Statistisches Beratungslabor
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Das statistische Beratungslabor (StaBLab)

Das Statistische Beratungslabor (StaBLab) besteht seit 1997 und ist ein Teil des Instituts für Statistik der Ludwig-Maximilians-Universität München. Unser Ziel ist die wissenschaftliche Beratung von Anwendern der Statistik.

Ein besonderer Schwerpunkt der Arbeit liegt in der Beratung von Studierenden der LMU bei statistischen Fragestellungen, insbesondere bei Abschlussarbeiten. Hierbei ist uns das interdisziplinäre Arbeiten auf der Ebene der Studierenden ein besonderes Anliegen.

Weiter bieten wir statistische Unterstützung für andere Universitäten und externe Forschungseinrichtungen an. Hierbei verfügen wir über langjährige Erfahrungen mit unterschiedlichen Einrichtungen, wie z.B dem Helmholtz Zentrum München und verschiedenen Forstwirtschaftlichen Fakultäten außerhalb der LMU.

Für Unternehmen bieten wir Unterstützung im Bereich der Datenanalyse ("Business Analytics", "Big Data Analytics"). Die Unterstützung reicht von einfachen Kurzberatungen bis zu langjährigen Forschungskooperationen. Inhalte sind z.B. Personalplanung, effizientes Marketing, empirische Bewertung von Unternehmensstrategien.


Aktuelles:


11. Mai 2017 (Update: 13. Juli 2017)

Die Ergebnisse dieses Forschungsprojektes wurden nun auch auf Deutsch in Buchform veröffentlicht. Zu dem, im Rahmen dieses Projektes durchgeführten und mit dem "Lehre@lmu"-Preis prämierten, Lehrprojekt sagt Prof. Paul W. Thurner:

„Es ist sehr sinnvoll, solche Lehrforschungsprojekte, die erhebliche Praxisrelevanz haben, in den Politikwissenschaften durchzuführen. Einige der fortgeschritteneren Studierenden waren schon beim Design der Studie mit eingebunden. Für alle war es sehr spannend, Umfragen beim Wähler selbst zu machen und damit den Menschen hinter den Datensätzen zu sehen, mit denen sie sonst arbeiten. Das hat die Studierenden sehr stark motiviert.“

Weitere Informationen finden Sie in der Pressemitteilung der LMU:

https://www.uni-muenchen.de/forschung/news/2017/thurner_wahlforschung.html

Originaltext (11.05.2017):

Artikel zur Wahlforschung in der renommierten Zeitschrift "Sociological Methods & Research".

Die Kooperation des Statistischen Baratungslabors mit dem Lehrstuhl für Empirische Politikforschung und Policy Analysis (Prof. Paul W. Thurner) der LMU ist weiter erfolgreich. Der Artikel "Combining Aggregate Data and Exit Polls for the Estimation of Voter Transitions"

http://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/0049124117701477?journalCode=smra

von Andre Klima, Thomas Schlesinger, Paul Thurner und Helmut Küchenhoff ist in der Zeitschrift "Sociological Methods & Research" (2015 Impact Factor: 3.224 2015 Ranking: 3/142 in Sociology | 3/49 in Social Sciences, Mathematical Methods) erscheinen.

In dem Artikel stellen wir eine neue Methode zur Schätzung von Wählerwanderungen aus Umfragedaten ("Exit Poll") und Daten zur Wahlentscheidung in den einzelnen Stimmbezirken vor. Dabei stammen die Umfragedaten aus einer von uns im Rahmen eines interdisziplinären Lehreprojektes durchgeführten Nachwahlbefragung in München bei Bundes- und Landtagswahl 2013. Die Kombination der beiden Datensätze aus unterschiedlichen Quellen geschieht mit Bayesianischen Methoden und ist im Bereich der Wahlforschung eine wichtige Neuentwicklung.


07. Juli 2017

Wir beglückwünschen Alexander Bauer zum zweiten Platz beim "Best Poster Award" des diesjährigen International Workshop on Statistical Modeling (IWSM).

Thema des Posters und Co-Autoren waren:

Alexander Bauer, Fabian Scheipl, Helmut Küchenhoff, Alice-Agnes Gabriel: Modeling spatio-temporal earthquake dynamics using generalized functional additive regression


16. Juni 2017

Publikation mit dem Titel in der Zeitschrift Medizinische Klinik - Intensivmedizin und Notfallmedizin.

Eine erfolgreiche Koopertation des Statistischen Baratungslabors mit dem Klinikum der LMU führt zu dem Artikel

"Kosten als Instrument zur Effizienzbeurteilung intensivmedizinischer Funktionseinheiten"

von T. Maierhofer, F. Pfisterer, A. Bender, H. Küchenhoff, O. Moerer, H. Burchardi, W. H. Hartl.

Die Veröffentlichung leistet einen Beitrag zur Diskussion im Gesundheitswesen, wie Kosten in Intensivstationen von Universitätskliniken vergütet werden. Es wird untersucht, inwieweit Behandlungskosten auf patientenspezifische Ausgangsvariablen (u.A. Art und Schwere der Grunderkrankung bei Einlieferung in die Intensivstation) bezogen werden können.


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