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Forschungsschwerpunkte - Prof. Dr. Claudia Becker

Prof. Dr. Claudia Becker

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Raum 111a
Große Steinstraße 73
06108 Halle (Saale)

Tel.: (0345) 5523396
Fax: (0345) 5527191
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Persönliche Eckdaten

  • Jahrgang 1967
  • Studium der Statistik (Dipl.) mit Nebenfach Informatik, Universität Dortmund, 1986-1993
  • Promotion 1996, Habilitation 2002 in Dortmund
  • wissenschaftliche Mitarbeiterin, wissenschaftliche Assistentin am Fachbereich Statistik, Universität Dortmund   , 1993 - 2002
  • Mitarbeit im Sonderforschungsbereich 475    "Komplexitätsreduktion in multivariaten Datenstrukturen" 1997 - 2002, Universität Dortmund
  • Teilprojektleitung im Sonderforschungsbereich 559    " Modellierung großer Netze in der Logistik" seit 2000, Universität Dortmund
  • Vertretungsprofessur Institut für Statistik, LMU München   , WS 2001/2002
  • Hochschuldozentin für Fachgebiet Datenanalyse am Fachbereich Statistik, März 2002- September 2002, Universität Dortmund
  • seit Oktober 2002 Universitätsprofessorin für Statistik in Halle

Forschungsschwerpunkte

  • Robuste statistische Verfahren
  • Robuste statistische Methoden zur Dimensionsreduktion in komplexen Datenstrukturen
  • Erfassung komplexer Situationen und Zusammenhänge durch Befragungen
  • Innovations- und Gründungsforschung

