Peter Filzmoser

Publikationen

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., 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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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.
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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
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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).
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Puchhammer, P., & Filzmoser, P. (2023, August 7). Spatial outlier detection using the spatially smoothed MRCD. 22nd Annual Conference of the International Association for Mathematical Geosciences 2023 (IAMG2023), Trondheim, Norway.
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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.
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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).
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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).
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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.
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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).
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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).
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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.
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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.
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Puchhammer, P., & Filzmoser, P. (2023). A spatially smoothed MRCD estimator for local outlier detection. In ICORS 2023 - Book of Abstracts (pp. 58–59).
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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.
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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
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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
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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.
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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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Filzmoser, P. (2022, April 7). Statistik basierend auf absoluter bzw. relativer Information. TUforMath, Wien, Austria.
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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.
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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.
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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
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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
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Mumic, N., & Filzmoser, P. (2021). A multivariate test for detecting fraud based on Benford’s law, with application to music streaming data. Statistical Methods and Applications, 30(3), 819–840. https://doi.org/10.1007/s10260-021-00582-6, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Drastichová, M., & Filzmoser, P. (2021). Factors of Quality of Life in a Group of Selected European Union and OECD Countries. Problemy Ekorozwoju, 16(2), 75–93. https://doi.org/10.35784/pe.2021.2.09, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Filzmoser, P. (2021). A robust method to classify high-dimensional microbiome compositions. 63rd Session of the International Statistical Institute, Den Haag, Netherlands (the).
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Filzmoser, P. (2021). Garbage in - garbage out: Die Auswirkungen der Datenqualität auf Machine Learning. Zukunftsfragen des Baubetriebes, Wien, Austria.
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Filzmoser, P. (2021). Introduction to data analysis techniques and the CODA approach. Short course on Fingerprinting techniques in mineral exploration, Norwegen, Norway.
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Filzmoser, P. (2021). Introduction to robust statistics. Data Science Group of VNR Verlag, Deutschland, Germany.
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Filzmoser, P. (2021). Relativ versus absolut: Eine Einführung in die Analyse von Kompositionsdaten. AC2T Student Camp, Vorau, Austria.
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Filzmoser, P. (2021). Robust logistic zero-sum regression for compositional data. Online Conference Data Science, Statistics & Visualization (DSSV) 2021, Rotterdam, Netherlands (the).
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Filzmoser, P. (2021). Robustness aspects for the statistical analysis related to industrial applications. International Conference on Mathematical Methods in Economy and Industry (MMEI), Smolenice, Slovakia.
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Filzmoser, P. (2021). Robust Statistics. In B. S. D. Sagar, Q. Cheng, J. McKinley, & F. Agterberg (Eds.), Encyclopedia of Mathematical Geosciences (pp. 1–5). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-26050-7_425-1, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Filzmoser, P., & Nordhausen, K. (2021). Robust linear regression for high-dimensional data: an overview. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics. https://doi.org/10.1002/wics.1524, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Filzmoser, P., Hron, K., & Menafoglio, A. (2021). Logratio Approach to Distributional Modeling. In A. Daouia & A. Ruiz-Gazen (Eds.), Advances in Contemporary Statistics and Econometrics (pp. 451–470). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-73249-3_23, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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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
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Hron, K., Coenders, G., Filzmoser, P., & Palarea-Albaladejo, J. (2021). Analysing Pairwise Logratios Revisited. Mathematical Geosciences, 53(7), 1643–1666. https://doi.org/10.1007/s11004-021-09938-w, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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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
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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
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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
Moreau, L., & Filzmoser, P. (2021). Adaptive Trade-offs Towards the Last Glacial Maximum in North-Western Europe: a Multidisciplinary View from Walou Cave. Journal of Paleolithic Archaeology, 4, Article 11. https://doi.org/10.1007/s41982-021-00078-5, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Nordhausen, K., Fischer, G., & Filzmoser, P. (2021). Blind Source Separation for Compositional Time Series. Mathematical Geosciences, 53(5), 905–924. https://doi.org/10.1007/s11004-020-09869-y, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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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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| MAINT.Data: Modelling and Analysing Interval Data in R 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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| 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
Acitas, S., Filzmoser, P., & Senoglu, B. (2020). A robust adaptive modified maximum likelihood estimator for the linear regression model. Journal of Statistical Computation and Simulation, 91(7), 1394–1414. https://doi.org/10.1080/00949655.2020.1856847, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| 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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| Cellwise robust M regression 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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| 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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| A method to identify geochemical mineralization on linear transects 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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| Classical and Robust Regression Analysis with Compositional 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
Abreu-Junior, C. H., de Lima Brossi, M. J., Monteiro, R. T., Cardoso, P. H. S., da Silva Mandu, T., Nogueira, T. A. R., Ganga, A., Filzmoser, P., Carvalho de Oliveira, F., Pittol Firme, L., He, Z., & Capra, G. F. (2019). Effects of sewage sludge application on unfertile tropical soils evaluated by multiple approaches: a field experiment in a commercial Eucalyptus plantation. Science of the Total Environment, 655, 1457–1467. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.11.334, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Robust and sparse k-means clustering for high-dimensional data 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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Filzmoser, P., Mumic, N., & Kostadinova, R. (2019). Fraud detection in the digital music industry. Benford’s Law Conference, Stresa, Italy.
