Filzmoser Peter

Huymajer, M., Filzmoser, P., Mazak, A., Winkler, L., & Kraxner, H. (2025). Opportunities and pitfalls of regression algorithms for predicting the residual value of heavy equipment — A comparative analysis. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 141, 1–13. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2024.109599, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Brune, B., Ortner, I., & Filzmoser, P. (2024). A rank-based estimation method for mixed effects models in the presence of outlying data. Journal of Data Science, Statistics, and Visualisation, 4(7). https://doi.org/10.52933/jdssv.v4i7.112, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Varmuza, K., & Filzmoser, P. (2024). Adjusted Pareto Scaling for Multivariate Calibration Models. Journal of Chemometrics, 38(11), Article e3588. https://doi.org/10.1002/cem.3588, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Filzmoser, P. (2024, October 29). Accounting for spatial dependencies in robust anomaly detection. MinProXT Webinar, Espoo, Finland.
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Filzmoser, P. (2024, October 25). Principal Component Analysis: Extensions towards robustness and sparsity. MATTEX 2024, Shumen, Bulgaria.
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Filzmoser, P. (2024, October 17). Robust regression and classification for high-dimensional compositions. Seminar “Moderne Analytische Chemie“, Wien, Austria.
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Nesrstová, V., Wilms, I., Hron, K., & Filzmoser, P. (2024). Identifying Important Pairwise Logratios in Compositional Data with Sparse Principal Component Analysis. Mathematical Geosciences. https://doi.org/10.1007/s11004-024-10159-0, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Filzmoser, P. (2024, October 7). Outlier detection and explanation for matrix-variate data. Seminar of the Statistics Department Aveiro, Aveiro, Portugal.
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Neubauer, L., & Filzmoser, P. (2024). Improving forecasts for heterogeneous time series by “averaging”, with application to food demand forecasts. International Journal of Forecasting, 40(4), 1622–1645. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2024.02.002, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Filzmoser, P. (2024, September 24). Cell-wise robust and sparse principal component analysis. Statistical Modeling with Application, Belgrad, Serbia.
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Filzmoser, P. (2024, September 10). Explainable outlier identification for vector- and matrix-valued observations. AMISTAT - Analytical Methods in Statistics, Bardejov, Slovakia.
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May, D., Bonelli, J., Feuchtner, M., Filzmoser, P., Prat, E. H., & Kummer, S. (2024). Symptom-Score des Sterbeprozesses zur Prognosebeurteilung des Sterbeprozesses bei Bewohnern in Pflegeheimen. HeilberufeSCIENCE, 15(3–4), 95–103. https://doi.org/10.1007/s16024-024-00412-1, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Anna-Christina Glock, Sobieczky, F., Fürnkranz, J., Filzmoser, P., & Jech, M. (2024). Predictive change point detection for heterogeneous data. NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS, 36(26), 16071–16096. https://doi.org/10.1007/s00521-024-09846-0, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Mayrhofer, M., Radojicic, U., & Filzmoser, P. (2024, August 13). Robust covariance estimation for matrix-valued data. Bernoulli-ims 11th World Congress in Probability and Statistics, Bochum, Germany.
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Filzmoser, P. (2024, July 30). Cellwise robust and sparse PCA. ICORS meets DSSV 2024, Fairfax, United States of America (the).
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Puchhammer, P., Wilms, I., & Filzmoser, P. (2024, July 29). Robust sparse PCA for spatial data. ICORS meets DSSV 2024, Fairfax, United States of America (the).
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Oguamalam, J., Radojičić, U., & Filzmoser, P. (2024). Minimum Regularized Covariance Trace Estimator and Outlier Detection for Functional Data. Technometrics, 66(4), 588–599. https://doi.org/10.1080/00401706.2024.2336542, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Mayrhofer, M., Radojicic, U., & Filzmoser, P. (2024, April 4). Explainable anomaly detection using Shapley values. Statistiktage 2024, Wien, Austria.
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Oguamalam, J., Radojicic, U., & Filzmoser, P. (2024). Robust covariance estimation and functional anomaly detection based on the Minimum Regularized Covariance Trace estimator. In PROGRAM AND ABSTRACTS - Austrian Statistical Days 2024. Austrian Statistical Days 2024, Wien, Austria.
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Puchhammer, P., Filzmoser, P., & Wilms, I. (2024, April 4). Groupwise sparse PCA for spatial data. Österreichische Statistiktage 2024 (2024, Wien), Wien, Austria.
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Puchhammer, P., Kalubowila, C., Braus, L., Pospiech, S., Sarala, P., & Filzmoser, P. (2024). A performance study of local outlier detection methods for mineral exploration with geochemical compositional data. Journal of Geochemical Exploration, 258, Article 107392. https://doi.org/10.1016/j.gexplo.2024.107392, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Mühlmann, C., Filzmoser, P., & Nordhausen, K. (2024). Spatial Blind Source Separation in the Presence of a Drift. Austrian Journal of Statistics, 53(2), 48–68. https://doi.org/10.17713/ajs.v53i2.1668, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Cappello, C., Piccolotto, N., Mühlmann, C., Bögl, M., Filzmoser, P., Miksch, S., & Nordhausen, K. (2024). Visual Interactive Parameter Selection for Temporal Blind Source Separation. Journal of Data Science, Statistics, and Visualisation, 4(3). https://doi.org/10.52933/jdssv.v4i3.82, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Puchhammer, P., & Filzmoser, P. (2023). Spatially Smoothed Robust Covariance Estimation for Local Outlier Detection. Journal of Computational and Graphical Statistics. https://doi.org/10.1080/10618600.2023.2277875, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Nesrstová, V., Wilms, I., Palarea‐Albaladejo, J., Filzmoser, P., Martín‐Fernández, J. A., Friedecký, D., & Hron, K. (2023). Principal balances of compositional data for regression and classification using partial least squares. Journal of Chemometrics, 37(12), Article e3518. https://doi.org/10.1002/cem.3518, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Parzer, R., Vana Gür, L., & Filzmoser, P. (2023). Sparse Projected Averaged Regression for High-Dimensional Data. arXiv. https://doi.org/10.34726/5489, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Neubauer, L., & Filzmoser, P. (2023). Improving Forecasts for Heterogeneous Time Series by “Averaging”, with Application to Food Demand Forecast. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.07119, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Filzmoser, P., Mayrhofer, M., Radojicic, U., & Lewitschnig, H. (2023). Explainable outlier identification for matrix-valued observations. In Book of Abstracts : International Conference on Data Science : ICDS 2023 : Multidimensional Perspectives: From Statistical Learning to Data Science Applications (pp. 13–13).
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Piccolotto, N., Bogl, M., Muehlmann, C., Nordhausen, K., Filzmoser, P., Schmidt, J., & Miksch, S. (2023). Data Type Agnostic Visual Sensitivity Analysis. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. https://doi.org/10.1109/TVCG.2023.3327203, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Rieser, C., & Filzmoser, P. (2023). Extending compositional data analysis from a graph signal processing perspective. Journal of Multivariate Analysis, 198, Article 105209. https://doi.org/10.1016/j.jmva.2023.105209, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Piccolotto, N., Bögl, M., Mühlmann, C., Nordhausen, K., Filzmoser, P., Schmidt, J., & Miksch, S. (2023, October 26). Data Type Agnostic Visual Sensitivity Analysis. IEEE VIS 2023, Melbourne, Australia.
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Pfeiffer, P., & Filzmoser, P. (2023). Robust statistical methods for high-dimensional data, with applications in tribology. Analytica Chimica Acta, 1279(341762). https://doi.org/10.34726/5289, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Mayrhofer, M., Lewitschnig, H., & Filzmoser, P. (2023, October 19). New Mission Profile Model Using Functional Data Analysis. Infineon meets University 2023, Germany.
| New Mission Profile Model Using Functional Data Analysis auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Rieser, C., Fačevicová, K., & Filzmoser, P. (2023). Cell-wise robust covariance estimation for compositions, with application to geochemical data. Journal of Geochemical Exploration, 253, Article 107299. https://doi.org/10.1016/j.gexplo.2023.107299, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Cell-wise robust covariance estimation for compositions, with application to geochemical data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., & Mayrhofer, M. (2023). Outlier explanation based on Shapley values for vector- and matrix-valued observations. In P. Coretto, G. N. Giordano, & M. La Rocca (Eds.), CLADAC 2023 : Book of Abstracts and Short Papers : 14th Scientific Meeting of the Classification and Data Analysis Group (pp. 156–158). Pearson Education Resources.
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Mayrhofer, M., & Filzmoser, P. (2023). Explainable outlier detection based on Shapley values. In PROGRAMME AND ABSTRACTS 25th International Conference on Computational Statistics (COMPSTAT 2023) (pp. 13–14).
| Explainable outlier detection based on Shapley values auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Heiler, G., Hanbury, A., & Filzmoser, P. (2023). The Impact of COVID-19 on Relative Changes in Aggregated Mobility Using Mobile-phone Data. Austrian Journal of Statistics, 52(4), 163–179. https://doi.org/10.17713/ajs.v52i4.1510, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Drastichová, M., Filzmoser, P., & Gajanin, R. (2023). Relationships between wellbeing and sustainable development in a group of selected developed countries. Problemy Ekorozwoju, 18(2), 49–77. https://doi.org/10.35784/preko.3941, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Neubauer, L., & Filzmoser, P. (2023). A New Look at Model Averaging of Differently Sized Time Series. In DSSV 2023 : Book of Abstracts. DSSV-ECDA 2023, Antwerpen, Belgium.
| A New Look at Model Averaging of Differently Sized Time Series auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Mayrhofer, M., Rieser, C., & Filzmoser, P. (2023). L0 Regularized Cellwise Outlier Detection and Covariance Estimation. In Book of abstracts: Joint conference of Data Science, Statistics & Visualisation and the European Conference on Data Analysis (pp. 95–95).
| L0 Regularized Cellwise Outlier Detection and Covariance Estimation auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Oguamalam, J., Radojicic, U., & Filzmoser, P. (2023). Functional Outlier Detection based on the Minimum Regularized Covariance Trace Estimator. In Book of abstracts: Joint conference of Data Science, Statistics & Visualisation and the European Conference on Data Analysis (pp. 102–102).
| Functional Outlier Detection based on the Minimum Regularized Covariance Trace Estimator auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Parzer, R., Vana Gür, L., & Filzmoser, P. (2023). Combining New Dimension Reduction Tools for High-Dimensional Regression. In DSSV 2023 : Book of Abstracts (pp. 103–103).
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Kurnaz, F. S., & Filzmoser, P. (2023). Robust and sparse multinomial regression in high dimensions. Data Mining and Knowledge Discovery, 37(4), 1609–1629. https://doi.org/10.1007/s10618-023-00936-6, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Filzmoser, P., & Monti, G. S. (2023, June 12). A robust knockoff filter for sparse regression with microbiome compositions. ODAM 2023, Olomouc, Czechia.
| A robust knockoff filter for sparse regression with microbiome compositions auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Mayrhofer, M., & Filzmoser, P. (2023). Explainable Multivariate Outlier Detection based on Shapley Values. In Book of Abstracts Olomoucian Days of Applied Mathematics ODAM 2023 (pp. 53–53).
| Explainable Multivariate Outlier Detection based on Shapley Values auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Oguamalam, J., Radojicic, U., & Filzmoser, P. (2023). Minimum Regularized Covariance Trace Estimator and Outlier Detection for Functional Data. In Book of Abstracs - Olomoucian Days of Applied Mathematics ODAM 2023 (pp. 57–57).
| Minimum Regularized Covariance Trace Estimator and Outlier Detection for Functional Data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Puchhammer, P., & Filzmoser, P. (2023, June 12). Detecting Local Outliers Using the Spatially Smoothed MRCD Estimator. Olomoucian Days of Applied Mathematics ODAM 2023, Olomouc, Czechia.
| Detecting Local Outliers Using the Spatially Smoothed MRCD Estimator auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Mayrhofer, M., Radojicic, U., Lewitschnig, H., & Filzmoser, P. (2023, May 24). Outlier detection and explanation for matrix-valued data. International Conference on Robust Statistics (ICORS) - 2023, Toulouse, France.
| Outlier detection and explanation for matrix-valued data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Pfeiffer, P., Alfons, A., & Filzmoser, P. (2023, May 24). Robust and Sparse CCA: An Algorithm for Dimension Reduction via Sparsity Inducing Penalties.. International Conference on Robust Statistics (ICORS 2023), Toulouse, France.
| Robust and Sparse CCA: An Algorithm for Dimension Reduction via Sparsity Inducing Penalties. auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Puchhammer, P., & Filzmoser, P. (2023). A spatially smoothed MRCD estimator for local outlier detection. In ICORS 2023 - Book of Abstracts (pp. 58–59).
| A spatially smoothed MRCD estimator for local outlier detection auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2023, April 18). Robust Sparse Multinomial Regression. DaSSWeb -- Data Science and Statistics Webinar, Portugal.
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Filzmoser, P. (2023, April 13). Robust statistical methods applied to high-dimensional data from tribology. ANAKON 2023, Wien, Austria.
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Parzer, R., Vana Gür, L., & Filzmoser, P. (2023, March 8). High-dimensional Regression using Screening, Random Projection and Averaging. 16th German Probability and Statistics Days 2023, Essen, Germany.
