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Thomas Hotz

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INHALTE

Prof. Dr. Thomas Hotz

Lehre SS 2019

Lehre SS 2019

Sommersemester 2018

Modellbildung (Stochastik)

(Vorlesung mit Übungen, 20% von 2/1)

Termine und Ort: Do., 2., 9., 16. 23. Mai, jeweils 15:00-16:30 Uhr, RTK C 115

Statistische Analyseverfahren

(Vorlesung mit Übungen, 2/1)

Vorlesung: Mo. 15:00-16:30 Uhr, Sr C 112
Übungen: Fr. (ungerade KW) 15:00-16:30, RTK C 115 (Matthias Glock)

Materialien (nur uni-intern; bitte rechts oben einloggen):

In dieser Vorlesung beschäftigen wir uns mit linearen Modellen, die - ähnlich wie die lineare Algebra für die angewandte Mathematik - einen wesentlich Grundbaustein der angewandten Statistik bilden und in jeder empirisch arbeitenden Wissenschaft eingesetzt werden. An diesem Modell - und einigen Varianten - werden dann theoretische wie praktische Aspekte der Statistik durchdekliniert, insbesondere die "Grundprobleme" der Statistik: Schätzen, Testen, Vorhersagen, Modellwahl. Daher ist dies eine ideale Ergänzung zur mathematischen Statistik, da die dort angerissenen Probleme hier noch einmal gründlich an einem Modell abgearbeitet werden. Aber auch für alle an Theorie und/oder Anwendung der Statistik Interessierten geht kein Weg an den linearen Modellen vorbei.

Vorausgesetzt werden lediglich Kenntnisse bis zur "Mathematischen Statistik" (für Mathematiker) beziehungsweise "Stochastik" (für Informatiker und Ingenieure).

Stochastik

(Vorlesung mit Übungen, 2/1)

Vorlesung: Mi. 13:00-14:30 Uhr, LdV-Hs 1
Übungen: Fr. (gerade KW) 15:00-16:30 Uhr, R-Hs (Johannes Christof)

Materialien und weitere Informationen: Moodle-Kurs

Stochastische Analysis

(Vorlesung mit Übungen, 2/1)

Vorlesung: Do. 11:00-12:30 Uhr, Sr C 112
Übungen: Do. (ungerade KW) 17:00-18:30 Uhr, Sr C 112 (Matthias Glock)

Materialien (nur uni-intern; bitte rechts oben einloggen):

In dieser Lehrveranstaltung geht es um stochastische Integration (Itô-Kalkül) und stochastische Differentialgleichungen, wobei auch Verbindungen zu partiellen Differentialgleichungen sichtbar werden. Neben Anwendungen aus der Finanzmathematik (Optionsbewertung, Portfolio-Optimierung) und Physik bzw. Technik (Diffusion, stochastisch gestörte Differentialgleichungen) sollen auch Themen der Systemtheorie (Kalmanfilter, Optimalsteuerung) behandelt werden (soweit das zeitlich möglich ist).

Vorausgesetzt werden grundlegende Kenntnisse über Martingale und die Brownsche Bewegung, wie sie in meinem Skript über stochastische Prozesse in den Abschnitten 1.4 und 2.1-4 zu finden sind. Ich bin aber bemüht, die Vorlesung und das zugehörige Skript so zu gestalten, dass die entsprechenden Punkte wiederholt (wenn auch nicht noch einmal bewiesen) werden.

Wahrscheinlichkeitsrechnung

(Vorlesung mit Übungen, 3/2)

Vorlesung: Mo. 13:00-14:30 Uhr, Sr C 113 und Fr. (gerade KW) 13:00-14:30 Uhr, Sr C 113
Übungen: Di. 15:00-16:30 Uhr, Sr C 113 (Stefan Heyder)

Materialien (nur uni-intern; bitte rechts oben einloggen):

Vergangene Semester:
 

Veröffentlichungen

Veröffentlichungen

Hotz, T., Huckemann, S. (2014)
Intrinsic Means on the Circle: Uniqueness, Locus and Asymptotics. Annals of the Institute of Statistical Mathematics, online first.

Futschik, A., Hotz, T., Munk, A., Sieling, H. (2014)
Multiscale DNA partitioning: statistical evidence for segments. Bioinformatics,online first.

Huckemann, S., Hotz, T. (2013)
On Means and Their Asymptotics: Circles and Shape Spaces. Journal of Mathematical Imaging and Vision,online first.

Hotz, T., Schütte, O.M., Sieling, H., Polupanow, T., Diederichsen, U., Steinem, C., Munk, A. (2013)
Idealizing Ion Channel Recordings by a Jump Segmentation Multiresolution Filter. IEEE Transactions on NanoBioscience, 12(4), 376-386.

Hotz, T. (2013)
Extrinsic vs Intrinsic Means on the Circle. In: Nielsen, F., Barbaresco, F.: Geometric Science of Information, Proceedings of the First International Conference GSI 2013, Lecture Notes in Computer Science 8085, 433-440.

Hotz, T., Huckemann, S., Le, H., Marron, J. S., Mattingly, J. C., Miller, E., Nolen, J., Owen, M., Patrangenaru, V., Skwerer, S. (2013).

