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Publikationsliste für Angehörige von
E105 - Institut für Stochastik und Wirtschaftsmathematik
E105-06 Computational Statistics
E105-06 (Personen ohne Gruppen-Zuordnung)
als Autorinnen / Autoren bzw. wesentlich beteiligte Personen
2021 - 2022

60 Datensätze


Bücher und Buch-Herausgaben


  1. P. Filzmoser, K. Hron, J.A. Martin-Fernandez, J. Palarea-Albaladejo (Hrg.):
    "Advances in Compositional Data Analysis";
    Springer Nature Switzerland AG, Cham, 2021, ISBN: 978-3-030-71174-0.


Zeitschriftenartikel


  1. S. de la Rosa de Saa, M.A. Lubiano, B. Sinova, P. Filzmoser, M. Gil:
    "Location-free robust scale estimates for fuzzy data";
    IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 29 (2021), S. 1682 - 1694.

  2. J. de Sousa, K. Hron, K. Facevicova, P. Filzmoser:
    "Robust principal component analysis for compositional tables";
    Journal of Applied Statistics, 48 (2021).

  3. D. Dolezal, A. Posekany, G. Koppensteiner, L. Vittori, R. Motschnig:
    "Learner-Centered Engineering Education as an Incubator of 21st Century Skills";
    International Journal of Engineering Education, 6 (2021), 37; S. 1605 - 1618.

  4. M. Drastichova, P. Filzmoser:
    "Factors of Quality of Life in a Group of Selected European Union and OECD Countries";
    Problemy Ekorozwoju, 16 (2021), S. 75 - 93.

  5. P. Duarte Silva, P. Brito, P. Filzmoser, J. Dias:
    "MAINT.Data: Modelling and Analysing Interval Data in R";
    R Journal, 1 (2021).

  6. P. Filzmoser, K. Nordhausen:
    "Robust linear regression for high-dimensional data: an overview";
    WIREs Computational Statistics, 13 (4) (2021).

  7. D. Fischer, A. Berro, K. Nordhausen, A. Ruiz-Gazen:
    "REPPLab: Detecting Groups and Outliers Using Exploratory Projection Pursuit";
    Communications in Statistics - Simulation and Computation, 50 (2021), S. 3397 - 3419.

  8. K. Hron, G. Coenders, P. Filzmoser, J. Palarea-Albaladejo et al.:
    "Analysing Pairwise Logratios Revisited";
    Mathematical Geosciences, 53 (2021), S. 1643 - 1666.

  9. K. Hron, A. Menafoglio, J. Palarea-Albaladejo, P. Filzmoser, R. Talska, J.J. Egozcue:
    "Weighting of Parts in Compositional Data Analysis: Advances and Applications";
    Mathematical Geosciences, 1 (2021).

  10. S. Lubbe, M. Templ, P. Filzmoser:
    "Comparison of Zero Replacement Strategies for Compositional Data with Large Numbers of Zeros";
    Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 210 (2021), S. 1 - 14.

  11. D. Miksova, C. Rieser, P. Filzmoser:
    "Identification of Mineralization in Geochemistry Along a Transect Based on the Spatial Curvature of Log-Ratios";
    Mathematical Geosciences, 53 (2021), S. 1513 - 1533.

  12. D. Miksova, C. Rieser, P. Filzmoser, M. Middleton et al.:
    "Identification of Mineralization in Geochemistry for Grid Sampling Using Generalized Additive Models";
    Mathematical Geosciences, 53 (2021), S. 1861 - 1880.

  13. G. Monti, P. Filzmoser:
    "Robust logistic zero-sum regression for microbiome compositional data";
    Advances in Data Analysis and Classification, 1 (2021).

  14. G. Monti, P. Filzmoser:
    "Sparse least trimmed squares regression with compositional covariates for high-dimensional data";
    Bioinformatics, 37 (2021), S. 3805 - 3814.

  15. L. Moreau, P. Filzmoser et al.:
    "Adaptive Trade-offs Towards the Last Glacial Maximum in North-Western Europe: a Multidisciplinary View from Walou Cave";
    Journal of Paleolithic Archaeology, 4 (2021), 11.