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Neubauer, L., & Filzmoser, P. (2023, March 7). Improving Forecasts for Time Series of Different Lengths by “Averaging”, with Application to Food Demand Prediction. 16th German Probability and Statistics Days Essen 2023, Essen, Germany.
| Improving Forecasts for Time Series of Different Lengths by "Averaging", with Application to Food Demand Prediction auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., & Mazak-Huemer, A. (2023). Massive Data Sets – Is Data Quality Still an Issue? In B. Vogel-Heuser & M. Wimmer (Eds.), Digital Transformation (Vol. 1, pp. 269–279). Springer Vieweg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-65004-2_11, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Kurnaz, F. S., & Filzmoser, P. (2023). enetLTS: robust and sparse methods for high dimensional linear, binary, and multinomial regression. Journal of Open Source Software, 8(82), Article 4773. https://doi.org/10.21105/joss.04773, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Piccolotto, N., Bögl, M., Gschwandtner, T., Muehlmann, C., Nordhausen, K., Filzmoser, P., & Miksch, S. (2022). TBSSvis: Visual analytics for temporal blind source separation. Visual Informatics, 6(4), 51–66. https://doi.org/10.1016/j.visinf.2022.10.002, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Mayrhofer, M., & Filzmoser, P. (2022). Multivariate outlier explanations using Shapley values and Mahalanobis distances. arXiv. https://doi.org/10.34726/3163, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Multivariate outlier explanations using Shapley values and Mahalanobis distances auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Sarala, P., Lunkka, J. P., Sarajärvi, V., Sarala, O., & Filzmoser, P. (2022). Timing of glacial - non-glacial stages in Finland: An exploratory analysis of the OSL data. Arctic, Antarctic, and Alpine Research, 54(1), 428–442. https://doi.org/10.1080/15230430.2022.2117765, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Filzmoser, P. (2022, September 20). Robust linear and logistic regression for high-dimensional compositional data. Applied Statistics 2022, Ljubljana, Slovenia.
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Pfeiffer, P., Ronai, B., Vorlaufer, G., Dörr, N., & Filzmoser, P. (2022). Weighted LASSO variable selection for the analysis of FTIR spectra applied to the prediction of engine oil degradation. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 228, Article 104617. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2022.104617, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Pfeiffer, P., Ronai, B., Vorlaufer, G., Dörr, N., & Filzmoser, P. (2022, September 15). Prediction of engine oil degradation based on FTIR spectroscopic data. Symposium 2022 der Österreichischen Tribologischen Gesellschaft (ÖTG), Wr. Neustadt, Austria.
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Filzmoser, P. (2022, August 31). Benford goes multivariate: A new fraud detection method, with application to music streaming data. Models and Learning in Clustering and Classification, Catania, Italy.
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Pfeiffer, P., Alfons, A., & Filzmoser, P. (2022, August 24). Efficient computation of robust multivariate maximum association. 24th International Conference on Computational Statistics, Bologna, Italy.
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Monti, G. S., & Filzmoser, P. (2022). A robust knockoff filter for sparse regression analysis of microbiome compositional data. Computational Statistics, 271–288. https://doi.org/10.1007/s00180-022-01268-7, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| A robust knockoff filter for sparse regression analysis of microbiome compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Fačevicová, K., Filzmoser, P., & Hron, K. (2022). Compositional cubes: a new concept for multi-factorial compositions. Statistical Papers. https://doi.org/10.1007/s00362-022-01350-8, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Mayrhofer, M., & Filzmoser, P. (2022, July 6). Outlier explanation using Shapley values and Mahalanobis distances. International Conference on Robust Statistics (ICORS 2022), Waterloo, Canada.
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Filzmoser, P. (2022, July 5). Robust multinomial regression in high dimensions. International Conference on Robust Statistics (ICORS 2022), Waterloo, Canada.
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Pfeiffer, P., Ronai, B., Vorlaufer, G., Dörr, N., & Filzmoser, P. (2022, June 21). Prediction of engine oil degradation based on FTIR spectra and weighted LASSO regression. 5th Young Tribological Researcher Symposium (YTRS), Karlsruhe, Germany.
| Prediction of engine oil degradation based on FTIR spectra and weighted LASSO regression auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Piccolotto, N., Bögl, M., Mühlmann, C., Nordhausen, K., Filzmoser, P., & Miksch, S. (2022, June 15). Visual Parameter Selection for Spatial Blind Source Separation. EuroVis 2022, Rome, Italy.
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Filzmoser, P. (2022, June 7). Outliers and compositional data. SEMACRET kick-off meeting, Finland.
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Weltler, P., Rappersberger, K., Filzmoser, P., & Vujic, I. (2022). The impact of the COVID‐19 pandemic on melanoma diagnoses. JEADV Clinical Practice, 1(2), 122–125. https://doi.org/10.1002/jvc2.15, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Filzmoser, P. (2022, May 31). Robust and sparse multinomial regression. Statistics and Econometrics Seminar, Berlin, Germany.
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Pfeiffer, P., Ronai, B., Vorlaufer, G., Dörr, N., & Filzmoser, P. (2022, April 28). Weighted LASSO feature selection for the analysis of FT-IR spectra applied to relate engine oil degradation patterns. Tribology International Conference 2022, Barcelona, Spain.
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Pavlu, I., Filzmoser, P., Menafoglio, A., & Hron, K. (2022). Classification of continuous distributional data using the logratio approach. In P. Brito & S. Dias (Eds.), Analysis of Distributional Data (pp. 184–202). https://doi.org/10.1201/9781315370545-9, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Statistik basierend auf absoluter bzw. relativer Information auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Brandl, M., Hauzenberger, C. A., Filzmoser, P., & Martinez, M. M. (2022). Geochemical sourcing of chipped stone tools from Platia Magoula Zarkou. In E. Alram-Stern, K. Gallis, & G. Toufexis (Eds.), Platia Magoula Zarkou. The Neolithic Period. (Vol. 23, pp. 291–309). Austrian Academy of Sciences Press.
| Geochemical sourcing of chipped stone tools from Platia Magoula Zarkou. auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Brandl, M., Hauzenberger, C. A., Filzmoser, P., & Trnka, G. (2022). Swieciechow in the south - geochemical provenance of a “flint” axe from Austria. In M. Grygiel & P. Obst (Eds.), Walking among ancient trees. (pp. 533–546). Fundacja Badan Archeologicnych Imenia Profesora Konrada Jazdzewskiego.
| Swieciechow in the south - geochemical provenance of a "flint" axe from Austria. auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Mumic, N., Leodolter, O., Schwaiger, A., & Filzmoser, P. (2022). Scale Invariant and Robust Pattern Identification in Univariate Time Series, with Application to Growth Trend Detection in Music Streaming Data. In A. Steland & K.-L. Tsui (Eds.), Artificial Intelligence, Big Data and Data Science in Statistics (pp. 25–50). Springer Nature, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-07155-3_2, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Scale Invariant and Robust Pattern Identification in Univariate Time Series, with Application to Growth Trend Detection in Music Streaming Data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Piccolotto, N., Bögl, M., Muehlmann, C., Nordhausen, K., Filzmoser, P., & Miksch, S. (2022). Visual Parameter Selection for Spatial Blind Source Separation. Computer Graphics Forum, 41(3), 157–168. https://doi.org/10.1111/cgf.14530, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Visual Parameter Selection for Spatial Blind Source Separation auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster

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| A multivariate test for detecting fraud based on Benford's law, with application to music streaming data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Factors of Quality of Life in a Group of Selected European Union and OECD Countries auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Introduction to robust statistics auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Robust Statistics auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Robust linear regression for high-dimensional data: an overview auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Logratio Approach to Distributional Modeling auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., Hron, K., Martin-Fernandez, J. A., & Palarea-Albaladejo, J. (Eds.). (2021). Advances in Compositional Data Analysis. Springer Nature Switzerland AG. https://doi.org/10.1007/978-3-030-71175-7, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Advances in Compositional Data Analysis auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Analysing Pairwise Logratios Revisited auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hron, K., Menafoglio, A., Palarea-Albaladejo, J., Filzmoser, P., Talská, R., & Egozcue, J. J. (2021). Weighting of Parts in Compositional Data Analysis: Advances and Applications. Mathematical Geosciences, 54(1), 71–93. https://doi.org/10.1007/s11004-021-09952-y, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Weighting of Parts in Compositional Data Analysis: Advances and Applications auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Comparison of Zero Replacement Strategies for Compositional Data with Large Numbers of Zeros auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Miksova, D., Rieser, C., Filzmoser, P., Middleton, M., & Sutinen, R. (2021). Identification of Mineralization in Geochemistry for Grid Sampling Using Generalized Additive Models. Mathematical Geosciences, 53(8), 1861–1880. https://doi.org/10.1007/s11004-021-09929-x, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Mikšová, D., Rieser, C., & Filzmoser, P. (2021). Identification of Mineralization in Geochemistry Along a Transect Based on the Spatial Curvature of Log-Ratios. Mathematical Geosciences, 53(7), 1513–1533. https://doi.org/10.1007/s11004-021-09930-4, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Identification of Mineralization in Geochemistry Along a Transect Based on the Spatial Curvature of Log-Ratios auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Robust logistic zero-sum regression for microbiome compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Sparse least trimmed squares regression with compositional covariates for high-dimensional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Adaptive Trade-offs Towards the Last Glacial Maximum in North-Western Europe: a Multidisciplinary View from Walou Cave auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Blind Source Separation for Compositional Time Series auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Local projections for high-dimensional outlier detection auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Visualizing the decision rules behind the ROC curves: understanding the classification process auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Rabeder, J., Reitner, H., Wimmer-Frey, I., Filzmoser, P., Mert, M. C., Heinrich, M., Lipiarski, P., Reitner, J. M., Hobinger, G., & Benold, C. (2021). Integrative Analyse der L oss- und L osslehmvorkommen im osterreichischen Alpenvorland und im Wiener Becken { ein Beitrag zum Interaktiven Rohsto -Informationssystem IRIS-Online. BHM Berg- Und Hüttenmännische Monatshefte, 166(4), 206–211. https://doi.org/10.1007/s00501-021-01096-0, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Compositional trend filtering auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Outlier detection for pandemic-related data using compositional functional data analysis auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| MAINT.Data: Modelling and Analysing Interval Data in R auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Artificial Neural Networks to Impute Rounded Zeros in Compositional Data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Automorphism groups of alkane graphs auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Robust principal component analysis for compositional tables auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Location-free robust scale estimates for fuzzy data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Robust regression with compositional covariates including cellwise outliers auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster

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| A comparison of generalised linear models and compositional models for ordered categorical data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| A new partial robust adaptive modified maximum likelihood estimator auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| A robust adaptive modified maximum likelihood estimator for the linear regression model auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Multivariate outlier detection in applied data analysis: global, local, compositional and cellwise outliers auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Compositional Data Analysis in Chemometrics auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Robust Multivariate Methods in Chemometrics auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| The impact of COVID-19 on relative changes in aggregated mobility using mobile-phone data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Weighted symmetric pivot coordinates for compositional data with geochemical applications auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| pXRF measurements on soil samples for the exploration of an antimony deposit: example from the Vendean antimony district (France) auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Imputation of values above an upper detection limit in compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Robust and sparse multigroup classification by the optimal scoring approach auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Varmuza, K., Filzmoser, P., Fray, N., Cottin, H., Merouane, S., Stenzel, O., Paquette, J., Kissel, J., Briois, C., Baklouti, D., Bardyn, A., Siljeström, S., Silén, J., & Hilchenbach, M. (2020). Composition of cometary particles collected during two periods of the Rosetta mission: multivariate evaluation of mass spectral data. Journal of Chemometrics, 34(4). https://doi.org/10.1002/cem.3218, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Composition of cometary particles collected during two periods of the Rosetta mission: multivariate evaluation of mass spectral data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Statistical methods for the geochemical characterisation of surface waters: The case study of the Tiber River basin (Central Italy) auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| A Comprehensive Prediction Approach for Hardware Asset Management auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Moreau, L., Ciornei, A., Gjesfjeld, E., Filzmoser, P., Gibson, S. A., Day, J., Nigst, P. R., Noiret, P., Macleod, R. A., Niţă, L., & Anghelinu, M. (2019). First geochemical “fingerprinting” of Balkan and Prut flint from Palaeolithic Romania: potentials, limitations and future directions. Archaeometry, 61(3), 521–538. https://doi.org/10.1111/arcm.12433, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| First geochemical 'fingerprinting' of Balkan and Prut flint from Palaeolithic Romania: potentials, limitations and future directions auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Effects of sewage sludge application on unfertile tropical soils evaluated by multiple approaches: a field experiment in a commercial Eucalyptus plantation auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Comments on: Composition data: the sample space and its structure auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Robust second-order least-squares estimation for regression models with autoregressive errors auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Evaluation of robust outlier detection methods for zero-inflated complex data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Composition of cometary particles versus distance to sun during sample collection - based on multivariate evaluation of mass spectral data (Rosetta/COSIMA). auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Cometary particle surfaces - characterized by chemometric evaluation of secondary ion mass spectra. auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| One-class classification for the recognition of relevant measurements - applied to mass spectra from cometary and meteoritic particles auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Cellwise outlier detection and biomarker identification in metabolomics based on pairwise log ratios auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Exploring robustness in a combined feature selection approach. auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster

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| Dynamic log file analysis: An unsupervised cluster evolution approach for anomaly detection auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| The response of 12 different plant materials and one mushroom to Mo and Pb mineralization along a 100-km transect in southern central Norway auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Varmuza, K., Filzmoser, P., Hoffmann, I., Walach, J., Cottin, H., Fray, N., BRIOIS, C., Modica, P., Bardyn, A., Silén, J., Siljeström, S., Stenzel, O., Kissel, J., & Hilchenbach, M. (2018). Significance of variables for discrimination: Applied to the search of organic ions in mass spectra measured on cometary particles. Journal of Chemometrics, 32(4), e3001. https://doi.org/10.1002/cem.3001, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Significance of variables for discrimination: Applied to the search of organic ions in mass spectra measured on cometary particles auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Brandl, M., Martinez, M. M., Hauzenberger, C., Filzmoser, P., Nymoen, P., & Mehler, N. (2018). A multi-technique analytical approach to sourcing Scandinavian flint: Provenance of ballast flint from the shipwreck “Leirvigen 1”, Norway. PLoS ONE, 13(8), e0200647. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0200647, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| A multi-technique analytical approach to sourcing Scandinavian flint: Provenance of ballast flint from the shipwreck "Leirvigen 1", Norway auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Clustering of imbalanced high-dimensional media data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| The impact of large fire on calcareous Mediterranean pedosystems (Sardinia, Italy) - An integrated multiple approach auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| A robust Parafact model for compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Outlier detection in interval data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Graphical statistics to explore the natural and anthropogenic processes influencing the inorganic quality of drinking water, ground water and surface water auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Robust and sparse estimation methods for high dimensional linear and logistic regression auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Landauer, M., Wurzenberger, M., Skopik, F., Settanni, G., & Filzmoser, P. (2018). Time series analysis: Unsupervised anomaly detection beyond outlier detection. In C. Su & H. Kikuch (Eds.), Information Security Practice and Experience (pp. 16–36). Springer.