Sticky central limit theorems on open books. The Annals of Applied Probability, 23(6), 2238-2258.

Alt-Epping, B., Stäritz, A. E., Simon, S. T., Altfelder, N., Hotz, T., Lindena, G., Nauck, F., for the Hospice and Palliative Care Evaluation (HOPE) working group. (2012).
What Is Special about Patients with Lung Cancer and Pulmonary Metastases in Palliative Care? Results from a Nationwide Survey. Journal of Palliative Medicine. September 2012, 15 (9), 971-977.

Geisler, C., Hotz, T., Schönle, A., Hell, S. W., Munk, A., Egner, A. (2012).
Drift estimation for single marker switching based imaging schemes. Optics Express, 20 (7), 7274-7289.

Hotz, T., Telschow, F. J. E. (2012).
Representation by Integrating Reproducing Kernels. arXiv.org, 1202.4443 [math.FA] [math.NA].

Hotz, T., Marnitz, P., Stichtenoth, R., Davies, L., Kabluchko, Z., Munk, A. (2012).
Locally adaptive image denoising by a statistical multiresolution criterion. Computational Statistics & Data Analysis, 56 (3), 543-558.

Hotz, T., Munk, A. (2012).
Discussion of Neumann, C., Evett, I.W., Skerrett, J.: Quantifying the weight of evidence from a forensic fingerprint comparison: a new paradigm. Journal of the Royal Statistical Society Series A 175 (2), 403­-404.

Hotz, T., Gottschlich, C., Lorenz, R., Bernhardt, S., Hantschel, M., Munk, A. (2011).
Statistical Analyses of Fingerprint Growth. BIOSIG 2011 - Proceedings - International Conference of the Biometrics Special Interest Group, 08.-09. September 2011 in Darmstadt, Germany. Lecture Notes in Informatics, P-191, 11-20.

Gottschlich, C., Hotz, T., Lorenz, R., Bernhardt, S., Hantschel, M., Munk, A. (2011).Modeling the growth of fingerprints improves matching for adolescents. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 6 (3), 1165-1169.

Huckemann, S., Hotz, T. (2010).
Geodesic and parallel models for leaf shape Proceedings of the 29th Leeds Annual Statistical Research Workshop 6th-8th July 2010.

Gottschlich, C., Hotz, T., Lorenz, R., Bernhardt, S., Hantschel, M., Munk, A. (2010).
Modeling the growth of fingerprints improves matching for adolescents. arXiv.org, 1008.1150v1 [cs.CV].

Huckemann, S., Hotz, T., Munk, A. (2010).
Intrinsic shape analysis: Geodesic principal component analysis for riemannian manifolds modulo Lie group actions. Discussion paper with rejoinder. Statistica Sinica, 20, 1-100.

Hotz, T., Huckemann, S., Gaffrey, D., Munk, A., Sloboda, B. (2010).
Shape spaces for pre-alingend star-shaped objects in studying the growth of plants. Journal of the Royal Statistical Society, Series C (Applied Statistics), 59 (1), 127-143.

Huckemann, S., Hotz, T., Munk, A. (2010).
Intrinsic MANOVA for Riemannian Manifolds with an Application to Kendalls Spaces of Planar Shapes. IEEE Trans. Patt. Anal. Mach. Intell., 32 (4), 593-603, "Spotlight Paper" for this issue with its "Special Section on Shape Analysis and its Applications in Image Understanding".

Huckemann, S., Hotz, T., Munk, A. (2010).
Rejoinder on "Intrinsic shape analysis: Geodesic principal component analysis for Riemannian manifolds modulo Lie group actions." Statistica Sinica, 20, 1-100.

Huckemann, S., Hotz, T., Munk, A. (2009).
Intrinsic two-way MANOVA for shape spaces. Proc. of the ISI2009.

Hotz, T. (2009).
Intrinsic Coordinates for Fingerprints Based on their Longitudinal Axis. Proceedings of the 6th International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis, 501-504.

Huckemann, S., Hotz, T. (2009).
Principal Components Geodesics for Planar Shape. Journal of Multivariate Analysis, 100, 699-714.

Huckemann, S., Hotz, T., Munk, A. (2008).
Global Models for the Orientation Field of Fingerprints: An Approach Based on Quadratic Differentials. IEEE Trans. Patt. Anal. Mach. Intell., 30(9), 1507-1519.

Hotz, T. (2007).
Modelling and Analysing Orientation Fields of Fingerprints. http://resolver.sub.uni-goettingen.de/purl/?webdoc-1583, Ph.D. thesis, University of Göttingen.

Taub, N.A., Morgan, Z., Brugha, T.S., Lambert, P., Bebbington, P.E., Jenkins, R., Kessler, R.C., Zaslavsky, A.M., Hotz, T. (2005).
Recalibration methods to enhance information on prevalence rates from large mental health surveys. International Journal of Methods in Psychiatric Research, 14(1), 3-13.

Hotz, T. (2002).
On the Consistency of the Minimum Description Length Criterion. Diploma thesis, University of Heidelberg.