  16. C. Mühlmann, K. Nordhausen, M. Yi:
    "On Cokriging, Neural Networks, and Spatial Blind Source Separation for Multivariate Spatial Prediction";
    IEEE Geoscience And Remote Sensing Letters, 18 (2021), 11; S. 1931 - 1935.

  17. N. Mumic, P. Filzmoser:
    "A multivariate test for detecting fraud based on Benford´s law, with application to music streaming data";
    Statistical Methods & Applications, 30 (2021), S. 819 - 840.

  18. K. Nordhausen, M Matilainen, J Miettinen, J. Virta, S. Taskinen:
    "Dimension Reduction for Time Series in a Blind Source Separation Context Using R";
    Journal of Statistical Software, 98 (2021), S. 1 - 30.

  19. T. Ortner, P. Filzmoser, M. Rohm, S. Brodinova, C. Breiteneder:
    "Local projections for high-dimensional outlier detection";
    METRON, 1 (2021), 79; 18 S.

  20. S. Perez-Fernandez, P. Martinez-Camblor, P. Filzmoser, N. Corral-Blanco:
    "Visualizing the decision rules behind the ROC curves: understanding the classification process";
    AStA Advances in Statistical Analysis, 105 (1) (2021), S. 135 - 161.

  21. J. Rabeder, H. Reitner, I. Wimmer-Frey, P. Filzmoser, M. Mert et al.:
    "Integrative Analyse der L oss- und L osslehmvorkommen im osterreichischen Alpenvorland und im Wiener Becken { ein Beitrag zum Interaktiven Rohsto -Informationssystem IRIS-Online";
    BHM Berg- und Hüttenmännische Monatshefte, 166 (4) (2021), S. 206 - 211.

  22. U. Radojicic, K. Nordhausen, J. Virta:
    "Large-sample properties of blind estimation of the linear discriminant using projection pursuit";
    Electronic Journal of Statistics, 15 (2021), 2; S. 6677 - 6739.

  23. C. Rieser, P. Filzmoser:
    "Compositional trend ltering";
    Annales Mathematicae et Informaticae, 53 (2021), S. 257 - 270.

  24. N. Stefelova, A. Alfons, J. Palarea-Albaladejo, P. Filzmoser, K. Hron:
    "Robust regression with compositional covariates including cellwise outliers";
    Advances in Data Analysis and Classification, 15 (2021), S. 869 - 909.

  25. M. Sykora, S. Krebs, A. Posekany et al.:
    "Intravenous thrombolysis in stroke with admission NIHSS score 0 or 1";
    International Journal of Stroke, 17 (2021), 109; 119 S.

  26. K. Varmuza, M. Dehmer, F. Emmert-Streib, P. Filzmoser:
    "Automorphism groups of alkane graphs";
    Croatica Chemica Acta, 94 (2021), S. 47 - 58.

  27. J. Virta, N. Lietzen, P. Ilmonen, K. Nordhausen:
    "Fast Tensorial JADE";
    Scandinavian Journal of Statistics, 48 (2021), S. 164 - 187.

  28. J. Virta, K. Nordhausen:
    "Determining the Signal Dimension in Second Order Source Separation";
    Statistica Sinica, 31 (2021), S. 135 - 156.


Buchbeiträge


  1. P. Filzmoser:
    "Robust statistics";
    in: "Encyclopedia of Mathematical Geosciences. Encyclopedia of Earth Sciences Series.", B. Sagar, Q. Cheng, J. McKinley, F. Agterberg (Hrg.); Springer, Cham, 2021, ISBN: 978-3-030-26050-7.

  2. P. Filzmoser, K. Hron, A. Menafoglio:
    "Logratio Approach to Distributional Modeling";
    in: "Advances in Contemporary Statistics and Econometrics", A. Daouia, A. Ruiz-Gazen (Hrg.); Springer, Cham, 2021, ISBN: 978-3-030-73248-6, S. 451 - 470.

  3. C. Mühlmann, K. Facevicova, A. Gardlo, H. Janeckova, K. Nordhausen:
    "Independent Component Analysis for Compositional Data";
    in: "Advances in Contemporary Statistics and Econometrics: Festschrift in Honor of Christine Thomas-Agnan", A. Daouia, A. Ruiz-Gazen (Hrg.); Springer, Cham, 2021, S. 525 - 545.