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| A robust approach to risk assessment based on species sensitivity distributions auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Guided projections for analyzing the structure of high-dimensional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| nsROC: An R package for Non-Standard ROC Curve Analysis auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| GEMAS: Establishing geochemical back- ground and threshold for 53 chemical elements in European agricultural soil auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Geosphere-biosphere circulation of chemical elements in soil and plant systems from a 100 km transect from southern central Norway auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| There and back again: Outlier detection between statistical reasoning and data mining algorithms auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster

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Stenzel, O., Hilchenbach, M., Merouane, S., Paquette, J., Varmuza, K., Engrand, C., Brandstätter, F., Koeberl, C., Ferrière, L., Filzmoser, P., & Siljeström, S. (2017). Similarities in element content between comet 67P/Churyumov–Gerasimenko coma dust and selected meteorite samples. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 469(Suppl_2), S492–S505. https://doi.org/10.1093/mnras/stx1908, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Similarities in element content between comet 67P/Churyumov–Gerasimenko coma dust and selected meteorite samples auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Croux, C., & Filzmoser, P. (2017). Robust Maximum Association Estimators. Journal of the American Statistical Association, 112(517), 436–445. https://doi.org/10.1080/01621459.2016.1148609, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Robust Maximum Association Estimators auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Brodinova, S., Filzmoser, P., Ortner, T., Breiteneder, C., & Zaharieva, M. (2017). Finding groups in large and high-dimensional data using a k-means-based algorithm. MOVISS - Metabolomic Bio & Data 2017, Vorau, Austria.
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| Robust and sparse clustering for high-dimensional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Cycle Plot Revisited: Multivariate Outlier Detection Using a Distance-Based Abstraction auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Bögl, M., Filzmoser, P., Gschwandtner, T., Lammarsch, T., Leite, R. A., Miksch, S., & Rind, A. (2017). Cycle Plot Revisited: Multivariate Outlier Detection Using a Distance-Based Abstraction. Computer Graphics Forum, 36(3), 227–238.
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| Special issue of the CDAM 2016 conference auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Glock, B., Endel, F., Endel, G., Sandholzer, K., Popper, N., Rinner, C., Duftschmid, G., Filzmoser, P., Mert, M. C., Holl, J., & Wagner-Pinter, M. (2017). How sick is Austria? - A decision support framework for different evaluations of the burden of disease within the Austrian population based on different data sources. International Journal of Population Data Science, 1(1). https://doi.org/10.23889/ijpds.v1i1.111, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| How sick is Austria? - A decision support framework for different evaluations of the burden of disease within the Austrian population based on different data sources auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| The paradigm of relatedness auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Exploratory data analysis for interval compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Kurnaz, F. S., Hoffmann, I., & Filzmoser, P. (2017). Robust and sparse methods for high-dimensional linear and logistic regression. MOVISS - Metabolomic Bio & Data 2017, Vorau, Austria.
| Robust and sparse methods for high-dimensional linear and logistic regression auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Kynčlová, P., Hron, K., & Filzmoser, P. (2017). Correlation Between Compositional Parts Based on Symmetric Balances. Mathematical Geosciences, 49(6), 777–796. https://doi.org/10.1007/s11004-016-9669-3, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Correlation Between Compositional Parts Based on Symmetric Balances auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Ortner, T., Filzmoser, P., Brodinova, S., Zaharieva, M., & Breiteneder, C. (2017). Local projection for outlier detection. Olomouc Days of Applied Mathematics (ODAM 2017), Olomouc, EU.
| Local projection for outlier detection auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| A new method for correlation analysis of compositional (environmental) data - a worked example auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Reimann, C., Négrel, P., Ladenberger, A., Birke, M., Filzmoser, P., O’Connor, P., & Demetriades, A. (2017). Comment on “Maps of heavy metals in the soils of the European Union and proposed priority areas for detailed assessment” by Tóth, G., Hermann, T., Szatmári, G., Pásztor, L. Science of the Total Environment, 578, 236–241. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.07.208, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Comment on "Maps of heavy metals in the soils of the European Union and proposed priority areas for detailed assessment" by Tóth, G., Hermann, T., Szatmári, G., Pásztor, L. auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Templ, B., Templ, M., Filzmoser, P., Lehoczky, A., Baksiene, E., Fleck, S., Gregow, H., Hodzic, S., Kalvane, G., Kubin, E., Palm, V., Romanovskaja, D., Vucetic, V., Zust, A., & Czúcz, B. (2017). Phenological patterns of flowering across biogeographical regions of Europe. International Journal of Biometeorology, 61(7), 1347–1358. https://doi.org/10.1007/s00484-017-1312-6, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Phenological patterns of flowering across biogeographical regions of Europe auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Templ, M., Hron, K., & Filzmoser, P. (2017). Exploring outliers in compositional data with structural zeros. CoDaWork 2017, Abbadia San Salvatore, EU.
| Exploring outliers in compositional data with structural zeros auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Templ, M., Hron, K., & Filzmoser, P. (2017). Exploratory Tools for Outlier Detection in Compositional Data with Structural Zeros. Journal of Applied Statistics, 44(4), 734–752. https://doi.org/10.1080/02664763.2016.1182135, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Exploratory Tools for Outlier Detection in Compositional Data with Structural Zeros auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Tobin, J., Walach, J., Beer, D. de, Williams, P., Filzmoser, P., & Walczak, B. (2017). Untargeted analysis of fermentation process of rooibos tea samples. SCC15 2017 - 15th Scandinavian Symposium on Chemometrics, Naantali, Finland, EU.
| Untargeted analysis of fermentation process of rooibos tea samples auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Tobin, J., Walach, J., de Beer, D., Williams, P. J., Filzmoser, P., & Walczak, B. (2017). Untargeted analysis of chromatographic data for green and fermented rooibos: problem with size effect removal. Journal of Chromatography A, 1525, 109–115. https://doi.org/10.1016/j.chroma.2017.10.024, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Untargeted analysis of chromatographic data for green and fermented rooibos: problem with size effect removal auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Varmuza, K., Baklouti, D., Bardyn, A., Cottin, H., Engrand, C., Filzmoser, P., Fray, N., Hilchenbach, M., Hoffmann, I., Kissel, J., Modica, P., Silén, J., Siljeström, S., & Stenzel, O. (2017). Comet dust composition explored by chemometric methods using mass spectral data from COSIMA/ROSETTA. 15th Scandinavian Symposium on Chemometrics (SSC15), Naantali, EU.
| Comet dust composition explored by chemometric methods using mass spectral data from COSIMA/ROSETTA auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Varmuza, K., Brandstätter, F., Cottin, H., Engrand, C., Ferrière, L., Filzmoser, P., Fray, N., Hilchenbach, M., Hoffmann, I., Kissel, J., Koeberl, C., Modica, P., Paquette, J., & Stenzel, O. (2017). Comet and meteorite particle surface characterization by multi-variate data analyses using TOF‐SIMS data from COSIMA/Rosetta. ANAKON 2017, Gesellschaft Deutscher Chemiker, Tubingen, EU.
| Comet and meteorite particle surface characterization by multi-variate data analyses using TOF‐SIMS data from COSIMA/Rosetta auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Varmuza, K., Brandstätter, F., Cottin, H., Engrand, C., Ferrière, L., Filzmoser, P., Fray, N., Hilchenbach, M., Hoffmann, I., Kissel, J., Koeberl, C., Modica, P., Paquette, J., & Stenzel, O. (2017). Elemental surface composition of comet 67P grains (Rosetta) and of carbonaceous chondrite meteorites - characterized by multivariate mass spectral data (COSIMA). In EGU General Assembly 2017 (p. 1). Copernicus Publications.
| Elemental surface composition of comet 67P grains (Rosetta) and of carbonaceous chondrite meteorites - characterized by multivariate mass spectral data (COSIMA). auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Varmuza, K., Filzmoser, P., Hoffmann, I., Walach, J., Cottin, H., Fray, N., Briois, C., Silén, J., Stenzel, O., Kissel, J., & Hilchenbach, M. (2017). Significance of variables for discrimination - applied to the search of organic ions in mass spectra measured on cometary particles. Conferentia Chemometrica 2017, Gyöngyös-Farkasmály, EU.
| Significance of variables for discrimination - applied to the search of organic ions in mass spectra measured on cometary particles auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Walach, J., Filzmoser, P., Hron, K., Walczak, B., & Najdekr, L. (2017). A new method for variable selection in a two and multi-group case. ERCIM 2017 - International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics (CMStatistics 2017), London, EU.
| A new method for variable selection in a two and multi-group case auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Walach, J., Filzmoser, P., Hron, K., Walczak, B., & Najdekr, L. (2017). A robust pairwise log-ratio approach for variable selection and cell-wise outlier diagnostics with focus on metabolomic data. CoDaWork 2017, Abbadia San Salvatore, EU.
| A robust pairwise log-ratio approach for variable selection and cell-wise outlier diagnostics with focus on metabolomic data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Walach, J., Filzmoser, P., Hron, K., Walczak, B., & Najdekr, L. (2017). Cell-wise outlier diagnostics and its use for biomarker identification. MOVISS - Metabolomic Bio & Data 2017, Vorau, Austria.
| Cell-wise outlier diagnostics and its use for biomarker identification auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Walach, J., Filzmoser, P., Hron, K., Walczak, B., & Najdekr, L. (2017). Variable selection method based on a pairwise log-ratio approach and cell-wise outlier diagnostics. Olomouc Days of Applied Mathematics (ODAM 2017), Olomouc, EU.
| Variable selection method based on a pairwise log-ratio approach and cell-wise outlier diagnostics auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Walach, J., Filzmoser, P., Hron, K., Walczak, B., & Najdekr, L. (2017). Robust biomarker identification in a two-class problem based on pairwise log-ratios. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 171, 277–285. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2017.09.003, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Robust biomarker identification in a two-class problem based on pairwise log-ratios auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
de la Rosa de Sáa, S., Lubiano, M. A., Sinova, B., & Filzmoser, P. (2017). Robust scale estimators for fuzzy data. Advances in Data Analysis and Classification, 11(4), 731–758. https://doi.org/10.1007/s11634-015-0210-1, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Robust scale estimators for fuzzy data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster

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| Error propagation in isometric log-ratio coordinates for compositional data: theoretical and practical considerations auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Agostinelli, C., Basu, A., Filzmoser, P., & Mukherjee, D. (Eds.). (2016). Recent Advances in Robust Statistics: Theory and Applications. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-81-322-3643-6, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Recent Advances in Robust Statistics: Theory and Applications auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Robust maximum association between data sets: The R package ccaPP auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Combining local and scientific knowledge on soil resources through an integrated ethnopedological approach auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Statistical analysis of geochemical compositions: Problems, perspectives and solutions auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Glock, B., Endel, F., Endel, G., Popper, N., Sandholzer, K., Rinner, C., Duftschmid, G., Holl, J., Wagner-Pinter, M., Mert, M. C., & Filzmoser, P. (2016). How sick is Austria? A decision support framework for different evaluations of the burden of disease within the Austrian population based in different data sources. International Population Data Linkage Conference 2016, Swansea, EU.
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Hoffmann, I., Brandstätter, F., Engrand, C., Ferrière, L., Filzmoser, P., Hilchenbach, M., Koeberl, C., & Varmuza, K. (2016). Meteorite classification by TOF-SIMS-chemometrics. 27th Mass Spec Forum Vienna, Wien, Austria.
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Hoffmann, I., Filzmoser, P., & Croux, C. (2016). Robust and sparse multiclass classification by the optimal scoring approach. International Conference on Robust Statistics, Parma, EU.
