Prof. Dr. Katja Ickstadt
E-Mail: katja.ickstadttu-dortmundde
Lehrstuhl für Mathematische Statistik und biometrische Anwendungen
Tel.: 0231 / 755 - 3111
Vogelpothsweg 87 | Raum 733
Der Campus der Technischen Universität Dortmund liegt in der Nähe des Autobahnkreuzes Dortmund West, wo die Sauerlandlinie A45 den Ruhrschnellweg B1/A40 kreuzt. Die Abfahrt Dortmund-Eichlinghofen auf der A45 führt zum Campus Süd, die Abfahrt Dortmund-Dorstfeld auf der A40 zum Campus-Nord. An beiden Ausfahrten ist die Universität ausgeschildert.
Direkt auf dem Campus Nord befindet sich die S-Bahn-Station „Dortmund Universität“. Von dort fährt die S-Bahn-Linie S1 im 15- oder 30-Minuten-Takt zum Hauptbahnhof Dortmund und in der Gegenrichtung zum Hauptbahnhof Düsseldorf über Bochum, Essen und Duisburg. Außerdem ist die Universität mit den Buslinien 445, 447 und 462 zu erreichen. Eine Fahrplanauskunft findet sich auf der Homepage des Verkehrsverbundes Rhein-Ruhr, außerdem bieten die DSW21 einen interaktiven Liniennetzplan an.
Zu den Wahrzeichen der TU Dortmund gehört die H-Bahn. Linie 1 verkehrt im 10-Minuten-Takt zwischen Dortmund Eichlinghofen und dem Technologiezentrum über Campus Süd und Dortmund Universität S, Linie 2 pendelt im 5-Minuten-Takt zwischen Campus Nord und Campus Süd. Diese Strecke legt sie in zwei Minuten zurück.
Vom Flughafen Dortmund aus gelangt man mit dem AirportExpress innerhalb von gut 20 Minuten zum Dortmunder Hauptbahnhof und von dort mit der S-Bahn zur Universität. Ein größeres Angebot an internationalen Flugverbindungen bietet der etwa 60 Kilometer entfernte Flughafen Düsseldorf, der direkt mit der S-Bahn vom Bahnhof der Universität zu erreichen ist.
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Lehrstuhl für Mathematische Statistik und biometrische Anwendungen
Tel.: 0231 / 755 - 3111
Vogelpothsweg 87 | Raum 733
Katja Ickstadt studierte Mathematik mit Schwerpunkt Technik an der Technischen Universität Darmstadt, wo sie 1994 promovierte und sich 2001 habilitierte. Sie forschte und lehrte an Universitäten in den USA und der Schweiz und hat seit 2001 eine Professur für Statistik an der TU Dortmund inne. Ihre Forschungsschwerpunkte sind Bayes-Methoden, Regressionsmethoden für sehr große, hochdimensionale Daten, räumliche und raum-zeitliche Punktprozessmodellierung mit Anwendungen in Biologie und Epidemiologie, Gauß'sche Prozessmodellierung und -analyse mit verschiedenen Anwendungen sowie Klassifikations- und Clusteringmethoden für genetische Daten. Zusammen mit ihrer Forschungsgruppe unterhält sie ein ausgezeichnetes internationales Netzwerk von Wissenschaftlern und Praktikern auf dem Gebiet der Biostatistik.
Geppert, L., Ickstadt, K., Munteanu, A., & Sohler, C. (2020). Streaming statistical models via Merge & Reduce. International journal of data science and analytics, 10(4), 331–347. https://doi.org/10.1007/s41060-020-00226-0
Madjar, K., Zucknick, M., Ickstadt, K., & Rahnenführer (2020). Combining heterogeneous subgroups with graph-structured variable selection priors for Cox regression. arXiv:2004.07542v1
Ickstadt, K., Schäfer, M., & Zucknick, M. (2018). Toward integrative Bayesian analysis in molecular biology. Annual review of statistics and its application, 5, 141–167. https://doi.org/10.1146/annurev-statistics-031017-100438
Geppert, L., Ickstadt, K., Munteanu, A., Quedenfeld, J., & Sohler, C. (2017). Random projections for Bayesian regression. Statistics and computing, 27(1), 79–101. https://doi.org/10.1007/s11222-015-9608-z
Treppmann, T., Ickstadt, K., & Zucknick, M. (2017). Integration of multiple genomic data sources in a Bayesian cox model for variable selection and prediction. Computational and mathematical methods in medicine, 2017. https://doi.org/10.1155/2017/7340565