  4. C. Mühlmann, H. Oja, K. Nordhausen:
    "Sliced Inverse Regression for Spatial Data";
    in: "Festschrift in Honor of R. Dennis Cook: Fifty Years of Contribution to Statistical Science", E. Bura, B. Li (Hrg.); Springer, Cham, 2021, S. 87 - 107.

  5. C. Rieser, P. Filzmoser:
    "Outlier detection for pandemic-related data using compositional functional data analysis";
    in: "Pandemics: Insurance and Social Protection", M. Boado-Penas, J. Eisenberg, S. Sahin (Hrg.); Springer Nature Switzerland AG, Cham, 2021, ISBN: 978-3-030-78333-4, S. 251 - 266.


Beiträge in Tagungsbänden


  1. A. Posekany:
    "Outlier detection in Bioinformatics with Mixtures of Gaussian and heavy-tailed distributions";
    in: "Proceedings of the 3rd International Data Science Conference - iDSC2020", herausgegeben von: iDSC; Data Science - Analytics and Applications, 2021, ISBN: 978-3-658-32181-9, S. 58 - 65.


Vorträge und Posterpräsentationen (mit Tagungsband-Eintrag)


  1. C. Rieser, P. Filzmoser:
    "Compositional Data and graph theory";
    Vortrag: IES 2022, Capua; 27.01.2022 - 28.01.2022; in: "IES2022 Proceedings", (2022).

  2. U. Radojicic, N. Lietzen, K. Nordhausen, J. Virta:
    "Dimension estimation in two-dimensional PCA";
    Vortrag: 12th Int´l Symposium on Image and Signal Processing and Analysis, Zagreb, Croatia; 13.09.2021 - 15.09.2021; in: "Proceedings of the 12th International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis", (2021), ISBN: 978-1-6654-2639-8; S. 16 - 22.

  3. B. Ronai, G. Vorlaufer, N. Dörr, K. Varmuza, G. Allmaier:
    "Evaluation of chemical and tribometrical data of engine oils by multivarate statistics";
    Vortrag: 4th Young Tribological Researcher Symposium, Aachen (eingeladen); 07.06.2021 - 08.06.2021; in: "4th Young Tribological Researcher Symposium Abstracts", (2021), 1 S.


Vorträge und Posterpräsentationen (ohne Tagungsband-Eintrag)


  1. U. Radojicic, K. Nordhausen, J. Virta:
    "Kurtosis-based projection pursuit for matrix-valued data";
    Vortrag: Twenty-eight International Workshop on Matrices and Statistics, Manipal, India; 13.12.2021 - 15.12.2021.

  2. J. Gussenbauer, M. Templ, S. Fritzmann, A. Kowarik:
    "Synthetic data with xgboost and advanced calibration";
    Vortrag: The use of R in official statistics. uRos 2021, Bukarest; 25.11.2021.

  3. U. Radojicic, N. Lietzen, K. Nordhausen, J. Virta:
    "Order Determination for Matrix-valued Observations Using Data Augmentation";
    Vortrag: Statistical Seminar, J. J. Strossmayer University of Osijek Department of Mathematics, Osijek, Croatia; 27.10.2021.

  4. P. Filzmoser:
    "Relativ versus absolut: Eine Einführung in die Analyse von Kompositionsdaten";
    Vortrag: AC2T Student Camp, Vorau (eingeladen); 30.09.2021.

  5. P. Filzmoser:
    "Robustness aspects for the statistical analysis related to industrial applications";
    Vortrag: International Conference on Mathematical Methods in Economy and Industry (MMEI), Smolenice (eingeladen); 15.09.2021 - 19.09.2021.

  6. P. Filzmoser:
    "A robust method to classify high-dimensional microbiome compositions";
    Vortrag: 63rd Session of the International Statistical Institute, Den Haag (eingeladen); 11.07.2021 - 16.07.2021.

  7. P. Filzmoser:
    "Robust logistic zero-sum regression for compositional data";
    Vortrag: Online Conference Data Science, Statistics & Visualization (DSSV) 2021, Rotterdam (eingeladen); 07.07.2021 - 09.07.2021.