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Lietzen, N., Virta, J., Nordhausen, K., & Ilmonen, P. (2019). Minimum Distance Index for Non-Square Complex Valued Mixing Matrices. In P. Filzmoser & Y. Kharin (Eds.), Proceedings of the 12th International Conference on Computer Data Analysis and Modeling (pp. 79–86). Minsk Publishing Center BSU.
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Miksova, D., Rieser, C., & Filzmoser, P. (2019). Identification of mineralization in geochemistry based on the spatial curvature of log-ratios. In Identification of mineralization in geochemistry based on the spatial curvature of log-ratios (pp. 246–248).
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Rieser, C., Miksova, D., & Filzmoser, P. (2019). Detection of mineralization using the second derivative of log‐ratios. CoDaWork 2019, Terrassa, Spain.
| Detection of mineralization using the second derivative of log‐ratios 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
Varmuza, K., Filzmoser, P., Fray, N., Cottin, H., Merouane, S., Stenzel, O., & Kissel, J. (2019). Composition of cometary particles versus distance to sun during sample collection - based on multivariate evaluation of mass spectral data (Rosetta/COSIMA). Conferentia Chemometrica 2019, Karcag, Hungary.
| 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
Varmuza, K., Filzmoser, P., Hilchenbach, M., Kissel, J., Stenzel, O., Merouane, S., & Paquette, J. (2019). Cometary particle surfaces - characterized by chemometric evaluation of secondary ion mass spectra. FKA20, Conference on Solid State Analysis, 20. Tagung Festkörperanalytik, Wien, Austria.
| Cometary particle surfaces - characterized by chemometric evaluation of secondary ion mass spectra. auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Varmuza, K., Filzmoser, P., Ortner, T., Hilchenbach, M., Kissel, J., Merouane, S., & Cottin, H. (2019). One-class classification for the recognition of relevant measurements - applied to mass spectra from cometary and meteoritic particles. 16th Scandinavian Symposium on Chemometrics (SSC16), Nesbru / Oslo, Norway.
| 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
Walach, J., Filzmoser, P., Kouřil, Š., Friedecký, D., & Adam, T. (2019). Cellwise outlier detection and biomarker identification in metabolomics based on pairwise log ratios. Journal of Chemometrics, 34(1), Article e3182. https://doi.org/10.1002/cem.3182, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Cellwise outlier detection and biomarker identification in metabolomics based on pairwise log ratios auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Wurl, A., Falkner, A., Haselböck, A., Mazak, A., & Filzmoser, P. (2019). Exploring robustness in a combined feature selection approach. In Proceedings of the 8th International Conference on Data Science, Technology and Applications. Scitepress - Science and Technology Publications, LDA. https://doi.org/10.5220/0007924400840091, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Exploring robustness in a combined feature selection approach. auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster

Landauer, M., Wurzenberger, M., Skopik, F., Settanni, G., & Filzmoser, P. (2018). Dynamic log file analysis: An unsupervised cluster evolution approach for anomaly detection. Computers and Security, 79, 94–116. https://doi.org/10.1016/j.cose.2018.08.009, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Dynamic log file analysis: An unsupervised cluster evolution approach for anomaly detection auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Reimann, C., Englmaier, P., Flem, B., Eggen, O. A., Finne, T. E., Andersson, M., & Filzmoser, P. (2018). The response of 12 different plant materials and one mushroom to Mo and Pb mineralization along a 100-km transect in southern central Norway. Geochemistry: Exploration, Environment, Analysis, 18(3), 204–215. https://doi.org/10.1144/geochem2017-089, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| 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
Brodinova, S., Zaharieva, M., Filzmoser, P., Ortner, T., & Breiteneder, C. (2018). Clustering of imbalanced high-dimensional media data. Advances in Data Analysis and Classification, 261–284. https://doi.org/10.1007/s11634-017-0292-z, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Clustering of imbalanced high-dimensional media data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Capra, G. F., Tidu, S., Lovreglio, R., Certini, G., Salis, M., Bacciu, V., Ganga, A., & Filzmoser, P. (2018). The impact of large fire on calcareous Mediterranean pedosystems (Sardinia, Italy) - An integrated multiple approach. Science of the Total Environment, 624, 1152–1162. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.12.099, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| 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
Di Palma, M. A., Filzmoser, P., Gallo, M., & Hron, K. (2018). A robust Parafact model for compositional data. Journal of Applied Statistics, 45(8), 1347–1369. https://doi.org/10.1080/02664763.2017.1381669, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| A robust Parafact model for compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Duarte Silva, A. P., Filzmoser, P., & Brito, P. (2018). Outlier detection in interval data. Advances in Data Analysis and Classification, 12(3), 785–822. https://doi.org/10.1007/s11634-017-0305-y, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Outlier detection in interval data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2018). Choice of influencing factors: Lasso. BASF: Data Science Compact Course, Grossraeschen, EU.