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| Exploring outliers in compositional data with structural zeros auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Classical and robust orthogonal regression between parts of compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Kynčlová, P., Filzmoser, P., & Hron, K. (2016). Compositional biplots including external non-compositional variables. Statistics, 50(5), 1132–1148. https://doi.org/10.1080/02331888.2015.1135155, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Compositional biplots including external non-compositional variables auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
McKinley, J. M., Hron, K., Grunsky, E. C., Reimann, C., de Caritat, P., Filzmoser, P., van den Boogaart, K. G., & Tolosana-Delgado, R. (2016). The single component geochemical map: Fact or fiction? Journal of Geochemical Exploration, 162, 16–28. https://doi.org/10.1016/j.gexplo.2015.12.005, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| The single component geochemical map: Fact or fiction? auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Moreau, L., Brandl, M., Filzmoser, P., Hauzenberger, C., Goemaere, E., Jadin, I., Collet, H., Hanzeur, A., & Schmitz, R. (2016). Geochemical Sourcing of Flint Artifacts from Western Belgium and the German Rhineland: Testing Hypotheses on Gravettian Period Mobility and Raw Material Economy. Geoarchaeology, 31(3), 229–243.
| Geochemical Sourcing of Flint Artifacts from Western Belgium and the German Rhineland: Testing Hypotheses on Gravettian Period Mobility and Raw Material Economy auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Ortner, T., Filzmoser, P., Brodinova, S., Zaharieva, M., & Breiteneder, C. (2016). Forward Projection for High-Dimensional Data. International Conference COMPUTER DATA ANALYSIS & MODELING, Minsk, Belarus, Non-EU.
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| Guided projections for analysising the structure of high dimensional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Comment on "Heavy metals in agricultural soil of the European Union with implications for food safety" by G. Toth, T. Hermann, M.R. Da Silva, and L. Montanarella auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Templ, M., Hron, K., Filzmoser, P., & Gardlo, A. (2016). Imputation of rounded zeros for high-dimensional compositional data. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 155, 183–190. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2016.04.011, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Imputation of rounded zeros for high-dimensional compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| A Pairwise Log-Ratio Method for the Identification Biomarkers auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster

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| Evaluation of Robust PCA for Supervised Audio Outlier Detection auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Brodinova, S., Ortner, T., Filzmoser, P., Zaharieva, M., & Breiteneder, C. (2015). Simulation of Robust PCA for Supervised Audio Outlier Detection. In Eighth International Workshop on Simulation: Book of Abstracts. International Workshop on Simulation, Vienna, Austria.
| Simulation of Robust PCA for Supervised Audio Outlier Detection auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Bögl, M., Aigner, W., Filzmoser, P., Gschwandtner, T., Lammarsch, T., Miksch, S., & Rind, A. (2015). Integrating Predictions in Time Series Model Selection. In J. Yang, E. Bertini, N. Elmqvist, T. Dwyer, X. Yuan, & H. Carr (Eds.), EuroVA 2015 EuroVis Workshop on Visual Analytics (pp. 73–78). The Eurographics Association. https://doi.org/10.2312/eurova.20151107, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Integrating Predictions in Time Series Model Selection auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Bögl, M., Aigner, W., Filzmoser, P., Gschwandtner, T., Lammarsch, T., Miksch, S., & Rind, A. (2015). Visually and Statistically Guided Imputation of Missing Values in Univariate Seasonal Time Series. In J. Yang, E. Bertini, N. Elmqvist, T. Dwyer, X. Yuan, & H. Carr (Eds.), Poster Proceedings of the IEEE Visualization Conference 2015 (p. 2).
| Visually and Statistically Guided Imputation of Missing Values in Univariate Seasonal Time Series auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2015). Local multivariate outlier identification. Universität Olomouc, Olomouc, EU.
| Local multivariate outlier identification auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2015). Robust statistical methods for high-dimensional data. Isi Wsc World Statistics Congress 2015, Rio de Janeiro, Brazil, Non-EU.
| Robust statistical methods for high-dimensional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2015). Robust statistics and R. In International Conference on Robust Statistics - Book of Abstracts. ICORS 2015 International Conference on Robust Statistics, Indian Statistical Institute, Kolkata, India, Non-EU.
| Robust statistics and R auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., & Hron, K. (2015). Guest Editorial: Special Issue: Compositional Data Modelling. Statistical Modelling, 15(2), vii–viii. https://doi.org/10.1177/1471082x14535520, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Guest Editorial: Special Issue: Compositional Data Modelling auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., & Hron, K. (2015). Robust Coordinates for Compositional Data Using Weighted Balances. In K. Nordhausen & S. Taskinen (Eds.), Modern Nonparametric, Robust and Multivariate Methods (pp. 167–184). Springer International Publishing Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-319-22404-6_10, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Robust Coordinates for Compositional Data Using Weighted Balances auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., Croux, C., Hoffmann, I., & Serneels, S. (2015). High-dimensional regression and classification with sparse partial robust M estimation (IPS067). Isi Wsc World Statistics Congress 2015, Rio de Janeiro, Brazil, Non-EU.
| High-dimensional regression and classification with sparse partial robust M estimation (IPS067) auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., Gussenbauer, J., & Templ, M. (2015). Detecting outliers in household consumption survey data (Deliverable 4. Contract with world bank (1157976)).
| Detecting outliers in household consumption survey data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., Templ, M., & Gussenbauer, J. (2015). Short Overview on Outlier Detection Methods (Deliverable 1 Contract with world bank (1157976)).
| Short Overview on Outlier Detection Methods auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Flem, B., Reimann, C., Birke, M., Banks, D., Filzmoser, P., & Frengstad, B. (2015). Inorganic chemical quality of European tap-water: 2. Geographical distribution. Applied Geochemistry, 59, 211–224. https://doi.org/10.1016/j.apgeochem.2015.01.016, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Inorganic chemical quality of European tap-water: 2. Geographical distribution auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Gardlo, A., Hron, K., Templ, M., & Filzmoser, P. (2015). Imputation of rounded zeros for data from metabolomics. CoDaWork 2015, L’Escala, EU.
| Imputation of rounded zeros for data from metabolomics auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Recommendations on a Knowledge Graph auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Robust Statistical Methods for Outlier Detection with Application to Household Expenditure Data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hoffmann, I., Filzmoser, P., & Serneels, S. (2015). Robust and sparse PLS for binary classification. In International Conference on Robust Statistics - Book of Abstracts (pp. 22–23).
| Robust and sparse PLS for binary classification auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hoffmann, I., Serneels, S., Filzmoser, P., & Croux, C. (2015). Sparse partial robust M-regression (CS-2015-1).
| Sparse partial robust M-regression auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hoffmann, I., Serneels, S., Filzmoser, P., & Croux, C. (2015). Sparse partial robust M regression. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 149, PART A, 15 DECEMBER, 50–59.
| Sparse partial robust M regression auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hron, K., & Filzmoser, P. (2015). Exploring compositional data with the robust compositional biplot. In M. Carpita, E. Brentari, & E. M. Qannari (Eds.), Advances in Latent Variables. Part of the series Studies in Theoretical and Applied Statistics (pp. 219–226). Springer International Publishing Switzerland.
| Exploring compositional data with the robust compositional biplot auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Simplicial principal component analysis for density functions in Bayes spaces auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Kalivodova, A., Hron, K., Filzmoser, P., Najdekr, L., Janeckova, H., & Adam, T. (2015). PLS-DA for compositional data with application to metabolomics. Journal of Chemometrics, 29(1), 21–28.
| PLS-DA for compositional data with application to metabolomics auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Kynčlová, P., Filzmoser, P., & Hron, K. (2015). Modeling Compositional Time Series with Vector Autoregressive Models. Journal of Forecasting, 34(4 / July), 303–314.
| Modeling Compositional Time Series with Vector Autoregressive Models auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Martin-Fernandez, J. A., Hron, K., Templ, M., Filzmoser, P., & Palarea-Albaladejo, J. (2015). Bayesian-multiplicative treatment of count zeros in compositional data sets. Statistical Modelling, 15(2), 134–158.
| Bayesian-multiplicative treatment of count zeros in compositional data sets auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Mert, M. C., Filzmoser, P., & Hron, K. (2015). Sparse principal balances. Statistical Modelling, 15(2), 159–174. https://doi.org/10.1177/1471082x14535525, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Sparse principal balances auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Nordhausen, K., Oja, H., Filzmoser, P., & Reimann, C. (2015). Blind Source Separation for Spatial Compositional Data. Mathematical Geosciences, 47(7), 753–770. https://doi.org/10.1007/s11004-014-9559-5, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Blind Source Separation for Spatial Compositional Data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Ortner, T., Filzmoser, P., & Endel, G. (2015). Identifying Structural Changes in Austrian Social Insurance Data. IFAC-PapersOnLine, 48(1), 115–120. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2015.05.152, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Identifying Structural Changes in Austrian Social Insurance Data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Szabo, B., Templ, M., Filzmoser, P., Lehoczky, A., & Pongrácz, R. (2015). Biogeographical regions and their flowering phenological patterns across Europe. Phenology 2015, Kusadasi, Non-EU.
| Biogeographical regions and their flowering phenological patterns across Europe auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Templ, M., Gussenbauer, J., Filzmoser, P., & Dupriez, O. (2015). Outlier detection in complex survey data including semi-continuous components and missing values. ERCIM 2015, London, EU.
| Outlier detection in complex survey data including semi-continuous components and missing values auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Templ, M., Hron, K., Menafoglio, A., Hruskova, K., & Filzmoser, P. (2015). Simplicial principal component analysis for density functions. CoDaWork 2015, L’Escala, EU.
| Simplicial principal component analysis for density functions auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Varmuza, K., & Filzmoser, P. (2015). Chapter 2: Repeated Double Cross Validation (rdCV) - A Strategy for Optimizing Empirical Multivariate Models, and for Comparing Their Prediction Performances. In M. Khanmohammadi (Ed.), Current Applications of Chemometrics (pp. 15–32). Nova Science Publishers.
| Chapter 2: Repeated Double Cross Validation (rdCV) - A Strategy for Optimizing Empirical Multivariate Models, and for Comparing Their Prediction Performances auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
de la Rosa de Sáa, S., Filzmoser, P., Gil, M. Á., & Lubiano, M. A. (2015). On the Robustness of Absolute Deviations with Fuzzy Data. In Strengthening Links Between Data Analysis and Soft Computing (pp. 133–141). Springer Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-319-10765-3_16, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| On the Robustness of Absolute Deviations with Fuzzy Data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster

Brandl, M., Hauzenberger, C., Postl, W., Martinez, M. M., Filzmoser, P., & Trnaka, G. (2014). Radiolarite studies at Krems-Wachtberg (Lower Austria): Northern Alpine versus Carpathian lithic resources. Quaternary International, 351, 146–162.
| Radiolarite studies at Krems-Wachtberg (Lower Austria): Northern Alpine versus Carpathian lithic resources auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Brito, P., Filzmoser, P., & Hron, K. (2014). Exploratory data analysis for interval compositional data. 4th Workshop in Symbolic Data Analysis (SDA 2014), Taipei, China, Non-EU.
| Exploratory data analysis for interval compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Brito, P., Filzmoser, P., & Hron, K. (2014). Statistical analysis of interval compositional data. In CFE-ERCIM 2014 - Book of Abstracts. ERCIM 2014 - 7th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics, University of Pisa, Italy, EU.
| Statistical analysis of interval compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Bögl, M., Aigner, W., Filzmoser, P., Gschwandtner, T., Lammarsch, T., Miksch, S., & Rind, A. (2014). Visual Analytics Methods to Guide Diagnostics for Time Series Model Predictions. In Proceedings of the 2014 IEEE VIS Workshop on Visualization for Predictive Analytics (p. 4).
| Visual Analytics Methods to Guide Diagnostics for Time Series Model Predictions auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Demetriades, A., Reimann, C., & Filzmoser, P. (2014). Evaluation of GEMAS project quality control results. In C. Reimann, M. Birke, A. Demetriades, P. Filzmoser, & P. O´Connor (Eds.), Chemistry of Europe’s Agricultural Soils. Part A: Methodology and Interpretation of the GEMAS Data Set, Geologisches Jahrbuch, Reihe B, Heft 102 (pp. 47–60). E. Schweizerbart’sche Verlagsbuchhandlung oHG.
| Evaluation of GEMAS project quality control results auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2014). Generalized additive models. Seminar at the Palacky University, Olomouc / Czech Republic, Non-EU.
| Generalized additive models auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2014). Identi cation of multivariate outliers in interval data. Seminar at the Palacky University, Olomouc / Czech Republic, Non-EU.
| Identi cation of multivariate outliers in interval data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2014). Identifikation multivariater Ausreißer bei Intervalldaten. Stochastik - Workshop Innsbruck (in Kooperation mit TU Dresden), Innsbruck, Austria.
| Identifikation multivariater Ausreißer bei Intervalldaten auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2014). Opportunities of compositional data analysis in chemometrics. CAC 2014 - 14th Conference on Chemometrics in Analytical Chemistry, Richmond, Virginia, EU.
| Opportunities of compositional data analysis in chemometrics auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2014). PCA and beyond. Seminar for students of the Palacký University, Velké Losiny, EU.
| PCA and beyond auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2014). Robust statistics: theoretical and practical considerations. Seminar for students of the Palacký University, Dolni Morava, Cz, EU.
| Robust statistics: theoretical and practical considerations auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2014). Spline interpolation. Seminar at the Palacky University, Olomouc / Czech Republic, Non-EU.
| Spline interpolation auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2014). Statistical analysis of interval compositional data. Seminar at the Lisbon University of Technology, Lisbon, Portugal, EU.
| Statistical analysis of interval compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., & Reimann, C. (2014). Multivariate data analysis. In C. Reimann, M. Birke, A. Demetriades, P. Filzmoser, & P. O´Connor (Eds.), Chemistry of Europe’s Agricultural Soils. Part A: Methodology and Interpretation of the GEMAS Data Set, Geologisches Jahrbuch, Reihe B, Heft 102 (pp. 83–92). E. Schweizerbart’sche Verlagsbuchhandlung oHG.
| Multivariate data analysis auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., & Walczak, B. (2014). What can go wrong at the data normalization step for identification of biomarkers? Journal of Chromatography A, 1362, 194–205. https://doi.org/10.1016/j.chroma.2014.08.050, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| What can go wrong at the data normalization step for identification of biomarkers? auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., Brito, P., & Pedro Duarte Silva, A. (2014). Outlier detection in interval data. In M. Gilli, G. Gonzalez-Rodriguez, & A. Nieto-Reyes (Eds.), Proceedings of COMPSTAT 2014 (p. 11).
| Outlier detection in interval data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., Gatu, C., & Zeileis, A. (2014). Special issue on statistical algorithms and software in R. Computational Statistics & Data Analysis, 71, 887–888. https://doi.org/10.1016/j.csda.2013.10.012, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Special issue on statistical algorithms and software in R auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., Reimann, C., & Birke, M. (2014). Statistical aspects when analyzing geochemical compositions. EGU European Geosciences Union General Assembly 2014, Vienna, Austria.
| Statistical aspects when analyzing geochemical compositions auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., Reimann, C., & Birke, M. (2014). Univariate data analysis and mapping. In C. Reimann, M. Birke, A. Demetriades, P. Filzmoser, & P. O´Connor (Eds.), Chemistry of Europe’s Agricultural Soils. Part A: Methodology and Interpretation of the GEMAS Data Set, Geologisches Jahrbuch, Reihe B, Heft 102 (pp. 67–81). E. Schweizerbart’sche Verlagsbuchhandlung oHG.
| Univariate data analysis and mapping auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., Ruiz-Gazen, A., & Thomas-Agnan, C. (2014). Identification of local multivariate outliers. Statistical Papers, 55(1), 29–47. https://doi.org/10.1007/s00362-013-0524-z, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Identification of local multivariate outliers auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Grad-Gyenge, L., Werthner, H., & Filzmoser, P. (2014). Spreading Activation for Rating Estimation in Recommender Systems. The 15th International Conference on Electronic Commerce and Web Technologies (EC-Web 2014), Munich, Germany, EU.
| Spreading Activation for Rating Estimation in Recommender Systems auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hron, K., Filzmoser, P., Templ, M., van den Boogaart, K. G., & Tolosana-Delgado, R. (2014). Robust Regression with Compositional Response: Application to Geosciences. In Mathematics of Planet Earth. Proceedings of the 15th Annual Conference of the International Association for Mathematical Geosciences (pp. 87–90). Springer Verlag Berlin-Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-32408-6_21, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Robust Regression with Compositional Response: Application to Geosciences auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hron, K., Menafoglio, A., Templ, M., Hruzova, K., & Filzmoser, P. (2014). Simplicial principal component analysis for density functions in Bayes spaces (MOX-report 25/2014).
| Simplicial principal component analysis for density functions in Bayes spaces auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hron, K., Menafoglio, A., Templ, M., Hruzova, K., & Filzmoser, P. (2014). Simplicial principal component analysis for density functions in Bayes spaces. In CFE-ERCIM 2014 - Book of Abstracts. ERCIM 2014 - 7th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics, University of Pisa, Italy, EU.
| Simplicial principal component analysis for density functions in Bayes spaces auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Huf, W., Kalcher, K., Boubela, R. N., Rath, G., Vecsei, A., Filzmoser, P., & Moser, E. (2014). On the generalizability of resting-state fMRI machine learning classifiers. Frontiers in Human Neuroscience, 8. https://doi.org/10.3389/fnhum.2014.00502, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| On the generalizability of resting-state fMRI machine learning classifiers auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Kalcher, K., Boubela, R. N., Huf, W., Bartova, L., Kronnerwetter, C., Derntl, B., Pezawas, L., Filzmoser, P., Nasel, C., & Moser, E. (2014). The Spectral Diversity of Resting-State Fluctuations in the Human Brain. PLoS ONE, 9(4), e93375. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0093375, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| The Spectral Diversity of Resting-State Fluctuations in the Human Brain auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Kalivodova, A., Hron, K., & Filzmoser, P. (2014). PLS-DA for metabolomical (compositional) data using the logratio approach. In CFE-ERCIM 2014 - Book of Abstracts. ERCIM 2014 - 7th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics, University of Pisa, Italy, EU.
| PLS-DA for metabolomical (compositional) data using the logratio approach auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Kynčlová, P., Filzmoser, P., & Hron, K. (2014). Application of T-spaces in modeling compositional time series. In CFE-ERCIM 2014 - Book of Abstracts. ERCIM 2014 - 7th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics, University of Pisa, Italy, EU.
| Application of T-spaces in modeling compositional time series auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Ladenberger, A., Uhlbäck, J., Andersson, M., Reimann, C., Tarvainen, T., Morris, G., Sadeghi, M., Eklund, M., & Filzmoser, P. (2014). Elemental patterns in agricultural and grazing land soil in Norway, Finland and Sweden: What have we learned from continental scale mapping. In C. Reimann, M. Birke, A. Demetriades, P. Filzmoser, & P. O´Connor (Eds.), Chemistry of Europe’s Agricultural Soils. Part A: Methodology and Interpretation of the GEMAS Data Set, Geologisches Jahrbuch, Reihe B, Heft 103 (pp. 235–251). E. Schweizerbart’sche Verlagsbuchhandlung oHG.
| Elemental patterns in agricultural and grazing land soil in Norway, Finland and Sweden: What have we learned from continental scale mapping. auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Mert, M. C., Filzmoser, P., & Hron, K. (2014). Error propagation of compositional data transformations. In CFE-ERCIM 2014 - Book of Abstracts. ERCIM 2014 - 7th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics, University of Pisa, Italy, EU.
| Error propagation of compositional data transformations auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Neykov, N. M., Filzmoser, P., & Neytchev, P. N. (2014). Ultrahigh dimensional variable selection through the penalized maximum trimmed likelihood estimator. Statistical Papers, 55(1), 187–207. https://doi.org/10.1007/s00362-013-0516-z, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Ultrahigh dimensional variable selection through the penalized maximum trimmed likelihood estimator auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Neykov, N., Filzmoser, P., & Neytchev, P. (2014). Robust variable selection in joint modeling of location, scale and shape for high dimensional data through trimming (CS6). In ICORS14 - Conference Guide & Book of Abstracts (p. 39).
| Robust variable selection in joint modeling of location, scale and shape for high dimensional data through trimming (CS6) auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Nordhausen, K., Oja, H., Filzmoser, P., & Reimann, C. (2014). Blind source separation for spatial compositional data. Mathematical Geosciences, 47(7), 753–770. https://doi.org/10.1007/s11004-014-9559-5, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Blind source separation for spatial compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Nordhausen, K., Oja, H., Filzmoser, P., & Reimann, C. (2014). Blind source separation for spatial compositional data. In CFE-ERCIM 2014 - Book of Abstracts. ERCIM 2014 - 7th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics, University of Pisa, Italy, EU.
| Blind source separation for spatial compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Reimann, C., Birke, M., Demetriades, A., & Filzmoser, P. (Eds.). (2014). Chemistry of Europe’s Agricultural Soils Part A and B (2-volume set), 880 pp | 1 DVD | Hardbound ISBN 978-3-510-96848-0. E. Schweizerbart’sche Verlagsbuchhandlung oHG.
| Chemistry of Europe's Agricultural Soils Part A and B (2-volume set), 880 pp | 1 DVD | Hardbound ISBN 978-3-510-96848-0 auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Reimann, C., Birke, M., Demetriades, A., Filzmoser, P., & O´Connor, P. (Eds.). (2014). Part A: Methodology and Interpretation of the GEMAS Data Set. E. Schweizerbart’sche Verlagsbuchhandlung oHG.
| Part A: Methodology and Interpretation of the GEMAS Data Set auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Reimann, C., Birke, M., Demetriades, A., Filzmoser, P., & O´Connor, P. (Eds.). (2014). Part B: General Background Information and Further Analysis of the GEMAS Data Set. E. Schweizerbart’sche Verlagsbuchhandlung oHG.
| Part B: General Background Information and Further Analysis of the GEMAS Data Set auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Reimann, C., Filzmoser, P., & Hron, K. (2014). Geochemical mapping and CoDa: Problems and Possibilities. In K. Hron & P. Filzmoser (Eds.), GeoMap Workshop Proceedings (pp. 47–49). Palacký University, Olomouc, Cz.
| Geochemical mapping and CoDa: Problems and Possibilities auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Reimann, C., Filzmoser, P., & Hron, K. (Eds.). (2014). GeoMap Workshop Proceedings. Palacký University, Olomouc, Cz.
| GeoMap Workshop Proceedings auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Reitner, H., Filzmoser, P., & Pirkl, H. (2014). Subject to Change: A log-ra! o approach to the geochemistry of stream sediment samples. In K. Hron & P. Filzmoser (Eds.), GeoMap Workshop Proceedings (pp. 50–52). Palacký University, Olomouc, Cz.
| Subject to Change: A log-ra! o approach to the geochemistry of stream sediment samples auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Serneels, S., Filzmoser, P., Hoffmann, I., & Croux, C. (2014). Sparse partial robust M regression. In ICORS14 - Conference Guide & Book of Abstracts (p. 24).
| Sparse partial robust M regression auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Special Issue - 10th International Conference COMPUTER DATA ANALYSIS & MODELLING 2013, Minsk, Belarus ( Vol.43, 3-4). (2014). In P. Filzmoser & M. Templ (Eds.), Austrian Journal of Statistics. Österreichische Statistische Gesellschaft.
| Special Issue - 10th International Conference COMPUTER DATA ANALYSIS & MODELLING 2013, Minsk, Belarus ( Vol.43, 3-4) auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Stenzel, O., Varmuza, K., Engrand, C., Ferrière, L., Brandstätter, F., Koeberl, C., Filzmoser, P., & Hilchenbach, M. (2014). Characterisation of meteoritic samples with the Rosetta Cosima TOF-SIMS laboratory reference model - a covariance approach. In Asteroids, Comets, Meteors, Book of Abstracts, Helsinki, Finland, 2014 Editors: K. Muinonen, A. Penttilä, M. Granvik, A. Virkki, G. Fedorets, O. Wilkman, T. Kohout. ACM 2014 - Asteroids, Comets, Meteors, Helsinki / Finland, EU.
| Characterisation of meteoritic samples with the Rosetta Cosima TOF-SIMS laboratory reference model - a covariance approach auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Szabo, B., Lehoczky, A., Filzmoser, P., Templ, M., Szentkirályi, F., Pongrácz, R., Ortner, T., Mert, M. C., & Czúcz, B. (2014). From South to North: flowering phenological responses at different geographical latitudes in 12 European countries. European Geosciences Union General Assembly 2014, Wien, Austria.
| From South to North: flowering phenological responses at different geographical latitudes in 12 European countries auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Templ, M., & Filzmoser, P. (2014). Simulation and quality of a synthetic close-to-reality employer-employee population. Journal of Applied Statistics, 41(5), 1053–1072. https://doi.org/10.1080/02664763.2013.859237, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Simulation and quality of a synthetic close-to-reality employer-employee population auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Templ, M., Alfons, A., & Filzmoser, P. (2014). Robust Estimation of Income and Social Indicators with Tail Modelling. Seminar in Applied Mathematics, Palacky University Olomouc, EU.
| Robust Estimation of Income and Social Indicators with Tail Modelling auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Templ, M., Hron, K., & Filzmoser, P. (2014). The Problem of Missing Values and Rounded Zeros in Compositional Data. Joint Statistical Meeting, Vancouver, Canada, Non-EU.
| The Problem of Missing Values and Rounded Zeros in Compositional Data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Todorov, V., & Filzmoser, P. (2014). Software tools for robust analysis of high-dimensional data. Austrian Journal of Statistics, 43(4), 255–266. https://doi.org/10.17713/ajs.v43i4.44, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Tolosana-Delgado, R., van den Boogaart, K. G., Filzmoser, P., Hron, K., & Templ, M. (2014). Compositional regression: an overview. IAMG2014 - 16th Annual Conference of the International Association for Mathematical Geosciences, New Delhi, Non-EU.
| Compositional regression: an overview auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Varmuza, K., Filzmoser, P., Hilchenbach, M., Krüger, H., & Silén, J. (2014). KNN classification - evaluated by repeated double cross validation: Recognition of minerals relevant for comet dust. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 138, 64–71. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2014.07.011, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Bögl, M., Aigner, W., Filzmoser, P., Lammarsch, T., Miksch, S., & Rind, A. (2013). Visual Analytics for Model Selection in Time Series Analysis. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 19(12), 2237–2246. https://doi.org/10.1109/tvcg.2013.222, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Aivazian, S., Filzmoser, P., & Kharin, Y. (2013). Greetings from the Programm Committee Co-Chairs. In S. Aivazian, P. Filzmoser, & Y. Kharin (Eds.), Computer Data Analysis and Modeling - Theoretical and Applied Stochastics / Proceedings of the Tenth International Conference Minsk, September 10-14, 2013 (pp. 5–6). Publishing center BSU, Minsk.
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Aivazian, S., Filzmoser, P., & Kharin, Y. (Eds.). (2013). Computer Data Analysis and Modeling Theoretical and Applied Stochastics / Proceedings of the Tenth International Conference, Minsk. Publishing center BSU, Minsk.
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Alfons, A., Templ, M., & Filzmoser, P. (2013). Robust estimation of economic indicators from survey samples based on Pareto tail modelling. Journal of the Royal Statistical Society: Series C, VOL. 62(2), 271–286.
| Robust estimation of economic indicators from survey samples based on Pareto tail modelling auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Ballabio, D., Vasighi, M., & Filzmoser, P. (2013). Effects of supervised Self Organising Maps parameters on classification performance. Analytica Chimica Acta, 765, 45–53. https://doi.org/10.1016/j.aca.2012.12.027, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Boubela, R. N., Kalcher, K., Huf, W., Kronnerwetter, C., Filzmoser, P., & Moser, E. (2013). Beyond noise: Using temporal ICA to extract meaningful information from high-frequency fMRI signal fluctuations during rest. Frontiers in Human Neuroscience, 7. https://doi.org/10.3389/fnhum.2013.00168, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Brandl, M., Filzmoser, P., & Hauzenberger, C. (2013). Northern Alpine versus Carpatian radiolarites - a case study from the Upper Palaeolithic Krems-Wachtberg site (Lower Austria). In K. Hron, P. Filzmoser, & M. Templ (Eds.), Proceedings of the 5th International Workshop on Compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria (p. 16).
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Bögl, M., Aigner, W., Filzmoser, P., Lammarsch, T., Miksch, S., & Rind, A. (2013). Visual Analytics for Model Selection in Time Series Analysis. IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology (IEEE VAST), Atlanta, GA, USA, Non-EU.
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Croux, C., Filzmoser, P., & Fritz, H. (2013). Robust Sparse Principal Component Analysis. Technometrics, 55(2), 202–214. https://doi.org/10.1080/00401706.2012.727746, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Donevska, S., Fiserová, E., Filzmoser, P., & Hron, K. (2013). Covariance-based variable selection for compositional data. In K. Hron, P. Filzmoser, & M. Templ (Eds.), Proceedings of the 5th International Workshop on Compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria (p. 23).
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Filzmoser, P. (2013). Advanced methods for regression and classi cation, and how to use them in R. ECO Winter School 2013, Kalmar, Sweden, EU.
| Advanced methods for regression and classi cation, and how to use them in R auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2013). Computational statistics: The ATC/ICD project and applications. Workshop on Innovative Methods for Evidence Based Decision Making in Healthcare, Vienna, Austria.
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Filzmoser, P. (2013). Concepts of compositional data analysis. Seminar at the Institute for Water Quality, Resource and Waste Management, Vienna, Austria.
| Concepts of compositional data analysis auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2013). Linear and non-linear methods for regression and classification. Workshop at the University of Debrecen, Hungary, EU.
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Filzmoser, P. (2013). Multivariate Regression und Klassi kation mit Anwendungen aus der Chemometrie. Herbstseminar der Wiener Biometrischen Sektion, Vienna, Austria.
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Filzmoser, P. (2013). Outlier detection in compositional data with structural zeros. ODAM 2013 - Olomoucian Days of Applied Mathematics, Olomouc, EU.
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Filzmoser, P. (2013). Robust Linear Regression for Compositional Data. ICORS 2013 International Conference on Robust Statistics, Saint Petersburg, Russia, Non-EU.
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Filzmoser, P. (2013). Robust dimension reduction for high-dimensional data. Universität Olomouc, Olomouc, EU.
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Filzmoser, P. (2013). Robust variable selection in linear regression with compositional explanatory variables. Seminar at the University of Geneve, Genf, Schweiz, Non-EU.
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Filzmoser, P. (2013). Sparse multivariate statistical methods for high-dimensional data. Seminar at the University of Bergen, Bergen, Norway, EU.
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Filzmoser, P. (2013). Sparse regression and classi cation methods for high-dimensional data. Seminar at the Vienna PhD-School of Informatics, Technical University Vienna, Austria.
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Filzmoser, P. (2013). Stepwise variable selection in robust regression with compositional explanatory variables. ODAM 2013 - Olomoucian Days of Applied Mathematics, Olomouc, EU.
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Filzmoser, P. (2013). Support vector machine. Seminar at the Palacky University, Olomouc / Czech Republic, Non-EU.
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Filzmoser, P. (2013). Variable selection in regression models. Universität Olomouc, Olomouc, EU.
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| Analysis of chemical data from a compositional point of view auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Filzmoser, P. (2013). Opening Lecture: A Projection-Pursuit Method for Sparse Robust PCA. In Proceedings of the 10th International Conderence Computer Data Analysis & Modelling 2013. CDAM 2013 10th International Conference Computer Data Analysis & Modeling 2013 Theoretical & Applied Stochastics, Minsk, Weißrussland, Belarus, Non-EU.
| Opening Lecture: A Projection-Pursuit Method for Sparse Robust PCA auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2013). R Tools for Robust Statistical Analysis of High-Dimensional Data. In Proceedings of the 10th International Conderence Computer Data Analysis & Modelling 2013. CDAM 2013 10th International Conference Computer Data Analysis & Modeling 2013 Theoretical & Applied Stochastics, Minsk, Weißrussland, Belarus, Non-EU.
| R Tools for Robust Statistical Analysis of High-Dimensional Data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., & Hron, K. (2013). Robustness for Compositional Data. In C. Becker, R. Fried, & S. Kuhnt (Eds.), Robustness and Complex Data Structures (pp. 117–131). Springer Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-642-35494-6_8, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Robustness for Compositional Data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., Croux, C., & Fritz, H. (2013). Sparse and robust principal component analysis. DAGStat 2013, Freiburg, Deutschland, EU.
| Sparse and robust principal component analysis auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Gschwandtner, M., & Filzmoser, P. (2013). Outlier Detection in High Dimension Using Regularization. In Synergies of Soft Computing and Statistics for Intelligent Data Analysis (pp. 237–244). Springer Verlag Berlin-Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-33042-1_26, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Outlier Detection in High Dimension Using Regularization auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hron, K., & Filzmoser, P. (2013). Exploring compositional data with the robust compositional biplot. SIS 2013 - Advances in Latent Variables - Methods, Models and Applications, Brescia, Italy, EU.
| Exploring compositional data with the robust compositional biplot auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hron, K., & Filzmoser, P. (2013). Robust Diagnostics of Fuzzy Clustering Results Using the Compositional Approach. In Synergies of Soft Computing and Statistics for Intelligent Data Analysis (pp. 245–253). Springer Verlag Berlin-Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-33042-1_27, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Robust Diagnostics of Fuzzy Clustering Results Using the Compositional Approach auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hron, K., Filzmoser, P., & Fiserová, E. (2013). Correlation analysis for compositional data using classical and robust methods. ODAM 2013 - Olomoucian Days of Applied Mathematics, Olomouc, EU.
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Hron, K., Filzmoser, P., & Templ, M. (Eds.). (2013). Proceedings of the 5th International Workshop on compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria. TU WIEN.
| Proceedings of the 5th International Workshop on compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hron, K., Filzmoser, P., Donevska, S., & Fišerová, E. (2013). Covariance-based variable selection for compositional data. Mathematical Geosciences, 45(4), 487–498. https://doi.org/10.1007/s11004-013-9450-9, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Covariance-based variable selection for compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hron, K., Templ, M., & Filzmoser, P. (2013). Estimation of a proportion in survey sampling using the logratio approach. Metrika, 76(6), 799–818. https://doi.org/10.1007/s00184-012-0416-6, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Estimation of a proportion in survey sampling using the logratio approach auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Kalcher, K., Boubela, R., Huf, W., Biswal, B., Baldinger, P., Sailer, U., Filzmoser, P., Kasper, S., Lamm, C., Lanzenberger, R., & Moser, E. (2013). RESCALE: Voxel-specific Task-fMRI Scaling Using Resting State Fluctuation Amplitude. NeuroImage, 70(15 April), 80–88.
| RESCALE: Voxel-specific Task-fMRI Scaling Using Resting State Fluctuation Amplitude auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Kalidova, A., Hron, K., Templ, M., & Filzmoser, P. (2013). Replacement of Missing Values and Rounded Zeros in High-Dimensional Compositional Data with Application to Metabolomics. ODAM 2013 - Olomoucian Days of Applied Mathematics, Olomouc, EU.
| Replacement of Missing Values and Rounded Zeros in High-Dimensional Compositional Data with Application to Metabolomics auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Kynčlová, P., Filzmoser, P., & Hron, K. (2013). How to Model Compositional Time Series from the Official Statistics Chair: Österreichische Statistiktage 2013, Statistik Austria, Wien, Austria.
| How to Model Compositional Time Series from the Official Statistics Chair: auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Kynčlová, P., Filzmoser, P., & Hron, K. (2013). Vector autoregression for compositiona; time series. ODAM 2013 - Olomoucian Days of Applied Mathematics, Olomouc, EU.
| Vector autoregression for compositiona; time series auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Kynčlová, P., Filzmoser, P., & Hron, K. (2013). Compositional time series: The VAR model. In K. Hron, P. Filzmoser, & M. Templ (Eds.), Proceedings of the 5th International Workshop on Compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria (p. 39).
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Martinez Avila, J. C., Filzmoser, P., & Neykov, N. (2013). Statistical modeling of hunting success using hunter surveys. Austrian Journal of Statistics, 42(2), 67–80.
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Mert, M. C., Filzmoser, P., & Hron, K. (2013). Sparse Principal Balances for High-Dimensional Compositional Data. In Proceedings of the 10th International Conderence Computer Data Analysis & Modelling 2013. CDAM 2013 10th International Conference Computer Data Analysis & Modeling 2013 Theoretical & Applied Stochastics, Minsk, Weißrussland, Belarus, Non-EU. Publishing Center of BSU Minsk 2013.
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Mert, M. C., Filzmoser, P., & Hron, K. (2013). Sparse principal balances. In K. Hron, P. Filzmoser, & M. Templ (Eds.), Proceedings of the 5th International Workshop on Compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria (pp. 44–45).
| Sparse principal balances auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Monti, G., Hron, K., Filzmoser, P., & Templ, M. (2013). Covariance-Based Outlier Detection for Compositional Data with Structural Zeros: Application to Italian Survey of Household Income and Wealth Data. SIS 2013 - Advances in Latent Variables - Methods, Models and Applications, Brescia, Italy, EU.
| Covariance-Based Outlier Detection for Compositional Data with Structural Zeros: Application to Italian Survey of Household Income and Wealth Data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Monti, G., Hron, K., Filzmoser, P., & Templ, M. (2013). Covariance-Based Outlier Detection for Compositional Data with Structural Zeros: Application to Italian Survey of Household Income and Wealth Data. In D. Vita e Pensiero (Ed.), Dipartimento di Economia, Metodi Quantitativi e Strategie di Impresa. Vita e Pensiero.
| Covariance-Based Outlier Detection for Compositional Data with Structural Zeros: Application to Italian Survey of Household Income and Wealth Data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Reimann, C., Filzmoser, P., & Hron, K. (2013). Challenges for CoDa in geochemical practice. In K. Hron, P. Filzmoser, & M. Templ (Eds.), Proceedings of the 5th International Workshop on Compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria (p. 52).
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Schroeder, F., Braumann, A., Filzmoser, P., & Hron, K. (2013). Robust variable selection in linear regression with compositional explanatory variables. In K. Hron, P. Filzmoser, & M. Templ (Eds.), Proceedings of the 5th International Workshop on Compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria (p. 55).
| Robust variable selection in linear regression with compositional explanatory variables auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Templ, M. (2013). Supporting tools. In K. Hron, P. Filzmoser, & M. Templ (Eds.), Proceedings of the 5th International Workshop on Compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria.
| Supporting tools auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Templ, M., Aklan, S., Filzmoser, P., Preusser, M., & Hainfellner, J. A. (2013). Statistical Indicators for the Analysis of Digitalized Brain Tumor Images. Austrian Journal of Statistics, 42(2), 1–19. https://doi.org/10.17713/ajs.v42i2.156, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Statistical Indicators for the Analysis of Digitalized Brain Tumor Images auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Templ, M., Hron, K., & Filzmoser, P. (2013). The R packages robCompositions and compositionsGUI. In K. Hron, P. Filzmoser, & M. Templ (Eds.), Proceedings of the 5th International Workshop on Compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria.
| The R packages robCompositions and compositionsGUI auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Templ, M., Hron, K., Filzmoser, P., & Monti, G. (2013). Methods to Detect Outliers in Compositional Data with Structural Zeros. In K. Hron, P. Filzmoser, & M. Templ (Eds.), Proceedings of the 5th International Workshop on Compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria (p. 56).
| Methods to Detect Outliers in Compositional Data with Structural Zeros auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Templ, M., van den Boogaart, G., Eichler, J., Filzmoser, P., Hron, K., & Tolosana-Delgado, R. (2013). Software compositionsGUI. In K. Hron, P. Filzmoser, & M. Templ (Eds.), Proceedings of the 5th International Workshop on Compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria.
| Software compositionsGUI auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Todeschini, R., Ballabio, D., Consonni, V., Sahigara, F., & Filzmoser, P. (2013). Locally-centred Mahalanobis distance: a new distance measure with salient features towards outlier detection. Analytica Chimica Acta, 787, 1–9. https://doi.org/10.1016/j.aca.2013.04.034, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Locally-centred Mahalanobis distance: a new distance measure with salient features towards outlier detection auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Todorov, V., & Filzmoser, P. (2013). Multivariate robust partial M-regression. ICORS 2013 International Conference on Robust Statistics, Saint Petersburg, Russia, Non-EU.
| Multivariate robust partial M-regression auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Todorov, V., & Filzmoser, P. (2013). Comparing Classical and Robust Sparse PCA. In Synergies of Soft Computing and Statistics for Intelligent Data Analysis (pp. 283–291). Springer Verlag Berlin-Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-33042-1_31, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Comparing Classical and Robust Sparse PCA auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Todorov, V., Facevicova, K., Hron, K., Guo, D., & Templ, M. (2013). Statistical analysis of compositional 2x2 tables with an economic application. In K. Hron, P. Filzmoser, & M. Templ (Eds.), Proceedings of the 5th International Workshop on Compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria (p. 58).
| Statistical analysis of compositional 2x2 tables with an economic application auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Varmuza, K., & Filzmoser, P. (2013). Variable selection and its strict evaluation. CC 2013 Conferentia Chemometrica 2013, Sopron / Hungary, EU.
| Variable selection and its strict evaluation auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Varmuza, K., Dehmer, M., & Filzmoser, P. (2013). Empirical modeling of mass spectral features by molecular descriptors. CC 2013 Conferentia Chemometrica 2013, Sopron / Hungary, EU.
| Empirical modeling of mass spectral features by molecular descriptors auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Varmuza, K., Filzmoser, P., & Dehmer, M. (2013). Multivariate linear QSPR/QSAR models: Rigorous evaluation of variable selection for PLS. Computational and Structural Biotechnology Journal, 5(e201302007), e201302007. https://doi.org/10.5936/csbj.201302007, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Multivariate linear QSPR/QSAR models: Rigorous evaluation of variable selection for PLS auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Zehetgruber, J., Filzmoser, P., Hron, K., & Templ, M. (2013). Robust multivariate regression with compositional data. In K. Hron, P. Filzmoser, & M. Templ (Eds.), Proceedings of the 5th International Workshop on Compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria (p. 65).
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de la Rosa de Saa, S., Filzmoser, P., Gil, M. A., & Lubiano, M. A. (2013). Fuzzy rating or fuzzy linguistic? ODAM 2013 - Olomoucian Days of Applied Mathematics, Olomouc, EU.
| Fuzzy rating or fuzzy linguistic? auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
van den Boogaart, G., Tolosana-Delgado, R., Hron, K., Templ, M., & Filzmoser, P. (2013). Compositional regression with unobserved components or below detection limit values. In K. Hron, P. Filzmoser, & M. Templ (Eds.), Proceedings of the 5th International Workshop on Compositional Data Analysis CoDaWork 2013 June 3-7, 2013, Vorau, Austria (p. 59).
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Boubela, R. N., Huf, W., Kalcher, K., Sladky, R., Filzmoser, P., Pezawas, L., Kasper, S., Windischberger, C., & Moser, E. (2012). A highly parallelized framework for computationally intensive MR data analysis. MAGNETIC RESONANCE MATERIALS IN PHYSICS BIOLOGY AND MEDICINE, 25(4), 313–320. https://doi.org/10.1007/s10334-011-0290-7, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| A highly parallelized framework for computationally intensive MR data analysis auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Robust maximum correlation based on projection pursuit auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Boubela, R., Kalcher, K., Huf, W., Moser, E., Windischberger, C., & Filzmoser, P. (2012). A highly parallelized statistical analysis of fMRI data in R. Statistische Woche 2012, TU Wien, Austria.
| A highly parallelized statistical analysis of fMRI data in R auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Hron, K., & Filzmoser, P. (2012). Robust diagnostics of fuzzy clustering results using the compositional approach. International Conference on Soft Methods in Probability and Statistics SMPS2012, Konstanz / Germany, Austria.
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Kalcher, K., Huf, W., Boubela, R. N., Filzmoser, P., Pezawas, L., Biswal, B., Kasper, S., Moser, E., & Windischberger, C. (2012). Fully exploratory network independent component analysis of the 1000 functional connectomes database. Frontiers in Human Neuroscience, 6. https://doi.org/10.3389/fnhum.2012.00301, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Fully exploratory network independent component analysis of the 1000 functional connectomes database auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Katschnig, H., Endel, F., Endel, G., Weibold, B., Scheffel, S., & Filzmoser, P. (2012). Dementia and pathways of health service utilisation in Austria: A record linkage study in a country with a fragmented provider payment system. 22nd Alzheimer Europe Conference, Vienna, Austria.
| Dementia and pathways of health service utilisation in Austria: A record linkage study in a country with a fragmented provider payment system auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Kehrer, J., Boubela, R. N., Filzmoser, P., & Piringer, H. (2012). A generic model for the integration of interactive visualization and statistical computing using R. In 2012 IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology (VAST). IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology, VAST 2012, Seattle, WA, USA, Non-EU. https://doi.org/10.1109/vast.2012.6400537, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| A generic model for the integration of interactive visualization and statistical computing using R auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Liebmann, B., Todeschini, R., Cansonni, V., Filzmoser, P., & Varmuza, K. (2012). Variable selection by the LASSO method. Conference on Chemometrics in Analytic Chemistry, Budapest / Hungary, EU.
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Liebmann, B., Todeschini, R., Consonni, V., Filzmoser, P., & Varmuza, K. (2012). Variable Selection by the LASSO method. In XIII Chemometrics in Analytical Chemistry (p. 161).
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Martín-Fernández, J. A., Hron, K., Templ, M., Filzmoser, P., & Palarea-Albaladejo, J. (2012). Model-based replacement of rounded zeros in compositional data: Classical and robust approaches. Computational Statistics & Data Analysis, 56(9), 2688–2704. https://doi.org/10.1016/j.csda.2012.02.012, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Neykov, N. M., Filzmoser, P., & Neytchev, P. N. (2012). Robust joint modeling of mean and dispersion through trimming. Computational Statistics & Data Analysis, 56(1), 34–48. https://doi.org/10.1016/j.csda.2011.07.007, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Robust joint modeling of mean and dispersion through trimming auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Neykov, N. M., Čížek, P., Filzmoser, P., & Neytchev, P. N. (2012). The least trimmed quantile regression. Computational Statistics & Data Analysis, 56(6), 1757–1770. https://doi.org/10.1016/j.csda.2011.10.023, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| The least trimmed quantile regression auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Neykov, N., Filzmoser, P., & Neytchev, P. (2012). Robust estimation in high demensional GLMs through trimming. Workshop on Statistical Methods for Dependent Data, Witten / Germany, EU.
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| Robust feature selection and robust PCA for internet traffic anomaly detection auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Reimann, C., Birke, M., & Filzmoser, P. (2012). Temperature-dependent leaching of chemical elements from mineral water bottle materials. Applied Geochemistry, 27(8), 1492–1498. https://doi.org/10.1016/j.apgeochem.2012.05.003, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Temperature-dependent leaching of chemical elements from mineral water bottle materials auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| The concept of compositional data analysis in practice - Total major element concentrations in agricultural and grazing land soils of Europe auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Sucharovà, J., Suchara, I., Hola, M., Marikova, S., Reimann, C., Boyd, R., Filzmoser, P., & Englmaier, P. (2012). Top-/bottom-soil ratios and enrichment factors: What do they really show? Applied Geochemistry, 27(1), 138–145. https://doi.org/10.1016/j.apgeochem.2011.09.025, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Top-/bottom-soil ratios and enrichment factors: What do they really show? auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Exploring incomplete data using visualization techniques auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Todorov, V., & Filzmoser, P. (2012). rrcovHD: Moving rrcov to high dimensions. International Conference on Robust Statistics, Parma, EU.
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Varmuza, K., Filzmoser, P., Liebmann, B., & Dehmer, M. (2012). Redundancy analysis for characterizing the correlation between groups of variables - Applied to molecular descriptors. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 117, 31–41. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2011.05.013, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Redundancy analysis for characterizing the correlation between groups of variables - Applied to molecular descriptors auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Varmuza, K., Liebmann, B., & Filzmoser, P. (2012). Repeated double cross validation for optimization and evaluation of empirical classifiers. In XIII Chemometrics in Analytical Chemistry (p. 160).
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Suchara, I., Sucharova, J., Hola, M., Reimann, C., Boyd, R., Filzmoser, P., & Englmaier, P. (2011). The performance of moss, grass, and 1- and 2-year old spruce needles as bioindicators of contamination: A comparative study at the scale of the Czech Republic. Science of the Total Environment, 409(11), 2281–2297. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2011.02.003, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Sucharova, J., Suchara, I., Hola, M., Reimann, C., Boyd, R., Filzmoser, P., & Englmaier, P. (2011). Linking chemical elements in forest floor humus (Oₕ-horizon) in the Czech Republic to contamination sources. Environmental Pollution, 159(5), 1205–1214. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2011.01.041, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Robust variable selection with application to quality of life research auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Burgard, J. P., Filzmoser, P., Hulliger, B., Kolb, J.-P., Kraft, S., Münnich, R., Schoch, T., & Templ, M. (2011). The AMELI simulation study (European Commission,FP7-SSH-2007-217322,WP6-D6.1).
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Alfons, A., Filzmoser, P., & Templ, M. (2011). Summary of the State-of-the-art in visualisation of the European Laeken Indicators (European Commission,FP7-SSH-2007-217322,WP1-D1.1-6).
| Summary of the State-of-the-art in visualisation of the European Laeken Indicators auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Filzmoser, P., Hulliger, B., Kolb, J.-P., Kraft, S., Münnich, R., & Templ, M. (2011). Synthetic data generation of SILC (European Commission,FP7-SSH-2007-217322,WP6-D6.2-3).
| Synthetic data generation of SILC auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Filzmoser, P., Kraft, S., & Templ, M. (2011). The R package simFrame (European Commission,FP7-SSH-2007-217322,WP6-D6.1-3).
| The R package simFrame auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Filzmoser, P., Kraft, S., Templ, M., Kolb, J.-P., & Münnich, R. (2011). Design-based simulations (European Commission,FP7-SSH-2007-217322,WP6-D6.1-2).
| Design-based simulations auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Filzmoser, P., Meraner, A., & Templ, M. (2011). Robust distribution fitting (European Commission,FP7-SSH-2007-217322,WP4-D4.1-3).
| Robust distribution fitting auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Templ, M., & Filzmoser, P. (2011). Applications of statistical simulation (Europ. Commission,FP7-SSH-2007-21732,WP10-D10.3-2).
| Applications of statistical simulation auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Templ, M., & Filzmoser, P. (2011). Robust semiparametric estimation of economic indicators from survey samples (CS-2011-5).
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Alfons, A., Templ, M., & Filzmoser, P. (2011). Simulation of EU-SILC population data using simPopulation (Europ. Commission,FP7-SSH-2007-21732,WP10-D10.3-3).
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| Simulation of close-to-reality population data for household surveys with application to EU-SILC auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Templ, M., Filzmoser, P., & Holzer, J. (2011). Robust Pareto tail modeling for the estimation of indicators on social exclusion using the R package laeken (CS-2011-2).
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Alfons, A., Templ, M., Filzmoser, P., & Holzer, J. (2011). Robust Pareto tail modeling with package laeken (Europ. Commission,FP7-SSH-2007-21732,WP10-D10.3-6).
| Robust Pareto tail modeling with package laeken auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Templ, M., Filzmoser, P., & Holzer, J. (2011). Semi-parametric robust estimation (Europ. Commission,FP7-SSH-2007-21732,WP4-D4.2-3).
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Berger, W., Piringer, H., Filzmoser, P., & Gröller, E. (2011). Uncertainty-Aware Exploration of Continuous Parameter Spaces Using Multivariate Prediction. Computer Graphics Forum, 30(3), 911–920.
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Filzmoser, P., Hron, K., & Templ, M. (2011). Robust compositional data analysis. In Proceedings of the 4th International Workshop on Compositional Data Analysis (p. 4).
| Robust compositional data analysis auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Graf, M., Alfons, A., Bruch, C., Filzmoser, P., Hulliger, B., Lehtonen, R., Meindl, B., Münnich, R., Schoch, T., Templ, M., Valaste, M., Wenger, A., & Zins, S. (2011). State-of-the-art of indicators on poverty and social exclusion the Laeken indicators (Europ. Commission,FP7-SSH-2007-21732,WP1-D1.1).
| State-of-the-art of indicators on poverty and social exclusion the Laeken indicators auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| A robust approach to regularized discriminant analysis auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hron, K., & Filzmoser, P. (2011). Linear regression with compositional explanatory variables using the logratio approach. International Conference of Probability and Statistics, Smolenice, EU.
| Linear regression with compositional explanatory variables using the logratio approach auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Mathematical elements in robust statistics for CoDa auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| On the Interpretation of Orthonormal Coordinates for Compositional Data with Applications auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hron, K., Templ, M., & Filzmoser, P. (2011). Classical and robust imputation of missing values for compositional data using balances. In Proceedings of the 4th International Workshop on Compositional Data Analysis (p. 1).
| Classical and robust imputation of missing values for compositional data using balances auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Meta-analysis: Fact or fiction? How to interpret meta-analyses auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hulliger, B., Alfons, A., Bruch, C., Filzmoser, P., Graf, M., Kolb, J.-P., Lehtonen, R., Lussmann, D., Meraner, A., Münnich, R., Myrskylä, M., Nedyalkova, D., Schoch, T., Templ, M., Valaste, M., Veijanen, A., & Zins, S. (2011). Report on the simulation results: Appendix (Europ. Commission,FP7-SSH-2007-21732,WP7-D7.1-App).
| Report on the simulation results: Appendix auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hulliger, B., Alfons, A., Bruch, C., Filzmoser, P., Graf, M., Kolb, J.-P., Lehtonen, R., Lussmann, D., Meraner, A., Münnich, R., Myrskylä, M., Nedyalkova, D., Schoch, T., Templ, M., Valaste, M., Veijanen, A., & Zins, S. (2011). Report on the simulation results (Europ. Commission,FP7-SSH-2007-21732,WP7-D7.1).
| Report on the simulation results auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hulliger, B., Alfons, A., Filzmoser, P., Meraner, A., Schoch, T., & Templ, M. (2011). R programmes for robust procedures including manual (Europ. Commission,FP7-SSH-2007-21732,WP4-D4.1).
| R programmes for robust procedures including manual auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hulliger, B., Alfons, A., Filzmoser, P., Meraner, A., Schoch, T., & Templ, M. (2011). Robust methodology for Laeken indicators (Europ. Commission,FP7-SSH-2007-21732,WP4-D4.2).
| Robust methodology for Laeken indicators auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hulliger, B., Schoch, T., Alfons, A., Holzer, J., Filzmoser, P., Meraner, A., & Templ, M. (2011). WP4: Robustness (Europ. Commission,FP7-SSH-2007-21732,WP7-D7.1-10).
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Hulliger, B., Zechner, S., Templ, M., & Filzmoser, P. (2011). Evaluation Plots: Revision and extensions (Europ. Commission,FP7-SSH-2007-21732,WP8-D8.2-3).
| Evaluation Plots: Revision and extensions auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Katschnig, H., Endel, G., Endel, F., Filzmoser, P., & Weibold, B. (2011). Identifying psychiatric patients’ pathways of care: linking service use data for psychiatric and non-psychiatric services for the total population of a province of Austria. SHIP Biennial Conference, St Andrews, EU.
| Identifying psychiatric patients' pathways of care: linking service use data for psychiatric and non-psychiatric services for the total population of a province of Austria auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Katschnig, H., Endel, G., Endel, F., Filzmoser, P., & Weibold, B. (2011). Identifying psychiatric patients’ pathways of care by record linkage after pseudonymisation: linking inpatient and outpatient data for the total population of a province of Austria. In Psychiatrische Praxis. Society for Psychotherapy Research. https://doi.org/10.1055/s-0031-1277820, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Meraner, A., Filzmoser, P., & Templ, M. (2011). Robust methods for semi-continuous data (Europ. Commission,FP7-SSH-2007-21732,WP4-D4.2-12).
| Robust methods for semi-continuous data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Munnich, R., Zins, S., Alfons, A., Bruch, C., Filzmoser, P., Graf, M., Hulliger, B., Kolb, J.-P., Lehtonen, R., Lussmann, D., Meraner, A., Myrskylä, M., Nedyalkova, D., Schoch, T., Templ, M., Valaste, M., & Veijanen, A. (2011). Policy Recommendations and Methodological Report (Europ. Commission,FP7-SSH-2007-217322,WP6-D10-1).
| Policy Recommendations and Methodological Report auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Robust quantile regression estimator through trimming auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Spatial distribution of lead and lead isotopes in soil B-horizon, forest-floor humus, grass (Avenella flexuosa) and spruce (Picea abies) needles across the Czech Republic auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Diagnostic tools for missing values auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Templ, M., Alfons, A., Filzmoser, P., Graf, M., Hulliger, B., Kolb, J.-P., Lehtonen, R., Münnich, R., Nedyalkova, D., Schoch, T., Veijanen, A., & Zins, S. (2011). R packages plus manual (Europ. Commission,FP7-SSH-2007-21732,WP10-D10.3).
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| robCompositions: an R-package for robust statistical analysis of compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Visualisation tools auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Iterative stepwise regression imputation using standard and robust methods auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Detection of multivariate outliers in business survey data with incomplete information auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Random projection for dimensionality reduction-Applied to time-of-flight secondary ion mass spectrometry data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Reply to the comment "Bottled drinking water: Water contamination from bottle materials (glass, hard PET, soft PET), the influence of colour and acidification" by Hayo Müller-Simon auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Alfons, A., Filzmoser, P., Hulliger, B., Meindl, B., Schoch, T., & Templ, M. (2009). State-of-the-art in visualization of indicators in survey statistics (CS-2009-4).
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Alfons, A., Filzmoser, P., Kraft, S., & Templ, M. (2009). Generation of synthetic EU-SILC data and simulation (CS-2009-5).
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Alfons, A., Filzmoser, P., Kraft, S., & Templ, M. (2009). Intermediate report on the data generation mechanism and of the design of the simulation study (AMELI Project Deliverable 6.1).
| Intermediate report on the data generation mechanism and of the design of the simulation study auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Filzmoser, P., Kraft, S., & Templ, M. (2009). Progress Report WP6-Simulation (AMELI Project Deliverable 6.1, Part 2).
| Progress Report WP6-Simulation auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Filzmoser, P., Kraft, S., & Templ, M. (2009). Summary of the state-of-the-art in simulation in survey statistics (AMELI Project Deliverable 6.1, Part1).
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Alfons, A., Kraft, S., Filzmoser, P., & Templ, M. (2009). Progress report on simulation and synthetic data generation for EU-SILC data (CS-2009-6).
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| Invariant co-ordinate selection (Discussion on this paper) auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Filzmoser, P. (2002). Robust estimation of the parameters in the FANOVA model. Instituto Superior Tecnico Lisbon, Lissabon, Austria.
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Filzmoser, P. (2002). Robust factor analysis. International Conference on Robust Statistics, Parma, EU.
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Filzmoser, P. (2002). Robust fitting of additive and multiplicative models. Universite Libre de Bruxelles, Bruxelles, Austria.
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Filzmoser, P., & Viertl, R. (2002). Testing hypotheses with fuzzy data: The fuzzy p-value, RIS-2002-3.
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Kavsek, B., & Filzmoser, P. (2002). PLS - Regression und ihre Anwendungen. Österreichische Statistiktage 2002, Wien, Austria.
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_gcl_	Wird von Werbetreibenden benötigt, um feststellen zu können, wie oft Nutzer_innen, die auf ihre Anzeigen klicken, am Ende eine Aktion auf ihrer Website ausführen.	90 Tage	HTTP	Google Analytics
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_gcl_aw	Wird gesetzt, wenn Nutzer_innen auf eine Google-Anzeige auf der Website klicken und enthält Informationen darüber, welche Anzeige angeklickt wurde.	90 Tage	HTTP	Google
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__utmb	Wird benötigt, um neue Besuche zu erkennen.	30 Minuten	HTTP	Google Analytics
__utmc	Wird in Verbindung mit __utmb verwendet um festzustellen, ob es sich um einen neuen (kürzlichen) Besuch handelt.	Session	HTTP	Google Analytics
__utmd	Wird benötigt, um den Weg der Besucher_innen auf der Website zu speichern und zu verfolgen und sie in Gruppen zu klassifizieren (Marketing/Tracking).	1 Sekunde	HTTP	Google Analytics
__utmt	Wird benötigt, um die Abfragerate auf Google Analytics zu begrenzen.	10 Minuten	HTTP	Google Analytics
__utmz	Wird benötigt, um zu bestimmen aus welcher Quelle/Kampagne Besucher_innen kommen.	6 Monate	HTTP	Google Analytics
__utmvc	Wird benötigt, um Informationen über das Nutzer_innenverhalten auf mehreren Websites zu sammeln. Diese Informationen werden verwendet, um die Relevanz der Werbung auf der Website zu optimieren.	24 Stunden	HTTP	Google AdSense
utm_source	Wird benötigt, um URLs mit Parametern zu versehen, um die Kampagnen zu identifizieren, die den Verkehr weiterleiten.	sofort	HTTP	Google Analytics
__utm.gif	Wird zum Speichern von Browserdetails benötigt.	Session	HTTP	Google Analytics
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id	Wird benötigt, um Remarketing zu betreiben.	2 Jahre	HTTP	Google AdWords
1P_JAR	Wird benötigt, um Werbung zu optimieren, für Nutzer_innen relevante Anzeigen bereitzustellen, Berichte zur Kampagnenleistung zu verbessern oder um zu vermeiden, dass Benutzer_innen dieselben Anzeigen mehrmals sehen.	2 Jahre	HTTP	Google
AID	Wird benötigt, um gezielte Werbung zu aktivieren.	2 Jahre	HTTP	Google Analytics
ANID	Wird benötigt, um Google-Werbung auf Websites einzublenden, die nicht zu Google gehören.	2 Jahre	HTTP	Google AdSense
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HSID	Enthält die Google-Konto-ID und den letzten Anmeldezeitpunkt der Nutzer_innen.	2 Jahre	HTTP	Google
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RUL	Wird benötigt, um festzustellen, ob Werbung richtig angezeigt wurde, um Marketingaktivitäten effizienter zu gestalten.	1 Jahr	HTTP	Doubleclick
SAPISID	Wird benötigt, um Benutzer_innen-Einstellungen zu speichern und um die Bandbreite der User_innen zu berechnen.	Persistent	HTTP	Google
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SID	Enthält die Google-Konto-ID und den letzten Anmeldezeitpunkt der Nutzer_innen.	2 Jahre	HTTP	Google
SIDCC	Wird benötigt, um Informationen über Nutzer_inneneinstellungen und -informationen für Google Maps zu speichern.	3 Monate	HTTP	Google
SSID	Wird benötigt, um Besucher_innen Informationen für Videos, die von YouTube auf in Google Maps integrierten Karten gehostet werden zu sammeln.	Persistent	HTTP	Google
__SECURE-1PAPISID	Wird für Targeting-Zwecke benötigt, um ein Profil der Interessen der Website-Besucher_innen zu erstellen.	2 Jahre	HTTP	Google
__SECURE-1PSID	Wird für Targeting-Zwecke benötigt, um ein Profil der Interessen der Website-Besucher_innen zu erstellen.	2 Jahre	HTTP	Google
__SECURE-3PAPISID	Wird für Targeting-Zwecke benötigt, um ein Profil der Interessen der Website-Besucher_innen zu erstellen.	2 Jahre	HTTP	Google
__SECURE-3PSID	Wird für Targeting-Zwecke benötigt, um ein Profil der Interessen der Website-Besucher_innen zu erstellen.	2 Jahre	HTTP	Google
__SECURE-3PSIDCC	Wird für Targeting-Zwecke benötigt, um ein Profil der Interessen der Website-Besucher_innen zu erstellen.	2 Jahre	HTTP	Google
__SECURE-APISID	Wird benötigt, um ein Profil der Interessen von Website-Besucher_innen zu erstellen, um durch Retargeting relevante und personalisierte Werbung anzuzeigen.	8 Monate	HTTP	Google
__SECURE-HSID	Wird benötigt, um digital signierte und verschlüsselte Daten aus der eindeutigen Google-ID zu sichern und die letzte Anmeldezeit, die Google zur Identifizierung von Besucher_innen, zur Verhinderung der betrügerischen Verwendung von Anmeldedaten und zum Schutz von Besucher_innendaten von unbefugten Parteien zu speichern. Dies kann auch für Targeting-Zwecke verwendet werden, um relevante und personalisierte Werbeinhalte anzuzeigen.	8 Monate	HTTP	Google
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_fbc	Wird benötigt, um den letzten Besuch zu speichern (Marketing/Tracking).	2 Jahre	HTTP	Meta (Facebook)
fbm	Wird benötigt, um Kontodaten zu speichern (Marketing/Tracking).	1 Jahr	HTTP	Meta (Facebook)
xs	Wird zum Speichern einer eindeutigen Sitzungs-ID benötigt (Marketing/Tracking).	1 Jahr	HTTP	Meta (Facebook)
wd	Wird benötigt, um die Bildschirmauflösung zu loggen.	1 Woche	HTTP	Meta (Facebook)
fr	Wird benötigt, um Anzeigen zu schalten und deren Relevanz zu messen und zu verbessern.	3 Monate	HTTP	Meta (Facebook)
act	Wird benötigt, um angemeldete Benutzer_innen zu speichern (Marketing/Tracking).	90 Tage	HTTP	Meta (Facebook)
_fbp	Wird zum Speichern und Verfolgen von Besuchen auf verschiedenen Websites benötigt (Marketing/Tracking).	3 Monate	HTTP	Meta (Facebook)
datr	Wird benötigt, um den Browser für Sicherheits- und Website-Integritätszwecke, einschließlich der Wiederherstellung von Konten und der Identifizierung von potenziell gefährdeten Konten zu identifizieren.	2 Jahre	HTTP	Meta (Facebook)
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sb	Wird benötigt, um Browserdetails und Sicherheitsinformationen des Facebook-Kontos zu speichern.	2 Jahre	HTTP	Meta (Facebook)
dbln	Wird benötigt, um Browserdetails und Sicherheitsinformationen des Facebook-Kontos zu speichern.	2 Jahre	HTTP	Meta (Facebook)
spin	Wird für Werbezwecke und Berichterstattung über soziale Kampagnen benötigt.	Session	HTTP	Meta (Facebook)
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locale	Wird benötigt, um die Spracheinstellungen zu speichern.	Session	HTTP	Meta (Facebook)
pl	Wird für Facebook Pixel benötigt.	2 Jahre	HTTP	Meta (Facebook)
lu	Wird für Facebook Pixel benötigt.	2 Jahre	HTTP	Meta (Facebook)
c_user	Wird für Facebook Pixel benötigt.	3 Monate	HTTP	Meta (Facebook)
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