  8. C. Mühlmann, F. Bachoc, K. Nordhausen:
    "Blind Source Separation for Non-stationary Random Fields";
    Vortrag: Online Conference Data Science, Statistics & Visualization (DSSV) 2021, Rotterdam; 07.07.2021 - 09.07.2021.

  9. U. Radojicic, K. Nordhausen, J. Virta:
    "Large-sample properties of blind estimation of the linear discriminant using projection pursuit";
    Vortrag: Online Conference Data Science, Statistics & Visualization (DSSV) 2021, Rotterdam; 07.07.2021 - 09.07.2021.

  10. C. Rieser, P. Filzmoser:
    "Multivariate functional outlier detection for compositions";
    Vortrag: Online Conference Data Science, Statistics & Visualization (DSSV) 2021, Rotterdam; 07.07.2021 - 09.07.2021.

  11. P. Filzmoser:
    "Introduction to robust statistics";
    Vortrag: Data Science Group of VNR Verlag, Deutschland (eingeladen); 28.06.2021.

  12. P. Filzmoser:
    "Introduction to data analysis techniques and the CODA approach";
    Vortrag: Short course on Fingerprinting techniques in mineral exploration, Norwegen (eingeladen); 14.06.2021 - 18.06.2021.

  13. P. Filzmoser:
    "Garbage in - garbage out: Die Auswirkungen der Datenqualität auf Machine Learning";
    Vortrag: Zukunftsfragen des Baubetriebes, Wien (eingeladen); 18.05.2021.

  14. C. Mühlmann, F. Bachoc, K. Nordhausen:
    "Blind Source Separation for Non-stationary Random Fields";
    Vortrag: The 13th Workshop on Spatial Statistics and Image Analysis in Biology, Finland; 17.05.2021 - 19.05.2021.


Patente


  1. R. Kostadinova, N. Mumic, P. Filzmoser:
    "Method and system to identify irregularities in the distribution of electronic files within provider networks";
    Patent: USA, Nr. 11,068,564 (2021-0073353-A1); eingereicht: 18.05.2018, erteilt: 20.07.2021.


Dissertationen (eigene und begutachtete)


  1. U. Radojicic:
    "Non-Gaussian Feature Extraction for Complex Data";
    Betreuer/in(nen), Begutachter/in(nen): K. Nordhausen, U. Schmock, P. Ilmonen; E105 - Institut für Stochastik und Wirtschaftsmathematik, 2021; Rigorosum: 12.10.2021.

  2. C. Mühlmann:
    "Advances in blind source separation for spatial data";
    Betreuer/in(nen), Begutachter/in(nen): K. Nordhausen, S. Hörmann, A. Ruiz-Gazen; Institut für Stochastik und Wirtschaftsmathematik, 2021; Rigorosum: 11.10.2021.

  3. S. Perez-Fernandez:
    "ROC curves for multivariate markers: decision rules and visualization.";
    Betreuer/in(nen), Begutachter/in(nen): P. Filzmoser, P. Martinez-Camblor, N. Corral-Blanco; Stochastik und Wirtschaftsmathematik, 2021; Rigorosum: 05.02.2021.


Diplom- und Master-Arbeiten (eigene und betreute)


  1. B. Ronai:
    "Evaluation of chemical and tribometrical data of engine oils by selected multivariate statistics";
    Betreuer/in(nen): G. Allmaier, K. Varmuza; Institut für Chemische Technologien und Analytik, 2021; Abschlussprüfung: 29.11.2021.

  2. M. Mayrhofer:
    "Explainable artificial intelligence methods for modeling categorical responses";
    Betreuer/in(nen): P. Filzmoser; Stochastik und Wirtschaftsmathematik, 2021; Abschlussprüfung: 21.10.2021.

  3. S. Priselac:
    "Outlier-robust logistic regression for imbalanced data";
    Betreuer/in(nen): P. Filzmoser; Stochastik und Wirtschaftsmathematik, 2021; Abschlussprüfung: 21.10.2021.

  4. L. Neubauer:
    "Robust functional principal component regression";
    Betreuer/in(nen): P. Filzmoser; Stochastik und Wirtschaftsmathematik, 2021; Abschlussprüfung: 19.10.2021.