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| Estimators for robust maximum association auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2018). Robust and sparse estimation methods for linear and logistic regression in high dimensions. Seminar at the Department of Finance, Accounting and Statistics, Wirtschaftsuniversitaet Wien, WU Wien, Austria.
| Robust and sparse estimation methods for linear and logistic regression in high dimensions auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2018). Robust elastic net (logistic) regression for high dimensional data. Visual Data Science and its role in Computational Medicine, TU Delft, EU.
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Filzmoser, P. (2018). Robust estimators of maximum association. ISOR Colloquium at University of Vienna, University of Vienna, Austria.
| Robust estimators of maximum association auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2018). Robust linear and logistic regression in high dimension. Seminar at the Center for Medical Statistics, Informatics, and Intelligent Systems, MedUni Wien, Austria.
| Robust linear and logistic regression in high dimension auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2018). Robust maximum association estimators. Forecasting from Complexity, University of Minnesota, Minneapolis, USA, Non-EU.
| Robust maximum association estimators auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2018). Robust maximum association estimators. International Conference on Robust Statistics (ICORS 2018), KU Leuven, Belgien, EU.
| Robust maximum association estimators auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2018). The log-ratio methodology for compositional data analysis: concepts and applications. Statistische Woche 2018, Linz, Austria.
| The log-ratio methodology for compositional data analysis: concepts and applications auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2018). The log-ratio methodology: Major concepts, robustness, and practical use. International Conference on Computational Statistics (COMPSTAT 2018), Iasi, Romania, EU.
| The log-ratio methodology: Major concepts, robustness, and practical use auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2018). What statistical tool is best? Drawing Insights from Complex Data, TU Wien, Austria.
| What statistical tool is best? auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| A robust Liu regression estimator 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
Pérez-Fernández, S., Martínez-Camblor, P., Filzmoser, P., & Corral, N. (2018). nsROC: An R package for Non-Standard ROC Curve Analysis. The R Journal, 10(2), 55. https://doi.org/10.32614/rj-2018-043, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| nsROC: An R package for Non-Standard ROC Curve Analysis auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Reimann, C., Fabian, K., Birke, M., Filzmoser, P., Demetriades, A., Négrel, P., Oorts, K., Matschullat, J., & de Caritat, P. (2018). GEMAS: Establishing geochemical back- ground and threshold for 53 chemical elements in European agricultural soil. Applied Geochemistry, 88, 302–318. https://doi.org/10.1016/j.apgeochem.2017.01.021, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| 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
Reimann, C., Fabian, K., Flem, B., Anderson, M., Filzmoser, P., & Englmaier, P. (2018). Geosphere-biosphere circulation of chemical elements in soil and plant systems from a 100 km transect from southern central Norway. Science of the Total Environment, 639, 129–145. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.05.070, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| 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
Varmuza, K., Filzmoser, P., Hoffmann, I., Hilchenbach, M., Kissel, J., Merouane, S., Paquette, J., & Stenzel, O. (2018). Mass spectrometry near comet 67P (Rosetta/COSIMA). 29th Mass Spec Forum, Wien, Austria.
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Walach, J., Filzmoser, P., & Hron, K. (2018). The use of log-ratio methodology in cell-wise diagnostic. Data Science, Statistics & Visualization (DSSV) 2018, Wien, Austria.
