Shape Analysis: Infinite-Dimensional Geometry, Statistics on Manifolds, and Applications
Friday, 2.12.16, 12:00-13:00, Raum 404, Eckerstr. 1
Shape analysis aims at describing the variability of certain classes\nof geometric shapes in a statistical manner. This is of interest in\nmany diverse applications such as computational anatomy, computer\nvision, geology, optics, etc. I will give an overview of the theory,\nwhich involves infinite-dimensional differential geometry and\nstatistics on manifolds, and present some recent results in Riemannian\nshape analysis together with some biomedical applications.\n
Starke Gauß'sche Approximation des Rasch-Mischungsmodells mit Anwendungen
Friday, 9.12.16, 12:00-13:00, Raum 404, Eckerstr. 1
Das Rasch-Modell stellt ein berühmtes Modell aus der Psychometrie\ndar, das zur Auswertung von Umfragen verwendet wird, bei denen n Individuen m\nFragen beantworten müssen. Das Ergebnis lässt sich als binäre Matrix\nausdrücken, deren (j,k). Komponente genau dann gleich 1 ist, wenn die Antwort\ndes j. Individuums auf die k. Frage richtig ist. Im Rasch-Mischungsmodell\ngehen wir davon aus, dass die Individuen rein zufällig aus einer großen\nBevölkerungsgruppe ausgewählt wurden. Wir zeigen, dass das Rasch-\nMischungsmodell als statistisches Experiment asymptotisch äquivalent zu einem\nGauß'schen Beobachtungsmodell im Sinne von Le Cam ist, wenn n gegen\nunendlich strebt und m dabei in einer gewissen Ordnung in n wachsen darf. Als\neine erste Anwendung konstruieren wir ein gleichmäßiges asymptotisches\nKonfidenzellipsoid für die Schwierigkeitsparameter der Fragen. Dieser Vortrag\nbasiert auf einer gemeinsamen Arbeit mit Johanna Kappus und Friedrich Liese\n(beide Universität Rostock).
Statistical learning and patient trajectories in healthcare analytics
Friday, 16.12.16, 12:00-13:00, Raum 404, Eckerstr. 1
Healthcare analytics helps improving the treatment quality for patients suffering\nfrom various illnesses. In this regard, one commonly collects patient-related infor-\nmation, often about their demography and prior illnesses, in order to predict the\noutcome of treatments. We demonstrate this by showing how patient charactistics\ncan forecast the severity of low back pain. In a next step, we follow an innovative\napproach and exploit the prognostic potential of patient trajectories. These stem\nfrom weekly surveys collected throughout a year. By employing a Markov model,\nwe can then gain a detailed understanding of how pain intensity evolves over time.\nThis immediately leads to our vision of helping patients with choosing tailored\ntreatments and the optimal timing thereof.
Noise in autoregulated gene expression
Friday, 23.12.16, 12:00-13:00, Raum 404, Eckerstr. 1
Gene expression is the foundation of molecular biology. Genes can be active or deactive; active genes are transcribed into RNA; RNA is translated into functional protein. Since the chemical reaction network for these processes is linear, it can be solved explicitly. In contrast, we are dealing with genes regulating their own expression. A negative feedback arises when protein binds to the gene and (de-)activates it, leading to a positive (negative) feedback. Using the assumption of fast activation and deactivation of genes, we are interested in gene expression noise under feedback. Using an approach of Kang, Kurtz and Popovic, we can quantify the reduction of noise under negative feedback and the increase in noise under positive feedback. \n\n