Regensburg und promovierte in Psychoakustik an der Universität Aalborg, Dänemark. Er arbeitete 2006 in der Arbeitsgruppe Klinische Psychopharmakologie am Klinikum der Ludwig-Maximilians-Universität München. Seit 2007 ist er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Psychologischen Institut der Universität Tübingen. Seine Forschungsinteressen sind Psychoakustik, kognitive Modellierung und psychophysische Skalierung.

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Dr. Christina Werner

Christina Werner studierte Psychologie mit den Schwerpunkten angewandte Psychologie und quantitative Forschungsmethoden. Sie arbeitete als wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main und an der Freien Universität Berlin. Seit 2011 ist sie Assistentin im Bereich Psychologische Methodenlehre, Evaluation und Statistik der Universität Zürich. Ihr Forschungsinteresse umfasst latente Variablen, insbesondere Strukturgleichungsmodelle, die Analyse von Interaktions- und nichtlinearen Effekten, sowie Robustheitsfragen statistischer Methoden in der angewandten Psychologie.

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Prof. Dr. Achim Zeileis

Achim Zeileis studierte Statistik an der Universität Dortmund und arbeitete an der Technischen Universität Wien und Wirtschaftsuniversität Wien. Er ist Professor für Statistik an der Universität Innsbruck. In der R-Gemeinschaft ist er aktiv, u.a. als Entwickler zahlreicher CRAN-Pakete, Mitglied des Organisationsteams mehrerer DSC- sowie useR!-Konferenzen und Ko-Editor des "Journal of Statistical Software". Der Interessenschwerpunkt liegt dabei in der Entwicklung, Implementierung und Anwendung moderner quantitativer Verfahren auf der Schnittstelle von Statistik, Ökonometrie und maschinellem Lernen, insbesonders zur Analyse von Wirtschafts- und Finanzdaten.

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