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Walach, J., Filzmoser, P., Hron, K., & Kouril, S. (2018). Cell-wise outlier diagnostics based on pairwise log-ratios. Chemometrics in Analytical Chemistry Conference (CAC), Halifax, Non-EU.
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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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| Weighted Pivot Coordinates for Compositional Data and Their Application to Geochemical Mapping auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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
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| Robust Maximum Association Estimators auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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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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| 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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| Exploratory data analysis for interval compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Correlation Between Compositional Parts Based on Symmetric Balances auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| 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
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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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| 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
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| 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.
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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
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| Robust biomarker identification in a two-class problem based on pairwise log-ratios auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| 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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| Classical and robust orthogonal regression between parts of compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Compositional biplots including external non-compositional variables auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| 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.
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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
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| Imputation of rounded zeros for high-dimensional compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| An R package for robust orthogonal regression for compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Todorov, V., Hruzova, K., Hron, K., & Filzmoser, P. (2016). Robust orthogonal regression for compositional data in R. International Conference of Robust Statistics (ICORS 2016), Genf, Non-EU.
| Robust orthogonal regression for compositional data in R auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| A Pairwise Log-Ratio Method For The Identification Of Biomarkers 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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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.
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| 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
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| Guest Editorial: Special Issue: Compositional Data Modelling auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Robust Coordinates for Compositional Data Using Weighted Balances auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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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
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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
| Software tools for robust analysis of high-dimensional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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.
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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.
| Computer Data Analysis and Modeling Theoretical and Applied Stochastics / Proceedings of the Tenth International Conference, Minsk auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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
| Effects of supervised Self Organising Maps parameters on classification performance auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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
| Beyond noise: Using temporal ICA to extract meaningful information from high-frequency fMRI signal fluctuations during rest auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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).
| Northern Alpine versus Carpatian radiolarites - a case study from the Upper Palaeolithic Krems-Wachtberg site (Lower Austria) auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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.
| Visual Analytics for Model Selection in Time Series Analysis auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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
| Robust Sparse Principal Component Analysis auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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.
| Computational statistics: The ATC/ICD project and applications auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2013). Concepts of compositional data analysis. Seminar at the Institute for Water Quality, Resource and Waste Management, Vienna, Austria.
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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.
| Outlier detection in compositional data with structural zeros auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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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| Stepwise variable selection in robust regression with compositional explanatory variables auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Filzmoser, P. (2013). Variable selection in regression models. Universität Olomouc, Olomouc, EU.
| Variable selection in regression models auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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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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| 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.
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| 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
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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
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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
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| 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.
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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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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
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| 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
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| 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).
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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.
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| Locally-centred Mahalanobis distance: a new distance measure with salient features towards outlier detection auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| 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).
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| 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
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Alfons, A., Croux, C., & Filzmoser, P. (2012). Robust maximum correlation based on projection pursuit. International Conference on Robust Statistics, Parma, EU.
| 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.
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| A comparison of algorithms for the multivariate L1-median auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Linear regression with compositional explanatory variables auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hron, K., Filzmoser, P., Templ, M., van den Boogaart, G., & Tolosana-Delgado, R. (2012). A unified approach to classical and robust regression for compositional data. 5th International Conference of the ERCIM WG on COMPUTING & STATISTICS, Oviedo / Spain, EU.
| A unified approach to classical and robust regression for compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hron, K., Jelínková, M., Filzmoser, P., Kreuziger, R., Bednář, P., & Barták, P. (2012). Statistical analysis of wines using a robust compositional biplot. Talanta, 90, 46–50. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2011.12.060, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Statistical analysis of wines using a robust compositional biplot auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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.
| Variable selection by the LASSO method auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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).
| Variable Selection by the LASSO method auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Martin-Fernandez, J. A., Hron, K., Templ, M., Filzmoser, P., & Palarea-Albaladejo, J. (2012). Evaluating the performance of a Bayesian-multiplicative treatment of zeros in compositional data sets. In Proceedings of COMPSTAT2012. International Conference on Computational Statistics, Limassol / Cyprus, EU.
| Evaluating the performance of a Bayesian-multiplicative treatment of zeros in compositional data sets auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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
| Model-based replacement of rounded zeros in compositional data: Classical and robust approaches auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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.