Ausgewählte Veröffentlichungen

  • Gather, U., Becker, C. (1997), Outlier identification and robust methods, in: Maddala, G.S., Rao, C.R. (Eds.), < I>e, Elsevier, Amsterdam, Chapter 6 (123-143).
  • Becker,  C., Gather, U. (1999), The masking breakdown point of multivariate  outlier identification rules, Journal of the American Statistical  Association 94, 947-955.
  • Gather, U., Becker, C., Kuhnt, S.  (2000), Robust Methods for Complex Data Structures, in: Kiers, H. A. L.,  Rasson, J.-P., Groenen, P. J. F., Schader, M. (Eds.), Data Analysis,  Classification and Related Methods, Springer, Berlin, 315-320.
  • Becker,  C. (2000), The Size of the Largest Nonidentifiable Outlier as a  Performance Criterion for Multivariate Outlier Identification Rules: The  Case of High-Dimensional Data, in: Bethlehem, J. G., van der  Heijden, P. G. M. (Eds.) COMPSTAT 2000. Proceedings in Computational  Statistics, Physica-Verlag, Heidelberg, 211-216.
  • Becker,  C., Gather, U. (2001), The Largest Nonidentifiable Outlier: A  Comparison of Multivariate Simultaneous Outlier Identification Rules,  Computational Statistics & Data Analysis 36, 119-127
  • Gather,  U., Becker, C. (2001), The Curse of Dimensionality – A Challenge for  Mathematical Statistics, Jahresberichte der deutschen Mathematiker  Vereinigung 103, 19- 36
  • Gather, U., Hilker, T., Becker, C. (2001), A Robustified Version of Sliced Inverse Regression, in: Fernholz, L.T., Morgenthaler, S., Stahel, W. (Eds.), Statistics in Genetics and in the Environmental Sciences, Birkhäuser, Basel, 147-157
  • Becker,  C., Fried, R., Gather, U. (2001), Applying Sliced Inverse Regression to  Dynamical Data, in: Kunert, J., Trenkler, G. (Eds.), Mathematical  Statistics with Applications in Biometry, Festschrift in Honour of  Siegfried Schach, Eul-Verlag, Köln, 201-214
  • Wenzel,  S., Becker, C., Jodin, D. (2001), Methoden der Informationsgewinnung zur  Bestimmung des Eingangsdatenraums für Simulationsmodelle in der  Logistik, in: Panreck, K., Dörrscheidt, F. (Eds.), Simulationstechnik,  15. Symposium der Arbeitsgemeinschaft Simulation, ASIM 2001, SCS-Europe BVBA, Ghent, 417-422
  • Hausmann,  M., Becker, C., Gather, U., Güntürkün, O. (2002), Functional Cerebral  Asymmetries during the Menstrual Cycle: A Cross Sectional and  Longitudinal Analysis, Neuropsychologia 40, 808-816
  • Gather, U., Hilker, T., Becker, C. (2002), A Note on Outlier Sensitivity of Sliced Inverse Regression, Statistics 13, 271-281
  • Becker,  C., Theis, W. (2002), Clustering of Business Cycles in Optimal  Directions Found by SIR and DAME, Technical Report 13/2002, SFB 475,  Universität Dortmund
  • Becker, C., Fried, R. (2003), Sliced Inverse Regression for High-Dimensional  Time Series, in: Opitz, O., Schwaiger, M. (Eds.), Exploratory Data  Analysis in Empirical Research. Springer Series "Studies in  Classification, Data Analysis and  Knowledge Organization", Springer,  Berlin, 3-11
  • Kuhnt, S., Becker, C. (2003), Sensitivity of  Graphical Modeling Against Contamination, in: Schader, M., Gaul, W.,  Vichi, M. (Eds.), Between Data Science and Applied Data Analysis,  Springer, Berlin, 279-287
  • Gather, U., Fried, R., Imhoff,  M., Becker, C. (2003), Patterns of Dependencies in Dynamic Multivariate  Data, in: Hand, D., Adams, N., Bolton, R. (Eds), ESF Exploratory  Workshop on Pattern Detection and Discovery in Data Mining, Imperial  College, London, 16-19.09.02, Springer
  • Becker, C.  (2003), Outliers and Robustness when Analyzing Structured Data, in:  Brito, P., Figueiredo, A., Sousa, F., Teles, P., Rosado, F. (Eds),  Literacia e Estatística, Actas do X Congreso Anual da Sociedade  Portuguesa de Estatística, SPE, 3-18
  • Becker, C., Paris  Scholz, S. (2004), MVE, MCD and MZE: A Simulation Study Comparing Convex  Body Minimizers, Allgemeines Statistisches Archiv 88, 155-162
  • Genschel, U., Becker, C. (2004), Schließende Statistik. Grundlegende Methoden, Springer, Berlin
  • Becker,  C. (2005), Iterative Proportional Scaling Based on a Robust Start  Estimator, in: Weihs, C., Gaul, W. (Eds.), Classification - The  Ubiquitous Challenge, Springer, Heidelberg, 248-255
  • Becker,  C., Paris Scholz, S. (2006), Deepest Points and Least Deep Points:  Robustness and Outliers with MZE, in: Spiliopoulou, M., Kruse, R.,  Borgelt, C., Nürnberger, A., Gaul, W. (Eds.), From Data and Information  Analysis to Knowledge Engineering, Springer, Heidelberg, 254-261
  • Becker,  C., Theis, W. (2007), Classification and Clustering in Business Cycle  Analysis, in: Heikmann, U., Weihs, C. (Eds.): RWI: Schriften, Heft 79
  • Ngui, D.M.,  Becker, C., Thomi, W. (2008), Corruption, Insecurity and Technical  Efficiency: Evidence from Kenyan Manufacturing firms, International  Journal of Afro-Asian Studies 1, 65-78
  • Zeh, A.,  Becker, C., Lattke, P., Planert, M., Wohlrab, D. (2009), Time dependent  release of cobalt and chromium ions into the serum following  implantation of the metal-on-metal MaverickTM type artificial lumbar disc (Medtronic Sofamor Danek), Archives of Orthopaedic and Trauma Surgery 129, 741-746
  • Becker, C. (2010), Exploring Sensitive Topics: Sensitivity, Jeopardy, and Cheating, in: Locarek-Junge, H., Weihs, C. (Eds.), Classification as a Tool for Research, Springer, Berlin, 299-305
  • Dettmann,  E., Becker, C., Schmeißer, C. (2011), Distance Functions for Matching  in Small Samples, Computational Statistics and Data Analysis, 55, 1942-1960
  • Liebscher, S., Kirschstein, T., Becker, C. (2012), The Flood Algorithm – A Multivariate, Self-Organizing-Map-Based, Robust Location and Covariance Estimator, Statistics and Computing, 22, 325-336
  • Liebscher, S., Kirschstein, T., Becker, C. (2012), RDELA - a Delaunay-triangulation-based, location an covariance estimator with high breakdown point, Statistics and Computing, 23, 677-688
  • Becker,  C., Fried, R., Kuhnt, S. (Editors) (2013), Robustness and Complex Data  Structures, Festschrift in Honour of Ursula Gather, Springer, Heidelberg
  • Becker,  C., Liebscher, S., Kirschstein, T. (2013), Multivariate Outlier  Identification Based on Robust Estimators of Location and Scatter, in:  Becker, C., Fried, R., Kuhnt, S. (Eds.), Robustness and Complex Data  Structures, Festschrift in Honour of Ursula Gather, Springer,  Heidelberg, 103-115
  • Becker, S., Dombrowski, K. (2013), Eine  Trendwende in der Marketingforschung - Aktuelle Chancen und Risiken von  Web Surveys, in: Crockford, G., Ritschel, F., Schmieder, U.-M. (Hrsg.),  Handel in Theorie und Praxis, Festschrift zum 60. Geburtstag von Prof.  Dr. Dirk Möhlenbruch, Springer Gabler, Wiesbaden, 439-465
  • Kirschstein,  T., Liebscher, S., Becker, C. (2013), Robust Estimation of Location and  Scatter by Pruning the Minimum Spanning Tree, Journal of Multivariate  Analysis, 120, 173-184

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