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Institut für Angewandte Statistik
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Aktuelles

Event

Forschungsseminar am Institut für Angewandte Statistik

Hao Wang, Jilin University, Changchun:  Dependence structure between Chinese Shanghai and Shenzhen stock market based on copulas and cluster analysis

JKU Linz, Science Park 2, ZG 0074
Event

Forschungsseminar am Institut für Angewandte Statistik

Haipeng Li, CAS-MPG, Shanghai: Supervised learning for analyzing large-scale genome-wide DNA polymorphism data

JKU Linz, Science Park 2, ZG 0074
News

Erste EMOS-zertifizierte Absolventin im Masterprogramm "Statistics"

Nadja Lendle hat als Ergänzung ihres Masterdiploms das EU-Zertifikat "European Master in Official Statistics" erworben.

JKU Linz, IFAS
Event

Forschungsseminar am Institut für Angewandte Statistik

Günter Pilz, Johannes Kepler Universität Linz: Statistik ist ein Segen für die Menschheit

JKU Linz, Science Park 2, ZG 0074
Event

Forschungsseminar am Institut für Angewandte Statistik

Martin Wolfsegger, Takeda Pharmaceutical Company Ltd.: Some likely useful thoughts on prescription drug-use-related software support­ing personalized…

JKU Linz, Science Park 2, ZG 0074
Event

Forschungsseminar am Institut für Angewandte Statistik

Leonardo Grilli, University of Florence

Multiple imputation and selection of predictors in multilevel models for analys­ing the relationship between…

JKU Linz, Science Park 2, ZG 0074
News

Andreas Quatember ist Mitherausgeber eines Special Issue des Journals "Survey Methods: Insights from the Field"

IFAS-Mitarbeiter Andreas Quatember ist Mitherausgeber einer Sonderausgabe des Journals "Survey Methods: Insights from the Field" zum Thema…

Event

Forschungsseminar am Institut für Angewandte Statistik

Siegfried Hörmann, TU Graz, Austria: ANOVA for functional time series data: when there is dependence between groups

 

JKU Linz, Science Park 2, ZG 0074
Event

Forschungsseminar am Institut für Angewandte Statistik

Markus Hainy, Johannes Kepler Universität Linz: Optimal Bayesian design for models with intractable likelihoods via supervised learning methods

JKU Linz, Science Park 2, ZG 0074