| Robust estimation in high demensional GLMs through trimming auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Pascoal, C., de Oliviera, M. R., Valades, R., Filzmoser, P., Salvador, P., & Pacheco, A. (2012). Robust feature selection and robust PCA for internet traffic anomaly detection. In 2012 Proceedings IEEE INFOCOM. 31th International Conference on Computer Communications IEEE, Orlando / Florida, Non-EU. https://doi.org/10.1109/infcom.2012.6195548, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| 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
Reimann, C., Filzmoser, P., Fabian, K., Hron, K., Birke, M., Demetriades, A., Dinelli, E., & Ladenberger, A. (2012). The concept of compositional data analysis in practice - Total major element concentrations in agricultural and grazing land soils of Europe. Science of the Total Environment, 426, 196–210. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2012.02.032, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| 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
Schroeder, F., Braumann, A., & Filzmoser, P. (2012). Robust variable selection for linear regression models with compositional data. Statistische Woche 2012, TU Wien, Austria.
| Robust variable selection for linear regression models with compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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
Templ, M., Alfons, A., & Filzmoser, P. (2012). Exploring incomplete data using visualization techniques. Advances in Data Analysis and Classification, 6(1), 29–47. https://doi.org/10.1007/s11634-011-0102-y, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Exploring incomplete data using visualization techniques auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Templ, M., Hulliger, B., & Kowarik, A. (2012). Visualization of regional indicators with the checkerplot. In P. Filzmoser (Ed.), Book of Abstracts (p. 141).
| Visualization of regional indicators with the checkerplot auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Todorov, V., & Filzmoser, P. (2012). Comparing classical and robust sparse PCA. International Conference on Soft Methods in Probability and Statistics SMPS2012, Konstanz / Germany, Austria.
| Comparing classical and robust sparse PCA auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Todorov, V., & Filzmoser, P. (2012). Sparse and robust partial least squares regression. 5th International Conference of the ERCIM WG on COMPUTING & STATISTICS, Oviedo / Spain, EU.
| Sparse and robust partial least squares regression auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Todorov, V., & Filzmoser, P. (2012). Sparse and robust partial least squares regression. Statistische Woche 2012, TU Wien, Austria.
| Sparse and robust partial least squares regression auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Todorov, V., & Filzmoser, P. (2012). rrcovHD: Moving rrcov to high dimensions. International Conference on Robust Statistics, Parma, EU.
| rrcovHD: Moving rrcov to high dimensions auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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).
| Repeated double cross validation for optimization and evaluation of empirical classifiers auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster

Turkay, C., Filzmoser, P., & Hauser, H. (2011). Brushing Dimensions - A Dual Visual Analysis Model for High-Dimensional Data. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 17(12), 2591–2599. https://doi.org/10.1109/TVCG.2011.178, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Brushing Dimensions - A Dual Visual Analysis Model for High-Dimensional Data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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
| 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 auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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
| Linking chemical elements in forest floor humus (Oₕ-horizon) in the Czech Republic to contamination sources auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., & Filzmoser, P. (2011). Robust variable selection with application in the social sciences. Dutch/Flemish Classification Society Spring Meeting, Antwerpen, EU.
| Robust variable selection with application in the social sciences auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Baaske, W. E., Filzmoser, P., Mader, W., & Wieser, R. (2011). Robust variable selection with application to quality of life research. Statistical Methods & Applications, 20(1), 65–82. https://doi.org/10.1007/s10260-010-0151-y, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| 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).
| The AMELI simulation study auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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).
| Robust semiparametric estimation of economic indicators from survey samples auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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).
| Simulation of EU-SILC population data using simPopulation auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Templ, M., & Filzmoser, P. (2011). Robust estimation of social inclusion indicators based on Pareto tail modeling. In Proceedings of the NTTS 2011 conference (p. 3).
| Robust estimation of social inclusion indicators based on Pareto tail modeling auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Alfons, A., Templ, M., & Filzmoser, P. (2011). Simulation of close-to-reality population data for household surveys with application to EU-SILC. Statistical Methods & Applications, 20(3), 383–407. https://doi.org/10.1007/s10260-011-0163-2, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| 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).
| Robust Pareto tail modeling for the estimation of indicators on social exclusion using the R package laeken auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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).
| Semi-parametric robust estimation auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Berger, W., Piringer, H., Filzmoser, P., & Gröller, E. (2011). Uncertainty-Aware Exploration of Continuous Parameter Spaces Using Multivariate Prediction. EuroVis 2011, Bergen, Norway, EU.
| Uncertainty-Aware Exploration of Continuous Parameter Spaces Using Multivariate Prediction auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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.
