Få utskriftsvennlig versjon ved å trykke på denne

Disputas ved Fakultet for naturvitenskap og teknologi

Master of Science (Diplom-Wirtschaftsmathematiker) Marc Geilhufe vil onsdag 26. juni 2013 offentlig forsvare for ph.d.-graden i realfag, studieretning statistikk


Sylvia Labugt 25.06.2013 10:54

Statistisk analyse i tid og rom

Flerskalametoder for to- eller flerdimensjonale data trengs for å modellere et mangfold av prosesser  innen for eksempel epidemiologi, geologi eller klimaforskning.

Avhandlingen for graden Philosophiae Doctor (Ph.D.) har tittelen "Statistical Analysis of Lattice Data with Wavelet Variance Methods and Spatiotemporal Modeling of Infectious Disease Spread" og disputasen finner sted den 26. juni 2013. Analyse av data i rom og tid er kjernen i avhandlingen.  Avhandlingen passer godt inn i forskningsprofilen til Professor Fred Godtliebsen og forskergruppen hans hvor man over flere år har utviklet nye statistiske metoder innen flerskalateknikker med anvendelse i for eksempel bildeanalyse, telemedisin, fiskeri og klimaforskning.

Arbeidet er presentert i form av tre artikler. I hver artikkel utvikles det metoder for å løse et bestemt problem, og hver av metodene demonstreres på en praktisk anvendelse. Det første arbeidet bruker såkalte wavelet-varianser for å trekke ut informasjon fra satellittbilder som avbilder havis nord for Alaska.  Her kobles fysikalske endringer i isen til statistiske endringer i satellittbildene i løpet av et år. Den andre artikkelen beskriver en ny test for å undersøke om en prosess er isotropisk, noe som innen fagfeltet statistikk innebærer at prosessens kovariansfunksjon kun avhenger av avstanden mellom to punkter i rommet uavhengig av retningen. Testens anvendelighet illustreres i et eksempel forbundet med papirproduksjon. I den tredje artikkelen modelleres utbredelse av influensa A-virus i Troms og Finnmark. Her fokuseres det på hvordan man kan analysere sykdomstilfeller ut fra reisemønster mellom kommuner. I artikkelen beskrives det flere modeller som også involverer ulike påvirkninger som for eksempel innbyggertall.

 Marc Geilhufe ble født i 1985 i Frankenberg, Tyskland. Han er utdannet på Technische Universität Chemnitz i Tyskland hvor han studerte økonomisk matematikk og ble uteksaminert med tysk universitetsdiplom i 2008.  Geilhufes forskningsinteresser inkluderer statistisk analyse i rom og tid med anvendelser innen bildebehandling eller sykdomsmodellering. Etter doktorgraden begynner han i en forskerstilling ved Forsvarets forskningsinstitutt på Kjeller.

Navn: Marc Geilhufe

Institusjon/institutt: Universitetet i Tromsø / Institutt for matematikk og statistikk

Mobilnummer: 94480772

E-postadresse: marc.geilhufe@uit.no




Vedlegg: