Optimale Versuchsplanung für dynamische statistische Modelle (C02)

• Fachliche Zuordnung: Mathematik
• Förderung: Förderung von 2009 bis 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 68236791

Das Projekt betreibt optimale Versuchsplanung für dynamische statistische Modelle. Es erweitert die Theorie für Regressionsmodelle mit korrelierten Beobachtungen erstmals auf allgemeine (nicht Markovsche) Fehlerprozesse, nichtlineare Modelle und multivariate Einstellgrößen. Hauptthemen sind die Versuchsplanung für die Minimierung des mittleren quadratischen Fehlers, für die Modellwahl und für inverse Probleme. Ein weiteres Ziel ist die Optimierung der Versuchsplanung unter Modellunsicherheit, um in der Konstruktion von effizienten Versuchsplänen mit weniger Vorwissen auszukommen.

• DFG-Verfahren: Sonderforschungsbereiche
• Teilprojekt zu: SFB 823: Statistik nichtlinearer dynamischer Prozesse
• Antragstellende Institution: Technische Universität Dortmund
• Teilprojektleiter: Professor Dr. Holger Dette; Professor Dr. Joachim Kunert; Professor Dr. Claus Weihs, bis 6/2017