| Uncertainty-Aware Exploration of Continuous Parameter Spaces Using Multivariate Prediction auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Croux, C., Filzmoser, P., & Fritz, H. (2011). Robust sparse principal component analysis (SM-2011-2).
| Robust sparse principal component analysis auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Endel, F., Endel, G., Filzmoser, P., Weibold, B., & Katschnig, H. (2011). Health service record linkage in a situation of multiple social health insurance institutions: the case of Austria. SHIP Biennial Conference, St Andrews, EU.
| Health service record linkage in a situation of multiple social health insurance institutions: the case of Austria auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2011). Analyzing high-dimensional data, with application to chemometrics. University of Valladolid, Valladolid, EU.
| Analyzing high-dimensional data, with application to chemometrics auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2011). Finding relevant descriptors. Workshop “Molecular Descriptors,” Wien, Austria.
| Finding relevant descriptors auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2011). Multivariate statistics using R. University of Salatiga, Salatiga, Non-EU.
| Multivariate statistics using R auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2011). Regression and classification methods for high-dimensional data with application to chemometrics. Conferencias Statistical Robustness, Oviedo, EU.
| Regression and classification methods for high-dimensional data with application to chemometrics auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2011). Robust sparse principal component analysis. Statistische Tage 2011, Graz, Austria.
| Robust sparse principal component analysis auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2011). Robust statistics: Concepts, methods, applications, and computation. SEAMS-GMU 2011 International Conference on Mathematics and Its Applications, Yogyakarta, Non-EU.
| Robust statistics: Concepts, methods, applications, and computation auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2011). Sparse multivariate methods for high-dimensional data. 7th International Symposium on Computer Applications and Chemometrics in Analytical Chemistry, Sümeg, EU.
| Sparse multivariate methods for high-dimensional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2011). Sparse regression and classification methods for high-dimensional data. University of Valladolid, Valladolid, EU.
| Sparse regression and classification methods for high-dimensional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., & Hron, K. (2011). Robuste multivariate Methoden für die Analyse von Kompositionsdaten. Workshop TU Dresden - TU Wien, Dresden, EU.
| Robuste multivariate Methoden für die Analyse von Kompositionsdaten auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., & Hron, K. (2011). Robust statistical analysis. In Compositional Data Analysis: Theory and Applications (pp. 59–72). John Wiley & Sons.
| Robust statistical analysis auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., & Todorov, V. (2011). Review of robust multivariate statistical methods in high dimension (SM-2011-1).
| Review of robust multivariate statistical methods in high dimension auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., & Todorov, V. (2011). Review of robust multivariate statistical methods in high dimension. Analytica Chimica Acta, 705(1–2), 2–14. https://doi.org/10.1016/j.aca.2011.03.055, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| Review of robust multivariate statistical methods in high dimension auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., Croux, C., & Fritz, H. (2011). Robust sparse principal component analysis based on projection-pursuit. International Conference on Robust Statistics in Valladolid, Spanien, EU.
| Robust sparse principal component analysis based on projection-pursuit auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., Hron, K., & Templ, M. (2011). Discriminant Analysis for Compositional Data and Robust Parameter Estimation. In Book of Abstracts of the Olomoucian Days of Applied Mathematics (p. 17).
| Discriminant Analysis for Compositional Data and Robust Parameter Estimation auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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
Gschwandtner, M., Filzmoser, P., Croux, C., & Haesbroeck, G. (2011). A robust approach to regularized discriminant analysis. Statistische Tage 2011, Graz, Austria.
| 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
Hron, K., & Filzmoser, P. (2011). Mathematical elements in robust statistics for CoDa. Congress of the Spanish Royal Mathematical Society, Avila, EU.
| Mathematical elements in robust statistics for CoDa auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Hron, K., Fiserová, E., Filzmoser, P., & Templ, M. (2011). On the Interpretation of Orthonormal Coordinates for Compositional Data with Applications. In Book of Abstracts of the Olomoucian Days of Applied Mathematics (p. 27).
| 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
Huf, W., Kalcher, K., Pail, G., Friedrich, M.-E., Filzmoser, P., & Kasper, S. (2011). Meta-analysis: Fact or fiction? How to interpret meta-analyses. The World Journal of Biological Psychiatry, 12(3), 188–200. https://doi.org/10.3109/15622975.2010.551544, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
| 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).
| WP4: Robustness auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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
| 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 auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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
Neykov, N., Cizek, P., Filzmoser, P., & Neytchev, P. (2011). Robust quantile regression estimator through trimming. International Conference on Robust Statistics in Valladolid, Spanien, EU.
| Robust quantile regression estimator through trimming auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Pascoal, C., Oliveira, M. R., Filzmoser, P., Pacheco, A., & Valadas, R. (2011). A new approach for variable selection in robust PCA, applied to anomaly detection in internet traffic flows. International Conference on Robust Statistics in Valladolid, Spanien, EU.
| A new approach for variable selection in robust PCA, applied to anomaly detection in internet traffic flows 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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| State-of-the-art in visualization of indicators in survey statistics auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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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).
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Alfons, A., Filzmoser, P., Kraft, S., & Templ, M. (2009). Progress Report WP6-Simulation (AMELI Project Deliverable 6.1, Part 2).
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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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| Exploratory Data Analysis und Visualization with R auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2009). Robust Exploratory Factor Analysis as a Reliable Statistical Tool in IS Research. KIMEP International Research Conference, Almaty, Non-EU.
| Robust Exploratory Factor Analysis as a Reliable Statistical Tool in IS Research auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2009). Robust Statistics: Concepts, Methods, Applications, and Software. COST Spring School, Mieres, EU.
| Robust Statistics: Concepts, Methods, Applications, and Software auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P. (2009). Statistical Practices for Environmental Monitoring. 57th Session of the International Statistical Institute, Durban, Non-EU.
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Filzmoser, P. (2009). Statistische Analyse von Kompositionsdaten. Institut für Statistik, Graz, Austria.
| Statistische Analyse von Kompositionsdaten auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Invariant co-ordinate selection (Discussion on this paper) auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., & Hron, K. (2009). Correlation Analysis for Compositional Data. Mathematical Geosciences, 41, 905–919.
| Correlation Analysis for Compositional Data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., & Hron, K. (2009). Robust Factor Analysis. In Abstracts of the International Conference on Robust Statistics (pp. 51–52).
| Robust Factor Analysis auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., & Hron, K. (2009). Univariate statistical analysis of environmental (compositional) data: Problems and possibilities. Science of the Total Environment, 407, 6100–6108.
| Univariate statistical analysis of environmental (compositional) data: Problems and possibilities auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., Fritz, H., Horn, K., & Templ, M. (2009). The estimation of missing data in presence of outliers: computational aspects. In Abstracts of the Third International Conference on Computational and Financial Econometrics (CFE 09) and Second Workshop of the ERCIM Working Group on Computing & Statistics (ERCIM 09) (p. 29).
| The estimation of missing data in presence of outliers: computational aspects auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Classification Methods Applied to Chemical Data Using the R Library "chemometrics" auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., Hron, K., & Reimann, C. (2009). Univariate statistical analysis of environmental data: Problems and possibilities (SM-2009-2).
| Univariate statistical analysis of environmental data: Problems and possibilities auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., Hron, K., & Reimann, C. (2009). Principal component analysis for compositional data with outliers. Environmetrics, 20, 621–632.
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| Robust factor analysis for compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Repeated double cross validation auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Liebmann, B., Filzmoser, P., & Varmuza, K. (2009). Robust and classical PLS regression compared (CS-2009-8).
| Robust and classical PLS regression compared auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Classical and Robust PLS Regression compared by Repeated Double Cross Validation auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Robustness for Compositional Data Using the R Package robCompositions auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Baaske, W. E., Filzmoser, P., Mader, W., & Wieser, R. (2008). Landwirtschaft als Erfolgsfaktor für Kommunen? Ergebnisse aus Bevölkerungsbefragungen in Bürgerbeteiligungsprozessen. ÖGA-Jahrestagung 2008, Wien, EU.
| Landwirtschaft als Erfolgsfaktor für Kommunen? Ergebnisse aus Bevölkerungsbefragungen in Bürgerbeteiligungsprozessen auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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Filzmoser, P., Hron, K., Reimann, C., & Garrett, R. G. (2008). Robust factor analysis for compositional data (SM-2008-3).
| Robust factor analysis for compositional data auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Filzmoser, P., Liebmann, B., & Varmuza, K. (2008). Repeated double cross validation (CS-2008-4).
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| Robust multivariate methods in chemometrics auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| Robust Estimation of Missing Values auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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| A new variable selection method based on all subsets regression auf reposiTUm , öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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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
SEARCH_SAMESITE	Ermöglicht es Servern, das Risiko von CSRF- und Informationsleck-Angriffen zu mindern, indem es festlegt, dass ein bestimmtes Cookie nur bei Anfragen gesendet werden darf, die von derselben registrierbaren Domäne ausgehen.	6 Monate	HTTP	Google
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
__SECURE-SSID	Wird benötigt, um Informationen darüber zu speichern, wie die Besucher_innen die Website nutzen, und über die Anzeigen, die sie möglicherweise gesehen haben, bevor sie die Website besucht haben. Wird auch zur Anpassung von Anzeigen auf Google-Domains verwendet.	8 Monate	HTTP	Google
test_cookie	Wird als Test gesetzt, um zu prüfen, ob der Browser das Setzen von Cookies zulässt. Enthält keine Identifikationsmerkmale.	15 Minuten	HTTP	Google
VISITOR_INFO1_LIVE	Wird benötigt, um Benutzer_innen-Einstellungen zu speichern und um die Bandbreite der User_innen zu berechnen.	6 Monate	HTTP	Youtube
facebook	Wird verwendet, um Anzeigen auszuliefern oder Retargeting zu ermöglichen	90 Tage	HTTP	Meta (Facebook)
__fb_chat_plugin	Wird zum Speichern und Verfolgen von Interaktionen (Marketing/Tracking) benötigt.	Persistent	HTTP	Meta (Facebook)
_js_datr	Wird benötigt, um Benutzer_inneneinstellungen zu speichern.	2 Jahre	HTTP	Meta (Facebook)
_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)
dpr	Wird für Analysezwecke verwendet. Technische Parameter werden protokolliert (z. B. Seitenverhältnis und Abmessungen des Bildschirms), damit Facebook-Apps korrekt angezeigt werden können.	1 Woche	HTTP	Meta (Facebook)
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)
presence	Enthält den "Chat"-Status eingeloggter Benutzer_innen.	1 Monat	HTTP	Meta (Facebook)
cppo	Wird für statistische Zwecke benötigt.	90 Tage	HTTP	Meta (Facebook)
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)
bcookie	Wird zur Speicherung von Browserdaten benötigt (Marketing/Tracking).	2 Jahre	HTTP	LinkedIn
li_oatml	Wird verwendet, um LinkedIn-Mitglieder außerhalb von LinkedIn zu Werbe- und Analysezwecken zu identifizieren.	1 Monat	HTTP	LinkedIn
BizographicsOptOut	Wird zum Speichern von Datenschutzeinstellungen benötigt.	10 Jahre	HTTP	LinkedIn
li_sugr	Wird zur Speicherung von Browserdaten benötigt (Marketing/Tracking).	3 Monate	HTTP	LinkedIn
UserMatchHistory	Wird zur Bereitstellung von Werbeeinblendungen oder Retargeting benötigt (Marketing/Tracking).	30 Tage	HTTP	LinkedIn
linkedin_oauth_	Wird benötigt, um seitenübergreifende Funktionen bereitzustellen.	Session	HTTP	LinkedIn
lidc	Wird benötigt, um durchgeführte Aktionen auf der Website zu speichern (Marketing/Tracking).	1 Tag	HTTP	LinkedIn
bscookie	Wird benötigt, um durchgeführte Aktionen auf der Website zu speichern (Marketing/Tracking).	2 Jahre	HTTP	LinkedIn
X-LI-IDC	Wird benötigt, um seitenübergreifende Funktionen bereitzustellen (Marketing/Tracking).	Session	HTTP	LinkedIn
AnalyticsSyncHistory	Speichert den Zeitpunkt, zu dem der/die Benutzer_in mit dem "lms_analytics"-Cookie synchronisiert wurde.	30 Tage	HTTP	LinkedIn
lms_ads	Wird benötigt, um LinkedIn-Mitglieder außerhalb von LinkedIn zu identifizieren.	30 Tage	HTTP	LinkedIn
lms_analytics	Wird benötigt, um LinkedIn-Mitglieder zu Analysezwecken zu identifizieren.	30 Tage	HTTP	LinkedIn
li_fat_id	Wird für eine indirekte Mitgliederidentifikation benötigt, die für Conversion Tracking, Retargeting und Analysen verwendet wird.	30 Tage	HTTP	LinkedIn
U	Wird benötigt, um den Browser zu identifizieren.	3 Monate	HTTP	LinkedIn
_guid	Wird benötigt, um ein LinkedIn-Mitglied für Werbung über Google Ads zu identifizieren.	90 Tage	HTTP	LinkedIn

Peter Filzmoser

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